食品安全分析黑客松2019数据集PivigoFSAHackaton2019Dataset-andresionek
数据来源：互联网公开数据
标签：食品安全，数据分析，黑客松，食品检测，健康安全，数据集，机器学习，食品科学
数据概述： 该数据集来自2019年Pivigo举办的食品安全分析黑客松竞赛，旨在促进食品安全领域的数据分析和技术创新。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据涵盖了多个地区和国家的食品安全数据，主要涉及食品检测，监管和安全事件。
数据维度：数据集包括食品检测报告，检测结果，食品类别，生产批次，检测地点，检测方法，检测日期等信息。还包括了与食品安全相关的新闻报道，政策法规等辅助数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于2019年Pivigo食品安全分析黑客松竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于食品安全研究，数据分析，机器学习等领域的应用，特别是在食品检测，安全预警和监管策略优化等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于食品安全检测，监管和预警等研究，如食品检测结果分析，安全风险评估和政策制定等。
行业应用：可以为食品生产和监管部门提供数据支持，特别是在食品检测，安全预警和监管策略优化方面。
决策支持：支持食品安全监管部门制定科学的检测和监管策略，帮助商家提高食品安全水平。
教育和培训：作为食品安全和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解食品安全检测，数据分析和机器学习技术。
此数据集特别适合用于探索食品安全检测数据的规律与趋势，帮助用户实现食品检测结果分析，安全风险评估和预警等目标，促进食品安全领域的发展和技术进步。
