数据集样本
机器学习数据集整合了包括网站在内的各种来源的数据点,可能包括产品详情、定价信息、可选尺寸、颜色选项、文章和其他公开信息。您可以直接购买现成数据集,也可以定制子集。
热门机器学习数据集
使用预构建的数据集,确保轻松访问数据。
来自 100 多个域的数据集。需要定制数据集?我们可以满足您的需求。
LinkedIn 数据集
LinkedIn 数据集(个人资料、公司、帖子和职位)包含所有主要数据点,数据记录达到数亿条。
Crunchbase 数据集
Crunchbase 数据集(公司)包含所有主要数据点,数据记录达到数百万条。
Indeed 数据集
Indeed 数据集(职位和公司)包含所有主要数据点,数据记录达到数千万条。
Twitter 数据集
Twitter 数据集(个人资料和帖子)包含所有主要数据点,数据记录达到数十万条。
Instagram 数据集
Instagram 数据集(个人资料、帖子、短视频和评论)包含所有主要数据点,数据记录达到数亿条。
TikTok 数据集
TikTok 数据集(评论和帖子)包含所有主要数据点,数据记录达到数百万条。
Shopee 数据集
Shopee 数据集(产品)包含所有主要数据点,数据记录达到数千万条。
Walmart 数据集
Walmart 数据集(产品)包含所有主要数据点,数据记录达到数亿条。
Amazon 数据集
Amazon 数据集(产品、畅销商品、评价、卖家信息等)包含所有主要数据点,数据记录达到数亿条。
社交媒体数据集
需要社交媒体数据集?我们可提供来自各大主要社交媒体平台的数据集,比如 Facebook、Instagram、Twitter、YouTube、Reddit 和 Tiktok 数据集。
电商数据集
需要电商数据集?我们可提供来自不同国家/地区的各大主要电商平台的数据集。
房地产数据集
需要房地产数据集?我们可提供来自 Zillow 和 Zoopla 等主要平台的房地产数据集,数亿条记录供您选择。
数据集定价
- 清理并经过验证
- 每月刷新
- JSON/CSV/Parquet
根据您的需求量身定制机器学习数据集
数据订阅
订阅即可以大幅降低的成本访问数据集。
文件输出格式
JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、Parquet。可选.gz压缩格式。
灵活交付
Snowflake、Amazon S3存储桶、Google Cloud、Azure和SFTP。
可扩展数据
扩展过程无需担心基础架构、代理服务器或屏蔽问题。
节省成本
使用筛选条件和格式选项来自定义任何数据集。
代码维护
数据集根据网站结构的变化进行维护。
简化集成
受益于与Snowflake和AWS的集成。
全天候支持
由数据专业人员组成的专属团队随时提供帮助。
数据质量保证
数据获取方式合乎道德,符合所有隐私法律。
获取可靠的结构化机器学习数据
我们将提供数据 ,而您则专注于其余部分
大量网络数据
凭借我们的解封功能和全天候的IP轮换,我们可以确保访问网站上的所有数据点。
数据可供立即使用
作为我们强大的数据验证流程的一部分,数据收集过程的各个方面都经过了彻底验证。
自动数据流
创建自定义计划,进而自动传输数据,并监视数据无缝流入您的存储装置。
机器学习数据集常见问题解答
机器学习数据集包含哪些数据?
我们可根据您的具体需求定制机器学习数据集。该数据集整合了包括网站在内的各种来源的数据点,可能包括产品详情、定价信息、可选尺寸、颜色选项、文章和其他公开信息。您可以直接购买现成数据集,也可以定制子集。
我可否获取已购机器学习数据集的更新?
是的,您可以按天、周、月或自定义频率获取机器学习数据集的更新。
我可否购买机器学习数据集的子集?
是的,您可以购买只包含所需数据点的机器学习数据子集。购买子集可以大幅降低成本。
机器学习数据集有哪些格式?
您可以选择以下任一格式:JSON、ndJSON、CSV 或 XLSX。
我可否自行抓取机器学习公开数据?
如果不想购买数据集,可以使用我们的 Web Scraper API 抓取机器学习数据。
我可否获取数据样本?
可以,您可以请求样本数据,以评估所提供信息的质量和相关性。通过获取样本数据,您可以在决定购买完整数据集之前确认它是否满足自己的需求。
我可否请求获取机器学习数据集中的特定数据点?
是的,您可以根据自身独特需求请求获取机器学习数据集中的特定数据点,以确保获得的信息正是项目所需的信息。
可否将机器学习数据集直接集成到我现有的系统中?
当然可以,机器学习数据集可通过 API 与其他系统无缝集成,您可轻松将相关数据集成至 CRM、分析工具或当前使用的其他系统,从而简化操作。
机器学习数据集可以提供哪些帮助?
我们的机器学习数据集可用于开发并验证模型, 旨在为图像识别、自然语言处理和推荐系统等各种机器学习应用提供支持。您可以访问完整数据集,其数据来自包括网站在内的各种来源,也可以根据自身具体需求定制子集。常见用例包括模型训练和验证,也即把数据集用于确保模型在不同应用中的出色表现。该数据集还可提供大量数据,用于对算法进行基准测试,以测试并比较不同的机器学习算法,确定对欺诈检测、情感分析和预测性维护等任务最有效的算法。此外,该数据集还支持特征工程,能够揭示重要的数据属性,提高机器学习模型在客户细分、个性化营销和财务预测等应用中的预测精度。