Все данетки страшные с ответами. 150 данеток. Самые интересные загадки
Содержание
- Все данетки страшные с ответами. 150 данеток. Самые интересные загадки
- * * *
- Страшные загадки для взрослых. Сложные загадки на логику для взрослых с ответами (40 штук)
- Страшные загадки с ответами. Загадки на Хэллоуин
- Веселые загадки на Хэллоуин
- Загадки с вариантами ответа
- Загадки с подвохом
- Сказочные данетки. ДАНЕТКИ ПОВЫШЕННОЙ ТРУДНОСТИ
- Самые страшные загадки. Страшные загадки с ответами
Все данетки страшные с ответами. 150 данеток. Самые интересные загадки
Перед вами большой сборник лучших данеток! Он разработан так, чтобы каждый смог подобрать загадки по тематике: детективные, исторические, криминальные, фантастические, детские, сложные. Каждая данетка – это удивительная история, в которой кроется захватывающая тайна, и ее нужно разгадать. Эта игра способна затянуть на целые часы увлекательного веселья. Возьмите ее в дорогу или на встречу с друзьями, и вы увидите, как интересно и незабываемо проведете время!
- Детективные. Почувствуй себя Шерлоком Холмсом! (16+)
Из серии: Игрополис
* * *
Приведённый ознакомительный фрагмент книги 150 данеток. Самые интересные загадки предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес .
Детективные
Почувствуй себя Шерлоком Холмсом! (16+)
Ни дня без происшествий, ни минуты покоя — такова уж работа детективов! То поезд сойдет с рельсов, то мужчину обманут в кафе, то ограбят честную женщину. Пора приниматься за дело! Сможешь ли ты с ним справиться?
Сколько?
9 данеток.
О чем?
О загадочных происшествиях.
Для кого?
Для любителей детективов.
1
Странное происшествие
Карина проснулась ночью от грохота за стеной, испугалась и вызвала полицию. Полицейские прибыли в квартиру соседа. Там все было перевернуто вверх дном, но сам сосед мирно спал, а больше в квартире никого не было. Что случилось?
2
Убийца
Коля захлопал в ладоши, и все другие, находящиеся в комнате, погибли. Что произошло?
3
Воришка
Вор проник в квартиру через окно, дошел до кровати и уснул. Что случилось?
Ответ 1
Сосед был лунатиком. Ночью он начал ходить и ронять вещи, а потом вернулся в постель.
Ответ 2
Коля истреблял комаров.
Ответ 3
Вор потерял ключи от собственного дома. Пришлось лезть через окно.
4
Грабитель
Полиция доставила в участок троих человек, которые могут быть связаны с ограблением дома женщины. Это кассир, врач и бизнесмен. Потерпевшая утверждала, что мужчина в маске проник через окно и украл ее драгоценности. Следователь сразу же указал на преступника. Как он это сделал?
5
Официантка
Женя зашел в кафе. К нему подошла официантка Лиза. Но он сразу понял, что Лиза здесь не работает. Почему?
6
Авария
Поезд сошел с рельсов, но написали об этом только через полгода.
Почему?Ответ 4
Из этих троих только один — бизнесмен — был мужчиной.
Ответ 5
На Лизе были туфли на высоком каблуке. Ни одна официантка не станет надевать такую обувь на работу, где придется ходить по нескольку часов.
Ответ 6
Снимают фильм о крушении поезда. Как только фильм выходит на экраны, критики начинают писать рецензии.
7
Новости с задержкой
Поезд действительно сошел с рельсов, а написали об этом только через много лет. Почему?
Страшные загадки для взрослых. Сложные загадки на логику для взрослых с ответами (40 штук)
Вчера нашел её в лесу, хотя и не искал.
И вот теперь домой несу, поскольку не достал.
Ответ
(Заноза)
Кочет голенаст, кланяться горазд.
Ответ
(Топор)
Мается, мается – придет домой, растянется.
Ответ
(Топор)
В лес идет – домой глядит; из лесу идет – в лес глядит.
Ответ
(Топор за поясом)
Быстро ест, мелко жует, сама ничего не глотает и другим не дает.
Ответ
(Пила)
У меня такая сила, что в воде, на берегу
Я любого крокодила победить легко смогу.
Ответ
(Анаконда)
День спит, ночь глядит, утром умирает, другая ее сменяет.
Ответ
(Свеча)
Черный боровище в железном хлевище.
Ответ
(Деготь в бочке)
В яме – сто ям с ямой.
Ответ
(Наперсток)
Лежит свинья из Питера, вся мелко истыкана.
Ответ
(Наперсток)
Вокруг дома хожу, в одну жердь колочу.
Ответ
(Набивка обруча)
Маленько, кругленько, а за хвост не поднять.
Ответ
(Клубок)
Ногой топчу, животом нажму, рукой шмыгну, два раза кольну и опять начну.
Ответ
(Тканье)
Синичка бела весь белый свет одела.
Ответ
(Иголка)
Тоненькая спинка, стальная щетинка, хвостик – льняной. По полю гуляет, всех одевает, а сама – нагая.
Ответ
(Иголка с ниткой)
Бабье ремесло хворостом поросло.
Ответ
(Пряжа)
Ногой топчу, животом прижму, рукой шмыгну, два раза кольну и опять все с начала начну.
Ответ
(Тканье)
Слепой поросенок возле тына ползет.
Ответ
(Челнок).
Брюхом – тру, ногами – пру, где разинется, тут и ткну.
Ответ
(Тканье)
На осине сижу, сквозь клен гляжу, березой трясу.
Ответ
(Пряденье)
Как будет слово «дно» во множественном числе?
Ответ
(Донья)
Пять овечек копну подъедают, пять овечек – прочь отбегают.
Ответ
(Пряденье)
Пять подъедают, а пять подгоняют.
Ответ
(Пальцы и пряжа)
Слепой поросенок возле тына ползет.
Ответ
(Челнок)
Зверок с вершок, а хвостик – семи верст.
Ответ
(Иголка)
Конь стальной, хвост льняной.
Ответ
(Иголка с ниткой)
Бычок железный, хвостик – кудельный.
Ответ
(Иголка с ниткой)
Волчок железный, хвостик – конопляный.
Ответ
(Иголка с ниткой)
Типяк – бьет, ревяк – ревет, трубы – трещат, воды – плещут.
Ответ
(Мельница)
Его бросают, когда он нужен, и поднимают, когда в нем не нуждаются.
Ответ
(Якорь)
Без работы – висит, при работе – стоит, после работы – сохнет.
Ответ
(Зонт)
Все женские имена, как известно, заканчиваются буквой «а» или «я», и только одно единственное имя заканчивается другой буквой. Какой?
Ответ
(Любовь заканчивается мягким знаком)
В соревнованиях бегун обогнал другого бегуна, занимавшего вторую позицию. Какую позицию он занимает теперь?
Ответ
(Вторую)
Вы обогнали последнего бегуна. На какой позиции вы находитесь теперь?
Ответ
(Такое событие не возможно, т.к. обогнать последнего бегуна некому)
Что становится длиннее, если его возьмут в руки, пропустят по груди и воткнут в дырочку?
Ответ
(Ремень безопасности в автомобиле)
Что имеет голову, но не имеет мозгов?
Ответ
(Сыр, лук, чеснок)
Ни – море, ни – земля. И корабли не плавают, и ходить нельзя.
Ответ
С земли его и ребенок поднимет, а через забор и силач не перекинет.
Какого камня в море не найдешь?
Кто разговаривает на всех языках?
Стоит баба на полу, прикрыв железкой дыру.
Маленькое, кругленькое, а за хвост не поднять.
В одну дверь входишь, из трех выходишь. Думаешь, что вышел, а оказывается – вошел!Чтобы спереди погладить, нужно сзади полизать.
Узловат Кузьма, развязать нельзя!
По животу – дорога. Между ног – тревога.
А в дырочку свадьба идет.
Если она стоит – ее можно на пальцах пересчитать. Но если она ляжет – вовек не сосчитаешь!В одной деже – два теста.
Если оно проламывается наружу, появится новая жизнь. А если его проломить внутрь, для него – это смерть. Что это?
Днем – с ногами, а ночью – без ног?
Эта восьмерка идет только вперед и вперед, ни на единый шаг не отступая. А за ней – еще восьмерок стая. Что это?
Страшные загадки с ответами. Загадки на Хэллоуин
Какой же может быть праздник Хэллоуина без вечеринки и различных конкурсов? И, конечно же, основой всех конкурсов становятся загадки, которые будоражат воображение и заставляют мозг работать. Загадки на Хэллоуин , которыми делится с вами AnyDayLife, помогут вам внести разнообразие в ход вечеринки.
Загадки любят и взрослые, и дети. Легкие и сложные, с подвохом и страшные — все это пригодится для вечеринки. При выборе загадок для вечеринки в честь Хэллоуина необходимо ориентироваться на аудиторию , для которой вы проводите конкурс, а также подобрать формат подачи. Поднять всем настроение можно при помощи шуточных простых загадок. А может, вы хотите провести настоящий мозговой штурм? Тогда загадки должны быть посложнее. Мы собрали для вас самые интересные, веселые и страшные загадки на Хэллоуин, которые пригодятся вам для праздника.
Веселые загадки на Хэллоуин
Эти загадки можно использовать для празднования Хэллоуина, когда хочется поднять всем собравшимся настроение и подготовить к следующим не менее веселым конкурсам .
У старушки есть изба. У избушки — ноги. И к избушке той всегда Все ведут дороги. Та старушка очень зла, И летает в ступе. У нее в руке метла. «Ух, сварю вас в супе!» (Баба Яга) *** Она готовит зелья, Колдует и вредит. К друзьям на новоселье На метле летит. И внешностью ужасна, И для всех опасна. Думаю, едва ли Ее вы не узнали! (ведьма) | У нее золотистая кожа, А еще очень страшная рожа, Она круглая, как шар, И светится, как фонарь. (тыква) *** Он уродлив и огромен. Руки как оглобли. Ум его, как сажа, темен. Это страшный … (гоблин) *** Жертву по ночам он ищет, Чтобы кровью насладиться. Может стать летучей мышью. Только чеснока боится! (вампир) *** Оно одето в белое и полупрозрачное. В общем-то, создание оно совсем невзрачное. Но когда появится в холодном замке ночью, То для увидавшего доктор нужен срочно! (привидение) |
Загадки с вариантами ответа
Предлагаем вам еще одну идею использования загадок на Хэллоуин. На этот раз все загадки будут с вариантами ответа , что очень удобно в тех случаях, если вам необходимо заставить всех собравшихся немного пораскинуть мозгами. Все загадки тематические и как нельзя лучше подходят для Хэллоуина. Правильные варианты ответа выделены курсивом.
Как в ночь Хэллоуина защититься от нечистой силы?
Варианты ответа: плевать через левое плечо, рядиться в маски , шептать заклинания, ходить с включенным фонариком.
***
Хэллоуин очень интересно празднуют в Мексике. В домах строят семейные алтари которые украшают фотографиями умерших родственников. Их фотографии украшают цветами, а души «угощают»…
Варианты ответа: пивом и шоколадками , текилой и лимонами, лимонадом и орешками, шампанским а ананасами.
***
Ранее в ночь на Хэллуоин девушки гадали . Что было плохим предзнаменованием?
Варианты ответа: разбитое стекло, упавший стул, разлитая вода, упавший подсвечник .
***
Согласно одной из легенд, пьянице Джеку удалось обмануть дьявола. После смерти Джека выгнали из ада, но и в рай не взяли за грехи. Теперь Джек обречен на вечное скитание во тьме. Чем же ему приходится освещать себе дорогу?
Варианты ответа: лампой, огарком, факелом, угольком .
***
Как еще называют Хэллоуин?
Варианты ответа: ночь лесных духов, ночь плавающих яблок , ночь волшебства, ночь злой тыквы.
***
Что не принято делать в Хэллоуин?
Варианты ответа: смеяться, плакать, ругаться, обижаться .
Загадки с подвохом
Предлагаем вам загадать гостям на Хэллоуин интересные загадки с подвохом. С первого взгляда может показаться, что отгадать загадку будет несложно . Правда, и сложными их также не назовешь. Все-таки праздник есть праздник!
В комнате горело 50 свечей, 20 из них задули. Сколько свечей останется?
Ответ : 20. Задутые свечи не сгорят.
***
Когда черной кошке лучше всего пробраться в дом?
Ответ : когда открыта дверь.
***
Мальчик упал с четырех ступенек и сломал себе ногу. Сколько ног сломает мальчик, если упадет с сорока ступенек?
Ответ : одну, так как вторая у него уже сломана.
***
Возможно ли такое: две головы, две руки, шесть ног, но при ходьбе использует только четыре?
Ответ : возможно. Это всадник.
***
У чего две руки, два крыла, два хвоста, три головы, три туловища и восемь ног?
Ответ : всадник на коне с соколом на руке. Второй вариант: инопланетянин.
Сказочные данетки. ДАНЕТКИ ПОВЫШЕННОЙ ТРУДНОСТИ
1
В детской больнице юные пациенты очень любили играть с очаровательными плюшевыми мишками, которые были там. К сожалению, дети любили их так сильно, что мишки исчезали с пугающей скоростью: малолетние пациенты уносили их домой. Как руководство больницы решило эту проблему?
В: Мишек в больнице стали запирать или охранять?
О: Нет.
В: Мишек умышленно сделали непривлекательными для детей?
О: Нет.
В: Детям или их родителям стали угрожать или стали их штрафовать?
О: Нет.
В: Была использована любовь детей к мишкам и забота о них?
О: Да.
ОТВЕТ
Всем мишкам сделали повязки и сказали маленьким детям, что мишкам надо оставаться в больнице, чтобы вылечиться. Дети с грустью, но с сочувствием согласились.
2
За ужином, на котором собрались люди из высшего общества, была пущена по кругу очень дорогая монета, чтобы люди могли посмотреть на нее. Вдруг погас свет. Когда он зажегся вновь, монеты не оказалось. Было решено обыскать всех гостей. Один человек отказался подвергнуться обыску. Тогда вызвали полицию, но еще до ее прибытия монету обнаружили под блюдцем. Почему гость не позволил себя обыскивать?
В: Этот человек был вором или его сообщником?
О: Нет.
В: Монета была у него в кармане?
О: Нет.
В: Он был аристократом, как и другие гости?
О: Да.
В: Он боялся показать то, что было у него в карманах?
О: Да.
В: Содержимое карманов показало бы, что он преступник?
О: Нет.
В: Он взял что-то? О: Да.
ОТВЕТ
Человек, который отказался подвергнуться обыску, был аристократом, но впавшим в крайнюю бедность. Он старался сохранять достойный вид, но у него часто не бывало денег на еду. Поэтому за ужином он тайком набил карманы едой со стола, которая позволила бы ему просуществовать несколько дней. Разумеется, при обыске ее бы нашли, и он был бы унижен.
Самые страшные загадки. Страшные загадки с ответами
27988
Как чувствует себя человек, приследуемый призраком? Как вести себя, если домовой объявил войну? Что делать, если рядом проживает злобная ведьма? Как быть, если семье угрожает опасность? Попробуй найти ответы на эти страшные загадки, конечно если не боишься…
Загадка из сказок братьев Гримм… Трёх девушек заколдовала злая ведьма, обратив в три цветка. Но каждую ночь одна из девушек превращалась опять в человека и бежала домой, а к утру возвращалась на поле и вновь становилась цветком. И вот однажды под утро, когда пора уже было ей возвращаться, девушка сказала своему мужу: Если сегодня до полудня ты придёшь на луг и узнаешь меня среди подруг, и сорвёшь — я снова стану человеком. Так он и сделал. Вопрос: как муж узнал её, если три цветка были совершенно одинаковые?ОтветНа цветке не было росы…Странный дом — сооружено сее жильё всего из одного камня, либо из досок деревянных двух. Есть у дома сего ограда, цветник, подвал. Живёт в сеём жилище всего один человек, стар или млад. Но не выходит человек этот из подвала, ни чтобы цветником полюбоваться, ни чтобы иное дело сделать. Не двигается и не ест и не пьёт человек сей. Вопрос: почему?ОтветЖилец — покойник. Камень — надгробие, две доски — крест, цветник — высаженные цветы.У фермера было 17 овец, и все, кроме девяти, умерли. Сколько овец осталось у фермера?ОтветВ живых остались 9 овец, как и сказано в условии.В совершенно пустой комнате в петле верёвки, привязанной к одинокому крюку, ввинченному в середине высокого потолка, болтается повешенный. Как такое могло произойти, если дверь была заперта, никто посторонний не мог туда войти?ОтветЧеловек встал на кусок льда, оттолкнул его и повесился, лёд растаял, вода ушла в щели, пол высох. В комнате, которая была заперта изнутри, был найден покойник с ремнём, затянутым вокруг его шеи. Вблизи тела в комнате ничего не было. Поскольку человек не может сам задушить себя (он потеряет сознание и отпустит петлю раньше, чем умрет), возникает вопрос, отчего он умер?ОтветЧеловек сделал петлю из ремня сыромятной кожи, намочив его, прежде чем войти в комнату. Он туго затянул её на шее и завязал. По мере высыхания петля стягивала его шею всё туже и туже. И так он умер.Мужик, проходя по рынку, за одним из прилавков увидел продавщицу. Схватил гирю и тюкнул её по голове. Она скончалась, мужика повязали. Быстрое расследование и суд. Мужик не отпирался, полностью сознался в убийстве. Тем не менее его не отправили в тюрьму, а отпустили на свободу. Почему?ОтветМуж с женой часто ругались. Однажды приходит он домой, жены нету. Через пару дней подал заявление в милицию, что жена пропала. Подозрение пало на мужа. Соседи сказали, что у них часто были ссоры. Мужика осудили и дали срок. Он его отсидел, потом уехал на север. Приезжает в небольшой городок, идёт на рынок купить еду. Вдруг видит жену за одним из прилавков. Подошёл. Она стала на него наезжать, типа такой сякой жив ещё, а она надеялась, что он на зоне сгнил. Тогда он взял гирю и ударил её по голове. Его повязали. Мужик говорит, что он только что из зоны, где отсидел за убийство жены и показывает справку об освобождении. Ну и что делать? Ясно, что в начале была судебная ошибка. Что жена симулировала свою пропажу. А мужик уже вроде наказание понёс. Он уже отсидел за это преступление. Его и отпустили.Человек пришёл на вечеринку и выпил немного пунша. Ушёл он рано. Все участники вечеринки, которые пили пунш после него, умерли от отравления. Почему не умер он?ОтветЯд содержался в кусочках льда, которые были положены в пунш. Первый человек выпил пунш, когда лёд ещё не растаял и яд не попал в пунш. Постепенно лёд растаял, и яд смешался с пуншем.Мужчина встал ночью, чтобы выпить воды. Он выключил везде свет и лег спать. Утром он встал, выглянул из окна и закричал. После чего покончил жизнь самоубийством.ОтветМужчина работал смотрителем. По ошибке он ночью выключил свет на маяке, из-за чего несколько кораблей разбились о рифы. Утром он увидел, что натворил.Слепой человек заходит в ресторан и заказывает мясо альбатроса. Поужинав, он выходит из ресторана, достает пистолет и стреляет себе в голову.ОтветНесколько лет назад слепой человек потерпел кораблекрушение и попал с женой и другом на необитаемый остров. Несколько дней они голодали, затем жена и друг ушли на поиски пищи. Друг вернулся один и сказал, что жена, должно быть, заблудилась и вернется позже. Зато, по его словам, ему удалось наловить альбатросов. Жена так и не вернулась, а следующие несколько дней друг кормил слепого парня «мясом альбатроса». Попробовав настоящее мясо альбатроса, человек понял, что ел собственную жену, убитую его другом.Виталий пришел домой уставшим.
Читать «150 данеток. Самые интересные загадки» — Парфенова Ирина Ивановна
150 данеток. Самые интересные загадки
Составитель Ирина Парфенова
© Парфенова И. И., текст, 2015
© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2015
Введение
Данетки – это увлекательная игра для всех и каждого. Перед вами история, которая, казалось бы, не имеет никакой логики. Но объяснение все-таки есть, и ведущий его знает. А ваша задача – докопаться до истины. Вы можете задавать любые вопросы ведущему, но отвечать он должен только «да», «нет» или «это не имеет значения».
В книге собраны истории на любой вкус и цвет. Хотите попробовать себя в роли детектива? Тогда вам понравятся детективные и криминальные данетки. А может быть, вы любите и хорошо знаете историю? Тогда вам придутся по душе исторические данетки. А если вы не прочь пофантазировать, то для вас мы собрали самые интересные фантастические истории. Для маленьких любителей головоломок есть специальный – детский – раздел. Количество игроков не ограничено. Играйте веселой компанией или всей семьей!
Играйте с удовольствием!
Детективные
Почувствуй себя Шерлоком Холмсом! (16+)
Ни дня без происшествий, ни минуты покоя – такова уж работа детективов! То поезд сойдет с рельсов, то мужчину обманут в кафе, то ограбят честную женщину. Пора приниматься за дело! Сможешь ли ты с ним справиться?
Сколько?
9 данеток.
О чем?
О загадочных происшествиях.
Для кого?
Для любителей детективов.
1
Странное происшествие
Карина проснулась ночью от грохота за стеной, испугалась и вызвала полицию. Полицейские прибыли в квартиру соседа. Там все было перевернуто вверх дном, но сам сосед мирно спал, а больше в квартире никого не было. Что случилось?
2
Убийца
Коля захлопал в ладоши, и все другие, находящиеся в комнате, погибли. Что произошло?
3
Воришка
Вор проник в квартиру через окно, дошел до кровати и уснул. Что случилось?
Ответ 1
Сосед был лунатиком. Ночью он начал ходить и ронять вещи, а потом вернулся в постель.
Ответ 2
Коля истреблял комаров.
Ответ 3
Вор потерял ключи от собственного дома. Пришлось лезть через окно.
4
Грабитель
Полиция доставила в участок троих человек, которые могут быть связаны с ограблением дома женщины. Это кассир, врач и бизнесмен. Потерпевшая утверждала, что мужчина в маске проник через окно и украл ее драгоценности. Следователь сразу же указал на преступника. Как он это сделал?
5
Официантка
Женя зашел в кафе. К нему подошла официантка Лиза. Но он сразу понял, что Лиза здесь не работает. Почему?
6
Авария
Поезд сошел с рельсов, но написали об этом только через полгода. Почему?
Ответ 4
Из этих троих только один – бизнесмен – был мужчиной.
Ответ 5
На Лизе были туфли на высоком каблуке. Ни одна официантка не станет надевать такую обувь на работу, где придется ходить по нескольку часов.
Ответ 6
Снимают фильм о крушении поезда. Как только фильм выходит на экраны, критики начинают писать рецензии.
7
Новости с задержкой
Поезд действительно сошел с рельсов, а написали об этом только через много лет. Почему?
8
Догадливая кассирша
Женщина заходит в магазин, покупает йогурт и булочку с повидлом. Кассирша смотрит на нее и говорит: «Вы что, из полиции?» Почему она так решила?
9
Убийство
Все знали о том, что именно Валентин убил Олега, но никто не осудил его. Почему?
Ответ 7
Двое писателей решили в соавторстве написать книгу о крушении поезда.
Ответ 8
Женщина была в форме.
Ответ 9
Валентин – писатель, а Олег – герой его книги.
Исторические
Хорошо ли ты знаешь историю? (16+)
История хранит много тайн и загадок, забавных происшествий и мрачных событий. Все самые интересные мы собрали для тебя здесь! Но сможешь ли ты их разгадать?
Сколько?
14 данеток.
О чем?
О реальных географических объектах, людях или событиях.
Для кого?
Для тех, кто хорошо знает историю или хочет узнать больше.
1
Интересная достопримечательность
Джону по многим причинам нравилось приходить сюда. А вот его жена Мэри терпеть не могла это место, как и другие женщины в городе. Почему?
2
Так приходит слава
Он лежал несколько часов и прославился. Кто это?
3
И так тоже приходит
Она сидела несколько часов и прославилась. Кто это?
Ответ 1
Это данетка о реальном географическом объекте. В Стокгольме сохранилась узкая улочка, не больше метра шириной, которая ведет к питейному заведению. В XVIII веке оно пользовалось большой популярностью, так как пьяницы, выходя, могли идти вдоль улицы, держась за стены. А вот их жены не могли попасть на эту улочку, потому что их платья с кринолинами застревали между стенами.
Ответ 2
Менделеев. Он во сне увидел свою знаменитую таблицу.
Ответ 3
Мона Лиза.
4
Голый
По улице голышом бежит человек, перемазанный золой, и громко кричит. Что происходит?
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс. Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
25 данеток с неожиданными ответами – лучшая подборка
«Данетки» ‒ это своего рода небольшие задачки на сообразительность или творческое мышление. В русскоязычном интернете известны зачастую как микроскопически маленькие пугающие истории, потому что часто данетки предлагают раскрыть какое-нибудь преступление. Или это просто загадки на сообразительность.
Содержание статьи
- 1 Данетки с ответами
Их особенность в том, что данетки обычно не нацелены на логическое мышление. Часто они строятся по принципу мышления творческого: вам нужно придумать, домыслить обстоятельства, которые остались за кадром, чтобы найти решение данетки. Или, наоборот, решение может быть очень очевидным, в духе «У Джона было восемь куриц, две курицы погибли, сколько куриц осталось?» (ответ: восемь куриц, просто две из них мертвые).
Ниже ты увидишь двадцать пять подобного толка небольших задачек. Попробуй решить их самостоятельно, а потом прочитать ответ ‒ он наверняка тебя удивит.
- Пара входит в большой бальный зал и обнаруживает, что все его обитатели мертвы. Преступления здесь совершено не было, и пара совсем не напугана тем, что они увидели. Как такое возможно?
Ответ: пара ныряет с аквалангом на затонувшем круизном лайнере. Находящиеся в бальном зале люди погибли, когда корабль внезапно утонул в результате ужасного кораблекрушения.
- Морковь, шарф и пять кусков угля лежат на лужайке вашего соседа. На газоне их никто не оставлял, но есть простая и логичная причина, почему они там. Что это за причина?
Ответ: дети использовали эти предметы, чтобы слепить снеговика. Снеговик растаял, а морковка, шарф и угли остались.
- Пожилая женщина живет на тридцать пятом этаже и ненавидит подниматься по лестнице. Каждый день она спускается на лифте на этаж вестибюля, чтобы идти на работу.
Когда она приходит домой, то поднимается на лифте на двадцать пятый этаж, а остальную часть пути проделывает пешком, за исключением дней, когда идет дождь. В такие дни она поднимается на лифте сразу на 35 этаж. Почему она проходит десять этажей пешком, если так сильно этого не любит?
Ответ: пожилая женщина слишком маленького роста, чтобы дотянуться до кнопки тридцать пятого этажа. Она может добраться только до кнопки двадцать пятого. Но в дни, когда идет дождь, она использует зонтик, чтобы нажать сразу на тридцать пятый этаж.
- Вы едете на школьном автобусе. Автобус пуст, когда вы начинаете свой маршрут. На первой остановке заходят четыре человека, на второй ‒ восемь человек, а двое выходят. На третьей остановке выходят три человека, а четверо заходят. Какого цвета глаза у водител автобуса?
Ответ: такого же, как у вас, потому что это вы водитель.
- Ребенок выпал из окна двадцатиэтажного дома, но выжил. Как такое возможно?
Ответ: окно было на первом этаже.
- Мужчина толкает свою машину, пока она не доедет до гостиницы. Когда он прибывает туда, то становится банкротом. Что случилось?
Ответ: он играет в «Монополию», и его фишкой является машиной. Он совершает ход на клетку с отелем, но у него нет денег, чтобы заплатить сбор, так что теперь он банкрот в игре.
- Оксана и Мария переехали в дом с несколькими другими жильцами. Однако Марии не нравится их новое жилье из-за злой и агрессивной кошки, которая встретила их, когда они впервые туда зашли. Оксана понимает, что на самом деле это не проблема. Почему?
Ответ: возле входа висит зеркало. Мария ‒ кошка Машка. Она увидела свое отражение и подумала, что это еще одна кошка, которая хочет подраться за территорию. Оксана может закрывать зеркало тканью, пока Машка не успокоится, но Машка, в конце концов, догадается, что это просто зеркало, даже если Оксана ничего не сделает.
- У семьи есть курятник на дюжину куриц. Однажды, поздно ночью, на их территорию обрушился страшный шторм и убил всех кур, кроме восьми. Сколько кур было в семье на следующее утро?
Ответ: в семье осталось двенадцать куриц ‒ четыре мертвых и восемь живых.
- Женщина со своей лающей собакой входит в комнату и нажимает на кнопку. В течение нескольких секунд она мгновенно теряет десять килограммов веса, а собака перестает лаять. Как женщина похудела?
Ответ: комната на самом деле ‒ лифт. Когда женщина вошла внутрь, чтобы спуститься на свой этаж, лифт ускоряется вниз, временно уменьшая ее вес.
- Звук храма Бориса обычно просто раздражает, но сегодня он вызывает ужас и панику. Почему?
Ответ: Борис ‒ водитель автобуса и заснул за рулем.
- Женщина в супермаркете наполняет свою корзину доверху и выходит из магазина, не заплатив. Хотя ее все видят, никто не вызывает полицию и не пытается ее остановить. Почему?
Ответ: женщина там работает. Она наполнила корзину мусором и выносит его в мусорный бак.
- Мужчина приговорен к смертной казни. Ему предстоит выбрать одну из трех комнат, чтобы получить наказание. В первой комнате расстрельная команда с заряженным оружием, во второй горит огонь, а в третьей полно тигров, которые не ели уже полгода. Какую комнату ему выбрать?
Ответ: комнату с тиграми. Если они не ели полгода, то они уже мертвы, и мужчину не убьют.
- Мужчина открыл дверь, закричал, а через несколько минут был найден мертвым. Выстрелов в этом районе слышно не было. Что с ним случилось?
Ответ: он был в самолете и открыл дверь во время полета, упал и разбился насмерть.
- Прогуливаясь по большому открытому полю, ты видишь женщину, которая умерла очень внезапно, неожиданно и совсем недавно. Ты оглядываешься по сторонам, но кроме нераспечатанного пакета рядом с женщиной ничего нет. Как она умерла?
Ответ: нераспечатанный пакет ‒ это нераскрывшийся парашют женщины.
- Отец Димы не мог отучить сына от игр в приставку и очень сердился по этому поводу. Чтобы Дима не играл постоянно в игры, папа взял молоток и решил проблему радикально. Теперь он может играть в приставку, а Дима не может. Что сделал папа?
Ответ: он построил полку так, чтобы Дима не мог до нее дотянуться, и поставил приставку туда. Теперь папа все еще может дотянуться до полки и взять приставку, чтобы поиграть, а Дима не может.
- Мужчина и его жена мчались по улицам. Они остановились, и муж вышел из машины. Когда он вернулся, его жена была мертва, а в машине был незнакомец. Что случилось?
Ответ: жена собиралась родить ребенка. Муж отвез их в больницу и вышел за инвалидной коляской, а ребенок тем временем родился. Жена умерла при родах.
- Женщина входит в большую металлическую трубу. Она охвачена страхом и крепко сжимает руку своего парня. Она заметно потрясена. Ее парень нежно гладит ее по рукам и тихо говорит с ней, но ничего не делает, чтобы прекратить ее ужас. Через несколько часов ее парень говорит, что пора идти, и ее мучения заканчиваются. Что происходило с женщиной?
Ответ: женщина боится летать, но должна лететь на самолете, чтобы увидеться с умирающим родственником, и это увеличивает уровень стресса для нее. Ее парень делает все возможное, чтобы ее утешить в течение нескольких часов полета.
- После ночной вечеринки с друзьями девушка из женского общества приходит домой и обнаруживает, что не может войти в свой дом. Она уверена, что находится там, где нужно, но не может попасть внутрь. Что случилось, почему она не может войти?
Ответ: ее друзья забрали у нее ключи накануне вечером, потому что она слишком много выпила. Они заказали ей такси, чтобы добраться до дома, но сохранили ее ключи у себя, поэтому у женщины их нет.
- Один из самых близких людей привязывает Мишу к стулу, но Миша не возражает. Почему?
Ответ: Миша ‒ ребенок. Стул ‒ это автокресло. Один из родителей пристегивает Мише ремень безопасности.
- У подножия большого холма в аварию попало больше пятидесяти автомобилей. Некоторые автомобили перевернуты, а другие лежат прямо на других автомобилях. Нагромождение настолько большое, что в аварию попали даже несколько военных машин и пожарная машина. Что случилось, что могло вызвать эту ужасную катастрофу?
Ответ: автомобили, грузовики и другие транспортные средства ‒ это все игрушки, с которыми играет малыш.
- Каждые две недели женщина садится и пишет два слова на шестидесяти листах бумаги. Зачем она это делает?
Ответ: женщина управляет собственным небольшим бизнесом, где работает шестьдесят человек. Каждые две недели она подписывает свое имя на их зарплатных чеках.
- Мужчина каждый день ездит на работу на машине. Каждое утро, приезжая на работу, он четыре раза проезжает на своей машине по кругу, прежде чем, наконец, припарковать ее и войти в свое офисное здание. Почему он каждый день ездит кругами?
Ответ: мужчина работает в многолюдной части центра города и должен каждый день парковаться на пятом этаже парковки.
- Женщина за рулем в солнечный день. Она делает поворот, и вода внезапно начинает очень сильно обрушиваться на ее машину в течение примерно пяти минут. Затем на машину обрушивается чрезвычайно сильный поток воздуха. Машину даже начинает трясти. Затем порывы воздуха прекращаются, и женщина делает еще один поворот на главную дорогу и благополучно уезжает домой. Что это только что было?
Ответ: женщина загнала машину на автомойку. Примерно через десять минут она поехала на чистой машине домой.
- Женщина слышит свое имя, и ее уводят двое мужчин. Позже женщина умирает, находясь на попечении у многих. Что случилось с женщиной?
Ответ: женщина совершила убийство и была признана виновной после справедливого судебного разбирательства. Судья назвал ее имя, приговорил к смертной казни, осле чего двое судебных приставов вывели ее из зала суда. Спустя годы ее казнили, когда она находилась под присмотром и наблюдением врача и надзирателей.
- Женщина умерла и попала в рай. Там были тысячи других людей. Все они были обнажены, и все выглядели молодыми. Женщина огляделась, чтобы посмотреть, нет ли здесь знакомых. Она увидела пару и сразу поняла, что это Адам и Ева. Как она узнала, что это они?
Ответ: она узнала Адама и Еву, потому что у них единственных не было пупка. Они не были рождены от женщины, а значит, у них никогда не было пуповины, а следовательно, и пупка тоже.
Данетки с ответами интересные — Аниматор Глаша
- Игротека аниматора →
- Загадки на детский праздник →
- Лучшие данетки
Мужчина принёс на берег реки матрас, положил на него селёдку и ушёл. Через некоторое время пришёл и забрал матрас. В чём дело?
Ответ: В матрасе были клопы. Они съели селёдку и пошли к воде напиться, в это время хозяин забрал матрас.
Подходя утром к дому, разыскиваемый полицией преступник Гарри нос к носу столкнулся с полицейским инспектором, и они разбежались в разные стороны.
Ответ: Инспектор шёл от жены Гарри.
Женщина покупает новую пару обуви, приходит на работу и спустя некоторое время умирает.
Ответ: Она работает ассистенткой иллюзиониста — в трюке, в котором её протыкают ножами. Hовая обувь имела более высокий каблук. Фокусник не заметил этого, и один из его ножей проткнул ассистентку на самом деле.
Мальчик рассказывает: «Вчера был такой ужасный дождь, а мой отец не взял ни зонта, ни шляпы. Когда он появился в дверях, вода лилась с него ручьями, но ни один волос на его голове не промок. Укрыться от дождя в радиусе мили от нашего дома негде — вокруг голая степь».
Ответ: а) он был лысый; б) принимал ванну.
Преподобный Сол Луни объявил во всеуслышание, что в определённый день и час он перейдет реку Гудзон «аки по суху». В назначенное время при большом скоплении народа Сол Луни ступил на воды реки в самом широком её месте и через двадцать минут благополучно достиг противоположного берега.
Ответ: Река зимой замёрзла.
В одной лаборатории исследовали связь между кукареканием петуха и напряженностью магнитного поля. Петуха помещали между полюсами электромагнита и подавали напряжение. Петух кукарекал. Исследователи были близки к открытию. Приехала комиссия для изучения феномена, к её приезду хорошо подготовились, но петух перестал кукарекать. В чём причина?
Ответ: Электромагнит был разболтан и зажимал петуху голову. Перед приездом комиссии подтянули крепление.
В Северной Ирландии (Ольстере) члены Ирландской республиканской армии (ИРА) применяют против мелких бандитов и стукачей простреливание обоих колен. Однажды ночью три парня из ИРА вошли в бар, где сидел один человек. Они схватили его и вытащили из бара на ближайший луг, где, не говоря ни слова, прострелили ему оба колена. Когда прозвучали выстрелы, человек громко застонал и упал на землю. Не обращая внимания на крики, члены ИРА развернулись, быстро пошли к машине и уехали. Когда машина скрылась из вида, человек перестал стонать, поднялся и ушёл. Объясните.
Ответ: У этого человека вместо обеих ног были протезы, и поэтому он ничего не почувствовал, но надо было притворяться, чтобы никто этого не заподозрил и не выстрелил в какие-нибудь более чувствительные части его тела.
Человек шёл по незнакомому городу и вдруг бросился на проходившую мимо женщину и на глазах у опешивших прохожих задушил её. В милиции выяснилось, что это — его жена. В результате следствия и суда человек был оправдан и выпущен на свободу.
Ответ: Много лет назад она инсценировала своё убийство собственным мужем, в результате чего она исчезла (труп не нашли), а муж отсидел срок. За одно убийство два наказания не накладывают.
Человек встает ночью, чтобы выпить воды. Затем он выключает свет и ложится спать. Наутро он встаёт, выглядывает из окна, вскрикивает и кончает жизнь самоубийством.
Ответ: Он был смотрителем маяка и ночью по ошибке выключил весь свет на маяке. Из-за этого несколько судов разбились о рифы. Утром он понял, что натворил…
В полдень на улице молодая женщина подошла к мужчине. Не сказав ни слова, она надолго припала к его губам своими. Она никогда раньше его не видела и не знала, кто он. Он не показался ей привлекательным, и она ничего не заработала на этом.
Ответ: Она делала ему искусственное дыхание.
Чем сильнее его бьют по нужному месту, тем лучше он выполняет свою функцию.
Ответ: Гвоздь.
Мужик шёл по шпалам однопутной железной доpоги. Внезапно он увидел, что навстpечу ему едет поезд. Мужик со всех ног бpосился навстpечу поезду.
Ответ: Мужик находился в тоннеле, а ближайший выход был с той стороны, откуда ехал поезд поэтому он поспешил выбежать из тоннеля, до того, как туда въедет поезд.
«На прошлой неделе, — рассказывает в кафе один человек, — я выключил свет и успел добраться до кровати прежде, чем комната погрузилась в темноту. От выключателя до моей кровати — 3 метра».
Ответ: Он лег спать днём.
В комнате на столе — карты, за столом все мертвы. На лицах у большинства гримасы. И лишь у одного — нормальное выражение лица.
Ответ: В подводной лодке заканчивался запас воздуха. Один застрелился (последним патроном), а остальные погибли от удушья. В карты разыгрывалось право застрелиться.
«Эта редкая птица, — заверил покупательницу продавец зоомагазина, — повторяет каждое слово, которое услышит». Через неделю разгневанная покупательница вернула птицу обратно в магазин, заявив, что та не произнесла ни слова. Тем не менее, продавец не лгал. ..
Ответ: Птица глухая.
Парикмахера Билла вряд ли кто-нибудь мог назвать молчуном. Едва Джон уселся в Кресло, Билл принялся болтать без умолку: «Должно быть, Вы нездешний, сэр? Люблю стричь нездешних! По мне, так лучше постричь двух нездешних, чем одного здешнего!» — «Почему?» — спросил Джон.
Ответ: Постричь двоих всегда выгоднее, чем одного.
Девушка рассказывает: «Однажды вечером мой дядюшка читал интересную книгу. Тётушка по рассеянности выключила свет и в комнате стало темно. Книга была такая интересная, что дядюшка не стал отрываться, чтобы включить свет, и дочитал книгу до конца в темноте».
Ответ: Книга напечатана шрифтом Брайля (но дядюшка был зрячий).
Интервью с близнецами: — Вы братья? — Да! — Родились в один день? — Да! — Вы двойняшки? — Нет! Почему?
Ответ: Они тройняшки.
Человек купил в кассе билет на электричку и… выбросил его.
Ответ: Глухонемой узнавал дату.
В одном НИИ никак не удавалась одна химическая реакция. Наконец, её смог провести один химик. Но реакция получалась лишь в том случае, когда он был один в лаборатории. Если же был ещё кто-то, реакция не шла, как и у других. Поставили кинокамеру — химик делает всё так же, как и другие, а реакция идёт. В чём дело?
Ответ: Химик напевал, в пробирке возникал резонанс, и реакция шла. При посторонних он стеснялся петь.
интересные
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC / Mac / Windows 11,10,8,7 — Free Download
Developed By: ShapkinDev — My Games And Apps For Your Free Life
License: FREE
Rating: 0/5 — 0 votes
Last Updated: 2021-12-01
Sponsored Links
Game Details
Version | 3.0 |
Size | Vwd |
Release Date | Dec 1, 2021 |
Category | Trivia Games |
What’s New: | |
Description: | |
Permissions: | |
QR-Code link: | |
Trusted App: |
Compatible with Windows 11/10/8/7 Pc & Laptop
Download on PC
Compatible with Android
Download on Android
See older versions
Looking for a way to Download Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for Windows 11/10/8/7 PC? You are in the correct place then. Keep reading this article to get to know how you can Download and Install one of the best Trivia Game Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC.
Most of the apps available on Google play store or iOS Appstore are made exclusively for mobile platforms. But do you know you can still use any of your favorite Android or iOS apps on your laptop even if the official version for PC platform not available? Yes, they do exits a few simple tricks you can use to install Android apps on Windows machine and use them as you use on Android smartphones.
Here in this article, we will list down different ways to Download Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on PC in a step by step guide. So before jumping into it, let’s see the technical specifications of Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании.
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC – Technical Specifications
Name | Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании |
Installations | 1,000+ |
Developed By | ShapkinDev — My Games And Apps For Your Free Life |
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании is on the top of the list of Trivia category apps on Google Playstore. It has got really good rating points and reviews. Currently, Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for Windows has got over 1,000+ Game installations and 0 star average user aggregate rating points.
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании Download for PC Windows 11/10/8/7 Laptop:
Most of the apps these days are developed only for the mobile platform. Games and apps like PUBG, Subway surfers, Snapseed, Beauty Plus, etc. are available for Android and iOS platforms only. But Android emulators allow us to use all these apps on PC as well.
So even if the official version of Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC not available, you can still use it with the help of Emulators. Here in this article, we are gonna present to you two of the popular Android emulators to use Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on PC.
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании Download for PC Windows 11/10/8/7 – Method 1:Bluestacks is one of the coolest and widely used Emulator to run Android applications on your Windows PC. Bluestacks software is even available for Mac OS as well. We are going to use Bluestacks in this method to Download and Install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC Windows 11/10/8/7 Laptop. Let’s start our step by step installation guide.
- Step 1: Download the Bluestacks 5 software from the below link, if you haven’t installed it earlier – Download Bluestacks for PC
- Step 2: Installation procedure is quite simple and straight-forward. After successful installation, open Bluestacks emulator.
- Step 3: It may take some time to load the Bluestacks app initially. Once it is opened, you should be able to see the Home screen of Bluestacks.
- Step 4: Google play store comes pre-installed in Bluestacks. On the home screen, find Playstore and double click on the icon to open it.
- Step 5: Now search for the Game you want to install on your PC. In our case search for Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании to install on PC.
- Step 6: Once you click on the Install button, Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании will be installed automatically on Bluestacks. You can find the Game under list of installed apps in Bluestacks.
Now you can just double click on the Game icon in bluestacks and start using Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании Game on your laptop. You can use the Game the same way you use it on your Android or iOS smartphones.
If you have an APK file, then there is an option in Bluestacks to Import APK file. You don’t need to go to Google Playstore and install the game. However, using the standard method to Install any android applications is recommended.
The latest version of Bluestacks comes with a lot of stunning features. Bluestacks4 is literally 6X faster than the Samsung Galaxy J7 smartphone. So using Bluestacks is the recommended way to install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on PC. You need to have a minimum configuration PC to use Bluestacks. Otherwise, you may face loading issues while playing high-end games like PUBG
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании Download for PC Windows 11/10/8/7 – Method 2:Yet another popular Android emulator which is gaining a lot of attention in recent times is MEmu play. It is super flexible, fast and exclusively designed for gaming purposes. Now we will see how to Download Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC Windows 11 or 10 or 8 or 7 laptop using MemuPlay.
- Step 1: Download and Install MemuPlay on your PC. Here is the Download link for you – Memu Play Website. Open the official website and download the software.
- Step 2: Once the emulator is installed, just open it and find Google Playstore Game icon on the home screen of Memuplay. Just double tap on that to open.
- Step 3: Now search for Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании Game on Google playstore. Find the official Game from ShapkinDev — My Games And Apps For Your Free Life developer and click on the Install button.
- Step 4: Upon successful installation, you can find Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on the home screen of MEmu Play.
MemuPlay is simple and easy to use application. It is very lightweight compared to Bluestacks. As it is designed for Gaming purposes, you can play high-end games like PUBG, Mini Militia, Temple Run, etc.
How to install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on Windows 11
Currently, Windows 11 has a platform that allows you to run Android applications. In the guide below we will guide you through the steps to install and use Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on Windows 11.
Step 1: You first need to check whether your computer meets all the requirements.
These are the requirements to install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on Windows 11:
- Memory: 8GB (16GB recommended).
- Processor: Intel Core i3 8th Gen, AMD Ryzen 3000, Qualcomm Snapdragon 8c, or better.
- Storage: Solid-state drive (SSD).
- Microsoft Store app: Version 22110.1402.6.0 or higher.
- Windows 11: Build 22000.526 or higher (stable channel).
You must make sure your computer meets the above requirements before proceeding to step 2.
Step 2: Check for Microsoft Store update
The computer must also have the Microsoft Store app version 22110.1402.6.0 or higher for the Amazon Appstore app to show up for download. After you complete the steps, you can enable the virtualization features on the UEFI firmware and Windows 11.
Step 3: Enable virtualization
- Open Start On Windows 11.
- Click Turn Windows features on or off.
- Check the Virtual Machine Platform option to enable Virtual Machine Platform.
- Click the OK button.
- Click the Restart button.
Step 4: Install Windows Subsystem for Android(WSA) and the Amazon Appstore
- Open the Microsoft Store and search Amazon Appstore app.
- Click the Install button.
- Amazon Appstore and WSA installation.
- Click the Set up button.
- Amazon Appstore set up
- Click the Download button.
- Download Amazon Appstore
- Click the Next button.
- Click the Restart button.
- Restart computer to finish setup
After you complete the steps, you can finally install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on Windows 11.
Step 5: Install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on Windows 11
To install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on your computer, use these steps:
- Open Start On Windows 11.
- Search for Amazon Appstore and click the top result to open the app.
- Click the Sign in button.
- Amazon Appstore sign in
- Sign in with your United States-based Amazon account.
- Amazon Appstore Sign in page
- Search for Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on the Search box and select that application.
- Click the Get button.
- Click the Download button.
Once you complete the steps, you can open Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании from the Amazon Appstore or it’ll also be listed in the Start menu on Windows 11.
Above is a detailed step-by-step guide for you to install and use Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on windows 11, wish you have a pleasant experience with Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on windows 11.
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC – Conclusion:
Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании has got enormous popularity with it’s simple yet effective interface. We have listed down two of the best methods to Install Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании on PC Windows laptop. Both the mentioned emulators are popular to use Apps on PC. You can follow any of these methods to get Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for PC Windows 11 or Windows 10.
We are concluding this article on Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании Download for PC with this. If you have any queries or facing any issues while installing Emulators or Данетки: Игры-загадки на логику и ум для компании for Windows, do let us know through comments. We will be glad to help you out!
50 интересных наборов данных для поиска необходимых данных
Независимо от того, делаете ли вы научный проект, создаете инфографику или проводите презентацию, данные делают все более интересным.
Но сбор интересных данных вызывает желание рвать на себе волосы, и не у всех есть ресурсы для сбора данных в больших масштабах.
К счастью, в этом мире есть достаточно людей, которые верят, что данные должны быть доступны как можно больше, и создали достаточно ресурсов для упрощения вещей. Мы прошерстили Интернет и нашли там 500 самых интересных наборов данных. Чтобы это было кратко и приятно, вот 50 для начала.
Чтобы вам было проще, мы разделили его на несколько категорий. Вы можете щелкнуть по ссылкам ниже, чтобы быстро перейти к нужному разделу.
- Бизнес и занятость
- Преступность/конфликт/наркотики
- Интернет
- Финансы
- Здоровье
- Развлечения
- Правительство
- Транспорт
- Погода и окружающая среда
- Разное
Прежде чем углубляться в источники, если вы хотите создать визуальные эффекты с вашими данными, зарегистрируйте учетную запись Piktochart . Начать работу можно бесплатно, и вы можете использовать один из шаблонов инфографики, отчетов или презентаций, чтобы упростить работу.
Бизнес и трудоустройство1. Crunchbase – Найдите деловую информацию о частных и государственных компаниях. Вы можете узнать, сколько у них было инвестиций, кто является учредителями и были ли у них какие-либо слияния или поглощения.
2. Исследования Glassdoor – Glassdoor предлагает данные о занятости. Вы можете, например, выяснить, сколько вы можете сэкономить, сохранив сотрудников.
3. Открытые корпорации – Открытые корпорации – это крупнейшая открытая база данных компаний и данных о компаниях в мире. Используемые банками и правительствами, они гордятся тем, что имеют самые точные данные.
Преступность/Конфликт/Наркотики4. Единая система отчетности ФБР о преступности – Единая система отчетности о преступности собирает статистические отчеты о преступлениях, публикации и данные из тысяч городов, университетов, штатов и федеральных правоохранительных органов.
5. Программа данных о конфликтах в Уппсале. Программа данных о конфликтах в Упсале (UCDP) предоставляет данные об организованной преступности и гражданских войнах по всему миру.
6. Национальный институт по борьбе со злоупотреблением наркотиками – Национальный институт по борьбе со злоупотреблением наркотиками (NIDA) отслеживает распространенность и тенденции злоупотребления наркотиками в Соединенных Штатах.
Интернет7. DBpedia — DBpedia стремится упростить поиск информации в Википедии с помощью запросов SPARQL или путем прямой загрузки информации. Например, вы можете искать игроков НБА, родившихся в 80-х годах, в городах с населением более 1 миллиона человек.
8. Google Trends — Google Trends позволяет вам следить за тем, что происходит в мире. Он дает вам данные о том, что становится популярным, и сколько людей ищут определенный термин.
9. API Instagram. Facebook позволяет использовать API Instagram для быстрого доступа к комментариям, метаданным и показателям.
ФинансыЧто выделяет инфографику? Этот технический документ, созданный Piktochart и HubSpot, раскрывает анатомию выигрышной инфографики. Скачать бесплатно .
10. Comtrade – Официальные наборы данных о торговле товарами и услугами, управляемые базой данных COMTRADE ООН. Доступны инструменты визуализации данных, API и другие инструменты извлечения.
11. Datahub — фондовый рынок — от цен на золото, списков NASDAQ до компаний S&P 500, вы найдете все это на datahub.io
12. Global Financial Data — Global Financial Data дает вам именно то, что написано на банка; данные о финансах мира. Варьируется от недвижимости, глобальных макроэкономических данных до рыночных данных.
13. Данные МВФ. МВФ, или Международный валютный фонд, является организацией, целью которой является содействие сотрудничеству между странами в денежно-кредитной сфере. Вы можете найти данные о торговле, государственных финансах и финансовом развитии.
14. Атлас экономической сложности – Атлас экономической сложности предоставляет данные о динамике мировой торговли во времени. Хотите узнать, сколько текстиля Китай экспортирует в Южную Корею? Легкий.
15. Всемирный банк. Всемирный банк не только предоставляет финансовые данные о странах, но также предоставляет данные об образовании и здравоохранении.
16. Данные Financial Times. Здесь вы найдете холодные и точные цифры о различных рынках мира. Данные включают колебания валюты, ставки доходности облигаций и цены на сырьевые товары.
Здравоохранение17. Центры по контролю за заболеваниями (CDC) – Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) предоставляют данные по широкому кругу вопросов, связанных со здоровьем, таких как диабет, ожидаемая продолжительность жизни, рак и ожирение. Они также предоставляют другие ресурсы, которые вы можете использовать для поиска дополнительных данных.
18. Enigma Public – здравоохранение – Enigma Public называет себя «самой обширной в мире коллекцией общедоступных данных». Сайт, в основном ориентированный на США, предоставляет данные о вспышках болезней пищевого происхождения, расходах на лекарства в рамках программы Medicare и OSHA. Также предоставляет данные о других предметах, таких как транспорт и иммиграция.
19. Данные о здоровье — Портал о здоровье с более чем 3000 ценных наборов данных об эпидемиологии и демографической статистике, управляемый Министерством здравоохранения и социальных служб США. API доступен.
20. NHS Digital — Предоставляет данные о системе здравоохранения и социального обеспечения в Великобритании. Хотите знать, какие лекарства выписывают врачи в Великобритании? Что ж, теперь вы можете узнать.
21. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. FDA предоставляет данные о том, какие лекарства в настоящее время одобрены в США. Данные обновляются каждую неделю. Возможно, вам придется освежить свои навыки работы с Excel, поскольку данные доступны только в базе данных или в формате CSV.
22. Всемирная организация здравоохранения. Как следует из названия, ВОЗ предоставляет данные по различным темам, связанным со здоровьем. От безопасности дорожного движения, водоснабжения и санитарии до психического здоровья.
Развлечения23. BFI – Film Forever – Здесь вы можете найти данные о киноиндустрии в Великобритании. Вы можете найти данные о том, как фильм повлиял на британскую культуру и насколько «Мстители: Финал» сделали любой другой фильм неактуальным на той неделе, когда он вышел.
24. Данные о футболе. Хотите узнать, кто был судьей в конкретном футбольном (или футбольном, в зависимости от того, откуда вы) матче в Шотландии? Что ж, вам повезло. Футбольные данные предоставляют именно это и многое другое. Сайт в значительной степени ориентирован на ставки, но вы можете найти много информации о прошлых футбольных матчах.
25. Statista — Видеоигры — подкаталог Statista, где вы можете найти статистику, факты и рыночные данные об индустрии видеоигр по всему миру, такие как количество игр и доходы от игр.
Правительство26. Каталог правительства Австралии. Как вы могли догадаться, прочитав название, этот набор данных ориентирован на правительство Австралии. Вы можете найти данные о качестве почвы, морской жизни или экологическом планировании.
27. Data.gov — аналог AGC в США. Грузы и грузы данных примерно по 14 различным темам. От сельского хозяйства, общественной безопасности до местного самоуправления. Наборы данных старые, но все еще хорошие.
28. Data.gov.uk. С более чем 50 000 наборов данных у вас не возникнет проблем с поиском необходимой информации о правительстве Великобритании.
29. Портал открытых данных ЕС – Портал открытых данных Европейской комиссии и других учреждений Европейского Союза, охватывающий более 14 000 наборов данных по энергетике, сельскому хозяйству или экономике.
30. London Datastore – Данные о жизни в Лондоне. Хотите знать, насколько увеличилось население за пять лет? Или, может быть, вы хотите узнать, сколько туристов у них было по сравнению с прошлым кварталом? Вы найдете его в лондонском хранилище данных.
31. Открытые данные Нью-Йорка. Если вам не нравится Лондон, вы можете найти данные по Нью-Йорку. Вы можете найти данные о коррупции, выборах и СМИ.
32. Открытые данные Канады. Официальный правительственный портал, предоставляющий доступ к общедоступным наборам данных в Канаде. Очень похоже на Правительственный каталог Австралии и Data.gov.
33. Служба данных Великобритании. Видение службы данных Великобритании заключается в том, чтобы «укреплять общество и улучшать жизнь людей, информируя о качественных исследованиях, раскрывая силу данных». Они работают с различными учреждениями и агентствами для сбора данных по широкому кругу вопросов.
Транспорт34. Национальное бюро путешествий и туризма. Сайт может выглядеть так, как будто он был создан в 90-х годах, но он хорошо справляется с предоставлением данных о международном туризме в США.
35. Данные о поездках на такси в Нью-Йорке. Здесь вы можете найти подробные данные Комиссии по такси и лимузинам Нью-Йорка. Данные включают даты и время посадки и высадки, места посадки и высадки, расстояние поездки, детализированные тарифы, типы тарифов, типы оплаты и количество пассажиров, сообщенное водителем.
36. Statista — Путешествия — Здесь вы найдете данные о различных темах, связанных с туризмом, таких как отели, места отдыха и многое другое.
37. Туристическая ассоциация США. Американская туристическая ассоциация является некоммерческой организацией, представляющей все компоненты индустрии туризма и предоставляющей высококачественные исследовательские данные о туризме и транспорте.
Weather & Environment38. Климат Африки – данные об окружающей среде и изменении климата в африканских странах, предоставленные крупными международными организациями, такими как Всемирный банк, ВОЗ и Глобальный фонд.
39. Open AQ. Миссия Open AQ — борьба с загрязнением воздуха. Они объединяют физические данные о качестве воздуха из общедоступных источников данных, предоставленных правительством, исследовательского уровня и других источников.
40. Weather.gov – Предоставляет данные о погоде, воде и климате, прогнозы и предупреждения для защиты жизни и улучшения национальной экономики. Данные относятся к США.
Разное41. Amazon AWS – Amazon предоставляет открытый реестр всех открытых данных на AWS. От спутниковых изображений до веб-сканирования и данных IRS.
42. Data.World – Biology – Здесь вы можете найти открытые данные о биологии, предоставленные тысячами пользователей и организаций со всего мира.
43. Система данных НАСА о Земле. С 1994 года данные НАСА о Земле доступны бесплатно и открыты для всех пользователей для любых целей. Он предоставляет данные почти в реальном времени от измерительных приборов с классным звуком, таких как спектрорадиометр с визуализацией среднего разрешения или атмосферный инфракрасный зонд. Аккуратный.
44. FiveThirthyEight – FiveThirtyEight использует достоверные данные и статистический анализ, чтобы рассказывать истории о политике, спорте, экономике и культуре. Во имя прозрачности они делятся данными, используемыми в своих статьях.
45. Общедоступные данные Google — больше похоже на поисковую систему для данных.
46. Kaggle — сообщество специалистов по обработке и анализу данных, которое регулярно делится наборами данных по самым разным темам и категориям, включая полный набор данных об игроках FIFA19, обзоры вин или рентгеновские снимки грудной клетки.
47. Pew Internet – исследовательский центр Pew Research Center – это беспристрастный источник фактов, объединяющий самые разные источники данных. Они также бесплатно предлагают результаты собственных исследований и анализов, но только через два года после выпуска отчетов.
48. Reddit — наборы данных — сабреддит для наборов данных. Вот некоторые из лучших результатов прошлого года: 480 000 отзывов критиков Rotten Tomato, набор данных Калифорнийского университета в Беркли по самоуправляемым автомобилям, 1340 обзоров кофейных зерен.
49. Reeep Data — бесплатные наборы данных по чистой энергии, включая участников, итоговые документы проекта, отчеты о политике страны и более 3000 терминов по чистой энергии.
50. USDA – Состав продуктов питания – Министерство сельского хозяйства США предоставляет данные о составе и питательной ценности различных продуктов питания.
Используйте эти данные с пользойПравильные данные, представленные правильным образом, могут стать разницей между посредственной презентацией и великолепной.
Некоторые издания, такие как Economist Intelligence Unit или Bellingcat, построили свою репутацию на активном использовании данных в отчетах. И хотя вам не нужно заходить так далеко, вы, безусловно, можете у них поучиться.
Если вы собираетесь использовать данные в своих проектах, убедитесь, что вы делаете это так, чтобы другие люди могли их понять. Сосредоточьтесь на одной точке, которую вы хотите донести, используйте простой дизайн и визуализируйте свои данные таким образом, чтобы их было легко понять. Взгляните на эти бесплатные шаблоны, с которых вы можете начать создавать свои собственные визуальные эффекты с использованием данных.
11 веб-сайтов, на которых можно бесплатно найти интересные наборы данных
Если вы новичок в пространстве данных, или если вы недавно освоили новый навык, или просто пытаетесь создать более надежное портфолио аналитика/науки о данных, Идеальный способ закрепить свои навыки — это выполнить несколько мини-проектов, посвященных вашим новым навыкам. Ниже мы описываем несколько мест, где вы можете найти общедоступные данные для вашего следующего проекта.
Если вы заинтересованы в том, чтобы практиковать реальные вопросы для интервью с учеными и аналитиками, не стесняйтесь подписаться на нашу рассылку по электронной почте, где мы будем присылать несколько кураторских вопросов в неделю, чтобы помочь вам подготовиться к интервью в ведущих компаниях.
FiveThirtyEight — интерактивный новостной и спортивный сайт с невероятными визуализациями данных (которые вам обязательно стоит проверить). Они делают много своих данных открытыми для общественности, а это означает, что вы можете скачать исходные данные и поиграть с ними самостоятельно! Вот несколько примеров:
- Безопасность авиакомпаний — содержит информацию о происшествиях каждой авиакомпании
- US Weather History — исторические данные о погоде в США.
- Study Drugs — данные о том, кто принимает аддерол в США.
BuzzFeed размещает наборы данных, анализ, библиотеки, инструменты и руководства, используемые в своих статьях, на Github. Проверьте их, чтобы учиться у некоторых из лучших! Вот несколько примеров:
- Федеральные самолеты наблюдения — содержит данные о самолетах, используемых для внутреннего наблюдения.
- Вирус Зика — данные о географии вспышки вируса Зика.
- Проверки биографических данных об огнестрельном оружии — данные о проверках биографических данных людей, пытающихся купить огнестрельное оружие.
Kaggle, недавно приобретенный Google, — это место, где вы можете учиться, практиковаться и совершенствовать свои навыки в области обработки и анализа данных. У них есть тонны общедоступных данных, и они позволяют пользователям платформы делиться кодом, чтобы вы могли изучать лучшие практики в пространстве данных. Они также проводят соревнования, в которых вы можете выиграть реальные деньги, если у вас есть топовая модель! Вот несколько примеров:
- Федеральные самолеты наблюдения — содержит данные о самолетах, используемых для внутреннего наблюдения.
- Вирус Зика — данные о географии вспышки вируса Зика.
- Проверки биографических данных об огнестрельном оружии — данные о проверках биографических данных людей, пытающихся купить огнестрельное оружие.
Socrata размещает очищенные источники данных из открытых источников, включая наборы данных правительства, бизнеса и образования. Вот несколько примеров:
- Заработная плата сотрудников Белого дома — данные о том, сколько заработал каждый сотрудник Белого дома в 2010 году.
- Радиационный анализ — данные о том, какие молочные продукты в каких местах в США были радиоактивными.
- смертей на рабочем месте по штатам США — количество смертей на рабочем месте в США.
На этом github размещена библиотека потрясающих общедоступных наборов данных! Все они отсортированы по категориям и напрямую связывают вас с веб-сайтом хостинга. Вот несколько примеров:
Глобальные климатические данные — климатическая информация для каждой страны мира с историческими данными, в некоторых случаях датируемыми 1929 годом
Данные временных рядов частоты сердечных сокращений — две серии данных содержат 1800 равномерно распределенных измерений мгновенной частоты сердечных сокращений у одного субъекта
База данных авиакатастроф — данные авиакатастроф с 1929 года по настоящее время.
Google перечисляет все наборы данных на странице. У Google есть служба облачного хостинга под названием Google Cloud Platform (GCP), и вы можете выполнять запросы с помощью инструмента BigQuery для изучения этих наборов данных. Вам нужно будет зарегистрировать учетную запись GCP, но первые 1 ТБ запросов, которые вы делаете, бесплатны! Но будьте осторожны, не переборщите, иначе вам придется заплатить! Вот несколько примеров:
- Набор данных об именах в США — содержит все имена из заявок на получение карт социального обеспечения, родившихся после 1879 года.
- Данные Высшей лиги бейсбола — данные включают данные о каждом поле для игр Высшей лиги бейсбола (MLB) в 2016 г.
Калифорнийский университет в Ирвайне размещает 440 наборов данных в качестве услуги для сообщества машинного обучения. Эти наборы данных хороши тем, что большинство из них безупречно чисты и готовы к моделированию! Вот несколько примеров:
- Набор данных
Iris — самый известный набор данных распознавания образов.
Набор данных о вине — использование химического анализа для определения происхождения вина.
Лесные пожары — попробуйте предсказать площадь лесных пожаров, используя этот набор данных.
Data.gov позволяет загружать и изучать данные из нескольких государственных учреждений США. Данные могут варьироваться от государственных бюджетов до климатических данных. Данные очень хорошо задокументированы, поэтому вам будет легко ориентироваться в источниках. Вы можете просматривать наборы данных на Data.gov напрямую, без регистрации. Вы можете просматривать по темам или искать определенный набор данных. Вот несколько примеров:
- Атлас пищевой среды — содержит данные о том, как выбор местных продуктов питания влияет на рацион в
- Финансы школьной системы — обзор финансов школьной системы в США.
- Данные о хронических заболеваниях — данные об индикаторах хронических заболеваний в районах США.
Academic Torrents — это сайт, предназначенный для обмена наборами данных из научных статей. Он имеет множество интересных наборов данных. Вы можете просматривать наборы данных прямо на сайте и скачивать, если они вам интересны! Вот несколько примеров:
- Электронные письма Enron — множество электронных писем от руководителей Enron, компании, которая, как известно, обанкротилась.
- Факторы обучения учащихся — набор факторов, которые измеряют и влияют на обучение учащихся.
- Новостные статьи — содержит атрибуты новостных статей и целевую переменную.
Quandl — хранилище экономических и финансовых данных. Некоторые наборы данных бесплатны, а другие можно приобрести. Вот несколько примеров:
- Предпринимательская активность по расе и другим факторам — содержит данные фонда Кауфмана о предпринимателях в США.
- Китайские макроэкономические данные — индикаторы экономического здоровья Китая.
- Данные Федеральной резервной системы США — экономические показатели США от Федеральной резервной системы.
Джереми Сингер-Вайн собирает потрясающие наборы данных из нескольких источников. Если вы заинтересованы в получении наборов данных прямо в свой почтовый ящик, вам следует подумать о подписке на его информационный бюллетень.
19 забавных наборов данных для анализа и повышения уровня вашего портфеля
В этой статье
- Что такое «забавный» набор данных?
- Забавные наборы данных для анализа
- 6 лучших источников для поиска наборов данных
- Часто задаваемые вопросы об анализе наборов данных
Хотя анализ данных всегда является техническим (а иногда даже немного повторяющимся), вы все равно можете повеселиться с ним. Игра с существующими онлайн-наборами данных — отличная практика, и вы найдете различные проекты, основанные на данных, созданные экспертами и поклонниками, многие из которых доступны в сообществах с открытым исходным кодом, таких как Github.
Более того, вы можете легко найти наборы данных, которые относятся к вашим увлечениям и интересам, не связанным с данными, от вашего любимого телешоу до отслеживания выборов 2020 года.
В этом блоге мы расскажем о некоторых забавных наборах данных, которые вы можете использовать для оттачивания своих навыков, которые являются бесплатными, общедоступными и варьируются от развлечений до животных и спорта. Для более индивидуального подхода к вашему обучению мы также организовали наборы данных по четырем основным навыкам, которыми должны овладеть все аналитики данных: очистка данных; визуализация данных; машинное обучение; и анализ данных.
Начните ниже!
Что такое «забавный» набор данных?
«Забавные» наборы данных касаются тем, которые представляют личный интерес, и могут использоваться для ответов на неожиданные вопросы и изучения взаимосвязей, которые не сразу понятны. Возможно, вы начнете с вопроса или гипотезы, а затем найдете набор данных, подтверждающий (или опровергающий) вашу теорию. Или вы можете даже создать свой собственный набор данных, используя методы парсинга веб-страниц или открытый API. Фактически, создание собственного набора данных позволяет вам собирать, маркировать и подготавливать чистый набор данных.
Работа с забавными наборами данных сделает ваше портфолио более привлекательным для работодателей, которые, вероятно, видели свою долю рекомендательных систем, вдохновленных Netflix, и проектов по анализу настроений в Twitter.
Поиграйте со своими данными как можно больше, прежде чем приступить к анализу. Посмотрите, сможете ли вы сопоставить два разных набора данных, чтобы сравнить разные переменные. Например: как рост цен на газ влияет на заполняемость отелей в разных частях страны?
Набор данных должен быть достаточно богатым, чтобы вы могли играть с ним и выводить закономерности. Другими словами, он должен иметь не менее нескольких тысяч строк и не менее 20–25 столбцов, а также разумное сочетание непрерывных и категориальных переменных.
Эти наборы данных могут стать отличным способом найти новое вдохновение в мире науки о данных. В такой динамичной отрасли важно оставаться начеку. Практика без давления — верный способ улучшить свои навыки самостоятельно.
Забавные наборы данных для анализа
Очистка данных
Забавные данныеЛаборатория взаимодействия человека и компьютера Университета Рочестера совместно с Институтом языковых технологий создали первый набор данных для мультимодального обнаружения юмора. Используя языковые, визуальные и акустические функции, этот набор данных UR-FUNNY является отличной отправной точкой для очистки данных. В обновленной версии удалены зашумленные экземпляры данных, поэтому отличным упражнением будет очистить исходную версию, а затем сравнить свою работу с доступными обновлениями.
Войны культур видеоигрПопрактикуйтесь в очистке данных, используя существующий набор данных и применяя собственные ограничения. После разногласий вокруг Gamergate несколько лет назад в эту таблицу были включены твиты за 72 часа. Выберите путь при работе с данными и начните обучение самостоятельному автоматическому выявлению любых нерелевантных данных.
Умные погодные условияБразилия — самая большая страна в Южной Америке с приятной температурой и обильными дождями. Используя этот большой набор почасовых данных о погоде с более чем 100 станций, улучшите свои возможности очистки данных, читая данные и понимая, что нужно сохранить, а что удалить.
Популярные шоу на потоковых платформахС таким количеством потоковых платформ у зрителей есть большой выбор. От новых выпусков до неизменных фаворитов, самые транслируемые шоу составляют постоянно меняющийся набор данных и часто отражают текущий культурный дух времени (помните, когда Tiger King вдохновил все эти мемы, связанные с пандемией?). Используя этот набор данных о 10 лучших шоу Netflix с марта 2020 года по март 2022 года, вы можете проанализировать, что люди смотрели запоем во время пандемии COVID-19.пандемия.
Визуализация данных
LEGO Bricks Data
Этот набор данных изначально был составлен, чтобы помочь людям понять, как перепрофилировать наборы LEGO, которые у них уже есть. Данные содержат детали, наборы, цвета и инвентарь LEGO каждого официального набора LEGO в базе данных Rebrickable. Хотя данные актуальны на июль 2017 года, вы можете использовать Rebrickable API, чтобы найти более свежие данные. Используя этот набор данных, вы можете изучить такие вопросы, как: в каких наборах есть наиболее часто используемые элементы? Какие самые редкие детали LEGO? Как изменились размеры наборов LEGO с течением времени?
Пищевая ценность напитков Starbucks
Вы когда-нибудь задумывались, сколько сахара и жира содержится в ваших любимых кофейных напитках? Из-за брендинга легко предположить, что продукты из Starbucks полезнее, чем из McDonald’s, но вы не можете знать это наверняка, не копаясь в данных. Этот набор данных от Kaggle содержит сведения о пищевой ценности блюд из меню Starbucks и McDonald’s. Вы можете использовать один или оба набора данных, чтобы сравнить питательную ценность похожих продуктов питания и напитков и визуализировать свои выводы.
Тенденции глобального потепленияЭтот набор данных некоммерческой организации Berkeley Earth сообщает о том, как температура суши и океана зависит от местоположения. Эти данные уже очищены и упакованы, что делает их отличным началом для анализа данных. Чтобы получить более подробные данные о глобальных аномалиях приземной температуры, вы можете посетить здесь. Попробуйте создать линейный график в качестве визуализации данных, чтобы показать изменения температуры с течением времени.
Победители бакалавриатаЗнаете ли вы, что вы можете использовать аналитику данных, чтобы выяснить, кто выиграет бакалавриат в следующем сезоне? В этой статье также показано, как заядлый зритель создал набор данных о демографических данных конкурсантов бакалавриата и использовал визуализацию данных, чтобы сообщить о своих выводах. Разбейте данные, чтобы отметить общие атрибуты победителей и найти любые тенденции, которые могут с самого начала определить, кто найдет любовь. Может быть, вы даже перехитрите своих друзей во время следующей холостяцкой ночи вина.
Get To Know Other Data Science Students
Jonathan Orr
Data Scientist at Carlisle & Company
Read Story
Mengqin (Cassie) Gong
Data Scientist at Whatsapp
Read Story
Jonathan King
Sr. Healthcare Analyst в IBM
Прочитать историю
Более разумный способ играть в фэнтези-футболТренируйтесь в визуализации данных, следя за своей любимой фэнтези-футбольной командой. Вы можете обнаружить закономерности в футбольной базе данных, которые помогут определиться с вашим стартовым составом. Оттуда создавайте графики для построения соответствующих точек данных, чтобы представить их остальной части вашей лиги, чтобы повысить общий опыт. Сверяйтесь с созданными вами графическими представлениями, чтобы улучшать свои показатели каждый сезон.
Твиттер-аккаунт президента СШАПопробуйте создать графическое представление твиттер-аккаунта Дональда Трампа на основе этого набора данных. Анализируйте данные, чтобы обнаружить закономерности в тональности, приоритете слов, активных часах и днях недели и многом другом. Когда у вас есть ответы, которые вы ищете, вы можете поиграть, создав графику, отображающую то, что вы собрали.
Кто правит кардашцами?Если вы поклонник самой влиятельной семьи реалити-шоу, улучшите свое мастерство визуализации данных, выяснив, кто на самом деле самая известная Кардашьян. Данные, содержащиеся в этом руководстве, уже доступны для изучения тенденций внутри семьи и их отношений со средствами массовой информации.
Вы можете изучить и упорядочить эти данные, чтобы создать визуальную графику, показывающую, кто из королев Калабаса достанет торт.
Машинное обучение
Поддельные объявления о вакансияхМошенники используют поддельные объявления о вакансиях, чтобы похищать личности людей, публикуя необычайно привлекательные описания вакансий, а затем требуя от соискателей заранее предоставить свои номера социального страхования и личные данные, якобы для того, чтобы их могли рассмотреть для интервью. Этот набор данных Kaggle, составленный специалистом по данным Шивамом Бансалом, содержит 18 000 описаний вакансий, из которых около 800 являются поддельными. Данные состоят как из текстовой информации, так и из метаинформации о вакансиях. Вы можете использовать данные для создания моделей классификации, чтобы определить, какие сообщения о вакансиях являются мошенническими, а какие реальными.
Опасность! QuestionsЕсли вы готовы заняться продвинутым проектом по машинному обучению, этот набор данных Kaggle от специалиста по данным Бояна Тунгуза содержит более 200 000 вопросов из популярного игрового шоу Jeopardy!, и его можно использовать для различных целей. Например, вы можете запустить алгоритмы классификации, чтобы предсказать категорию или стоимость вопроса в долларах. Или вы можете пойти дальше и обучить модель BERT, языковую модель для обработки естественного языка (NLP).
Набор данных «Миллион песен»Этот набор данных был создан в рамках гранта Национального научного фонда для всех любителей поп-музыки и современности, чтобы стимулировать исследования алгоритмов, масштабируемых до коммерческих размеров. Производные функции взяты из миллионов современных популярных музыкальных треков, которые могут служить основой для вашего предиктивного анализа того, что будет — или не будет — хитом.
Анализ данных
Нью-Йоркская перепись белокУроженец Нью-Йорка, энтузиаст данных, с помощью более 300 добровольцев подсчитал и наблюдал за живущими в городе белками — и все это для сбора огромного количества данных, которые можно найти здесь.
Умение задавать правильные вопросы — важный навык анализа данных, и этот набор данных может стать отличным инструментом для изучения и поиска вопросов, на которые можно ответить с помощью этой переписи белок. Некоторые из них могут включать в себя наиболее часто посещаемые мусорные баки винных погребов, самые популярные модели пальто или места, где они проводят лето.
Наблюдения за снежным человекомНесмотря на ограниченность вещественных доказательств, подтверждающих существование снежного человека, около 11% взрослого населения США верят, что это обезьяноподобное существо восьми футов ростом реально. Этот набор данных от Организации полевых исследователей снежного человека (BFRO), организации, занимающейся расследованием тайны снежного человека, содержит общедоступные данные о наблюдениях в удобоваримой форме. Вы можете использовать данные для анализа географических и метеорологических тенденций, связанных с наблюдениями снежного человека, и типов собираемых доказательств (например, прямое наблюдение, шумы, следы и т. д.).
ПокемонЗдесь собраны данные обо всех семи поколениях покемонов, включая базовые характеристики, рост, вес, способности и многое другое. Набор данных может определить самые слабые и самые сильные типы покемонов, а также идентифицировать легендарных покемонов. Вы можете легко придумать несколько вопросов, на которые можно ответить из предоставленной информации, и попрактиковаться в своих аналитических навыках.
Гарри ПоттерВы когда-нибудь задумывались, в какой факультет Хогвартса вас распределит? Пытаетесь определить своего любимого персонажа? Используйте эти наборы данных о Гарри Поттере, чтобы получить окончательный ответ. Вот наши любимые:
- Этот набор данных содержит подробный список персонажей каждого фильма и их демографическую информацию.
- Этот набор данных глубоко погружается в языковую обработку и анализ настроений в фильмах.
- Если вы хотите выйти за рамки книг, используйте этот набор данных для 111 963 названий фанфиков Поттера, авторов и резюме.
Для того, чтобы стать владельцем собаки, требуются обширные исследования и подготовка. Используйте эти данные, собранные в Германии, чтобы попрактиковаться в своих аналитических навыках и ответить на частые вопросы, связанные с собаками. Некоторые примеры включают: Какие породы процветают в каком климате? А какие собаки лучше всего ладят с детьми?
6 лучших источников для поиска наборов данных
Даже если вы никогда раньше не работали над платным проектом по науке о данных, в Интернете есть множество общедоступных данных, которые вы можете использовать для своих личных проектов. И с этими проектами вы можете создать звездное портфолио. Вот список источников, где вы можете найти бесплатные общедоступные наборы данных обо всем, от преступности до науки, политики и многого другого.
1.
Репозиторий машинного обучения UCIРепозиторий машинного обучения UCI Калифорнийского университета в Ирвайне содержит более 600 наборов данных обо всем, от пересадки костного мозга у детей до данных об эффективности использования топлива автомобилями. Лучше всего то, что наборы данных классифицируются по задачам (например, классификация, регрессия или кластеризация), типу данных и интересующей области.
2.
Github’s Awesome-Public-DatasetsЭтот репозиторий Github содержит длинный список высококачественных наборов данных, от сельского хозяйства до развлечений, социальных сетей и нейробиологии. Работа с такими наборами данных, несомненно, позволит вам улучшить свои способности начинающего специалиста по данным. Вы можете присоединиться к связанному каналу AwesomeData Slack, чтобы задать вопросы о данных или внести свой собственный набор данных.
3.
Исследовательский центр ПьюЕсли вас интересует культура, социология и текущие события, посетите хранилище данных Pew Research Center, которое содержит наборы данных и опросы, охватывающие потребление медиа, использование социальных сетей и демографические тенденции. Каждый набор данных поставляется с отчетами, созданными на основе данных, которые могут стать хорошей отправной точкой для вашего собственного анализа.
4.
Новости BuzzFeed GithubНовости Buzzfeed зарекомендовали себя как заслуживающий доверия источник новостей благодаря своим жестким журналистским расследованиям. Здесь вы можете получить доступ к репозиториям данных, использованных в некоторых из самых популярных расследований, опубликованных в новостях Buzzfeed, включая данные о проверках огнестрельного оружия, донорах политических кампаний, джентрификации и многом другом.
5.
FiveThirtyEightОтмеченный наградами веб-сайт журналистики данных FiveThirtyEight делает свои наборы данных общедоступными. Наборы данных тщательно отобраны, и некоторые из них поставляются с кодом, связанным с визуализацией и графикой, используемой в исходной новостной статье. Если вам интересно анализировать данные о текущих событиях, наборы данных FiveThirtyEight добавляются несколько раз в день и предназначены для ответов на некоторые из самых актуальных вопросов дня.
6.
Data.worldData.world — это служба каталогов данных (похожая на поисковую систему для наборов данных), в которой находится крупнейшее в мире совместное сообщество данных, бесплатное и открытое для общественности. Любой может использовать data.world для создания рабочей области или проекта, в котором размещается набор данных, и вы можете поделиться своим анализом с сообществом, чтобы получить отзывы о своей работе.
Читайте по теме: 15 бесплатных наборов данных для вашего следующего проекта или портфолио
Часто задаваемые вопросы об анализе наборов данных
Насколько велик набор данных?Наборы данных, используемые для аналитики, различаются по размеру. Опрос, проведенный KDNuggets в 2015 году, показал, что большинство пользователей работали с наборами данных размером от 10 мегабайт до 10 терабайт, а меньшинство пользователей работало с наборами данных размером в петабайты. Вообще говоря, чем больше ваш набор данных, тем он более репрезентативен, особенно при обучении моделей машинного обучения.
Что такое процесс анализа набора данных?- Определите проблему
Начните с определения вопроса, на который вы хотите ответить. Деловые проблемы могут быть совершенно открытыми. На вопрос «Почему мы теряем клиентов?» может иметь несколько ответов, поэтому это помогает дополнительно определить проблему, используя контекстную информацию. Например, вы можете решить использовать данные для изучения факторов, негативно влияющих на качество обслуживания клиентов.
- Соберите свои данные
После того, как вы определили свою цель, вам нужно будет разработать стратегию сбора соответствующих данных. Это могут быть количественные (числовые) данные, такие как данные о продажах, или качественные (описательные) данные, такие как отзывы клиентов. Затем вы будете использовать платформу управления данными для сбора и анализа данных из многочисленных источников, таких как инструмент вашей организации CRM (управление взаимоотношениями с клиентами).
- Очистите ваши данные
Очистка ваших данных — или обработка их — включает удаление дубликатов, пропущенных значений и избыточности, которые создают шум в ваших данных. Это преобразует необработанные данные в пригодный для анализа формат. Объем очистки данных, которую вы должны выполнить, зависит от нескольких факторов, например от того, используете ли вы первую сторону (данные, которые ваша организация собирает непосредственно от клиентов), вторую сторону (собственные данные от других организаций) или третью сторону. данные (данные, агрегированные сторонней организацией). Неструктурированные данные требуют дополнительной очистки, поскольку для них могут отсутствовать стандартные соглашения об именах и правилах форматирования. И именно здесь вы проведете исследовательский анализ данных (EDA), чтобы определить тенденции и характеристики данных.
- Анализ данных
Перед анализом данных может быть полезно их сегментировать. Например, если вы анализируете данные о продажах, вы можете разбить их по регионам или категориям продуктов. Оттуда вы можете почерпнуть информацию о конкретных группах или провести сравнение между ними. Тип метода анализа данных, который вы используете, зависит от вопроса, на который вы пытаетесь ответить.
- Двумерный и многомерный анализ
Двумерный анализ, одна из простейших форм статистического анализа, представляет собой процесс определения взаимосвязи между независимой переменной и зависимой переменной. Эта связь обычно выражается в виде линейного уравнения, которое показывает силу корреляции, или коэффициента корреляции (значение от 0 до 1, указывающее на положительную или отрицательную связь).
- Когортный анализ
Когортный анализ включает изучение групп или сегментов ваших данных для определения их общих характеристик. Например, вам может понадобиться узнать, какие категории товаров наиболее популярны в определенном регионе, или демографический состав ваших основных покупателей.
- Анализ временных рядов
Анализ временных рядов — это статистический метод, используемый для выявления тенденций и закономерностей во времени. Используя этот метод, вы можете измерять одну и ту же переменную в разные моменты времени. Тенденции, связанные со временем, могут помочь вам понять, какие факторы могут вызвать изменение переменной (например, циклические закономерности или сезонность), и спрогнозировать, как она может колебаться в будущем.
- Факторный анализ
Факторный анализ — это метод, используемый для сведения большого количества переменных к меньшему числу факторов. Этот метод работает, находя точки данных, которые сильно коррелированы, что известно как ковариация. Например, если между регионом проживания клиента и доходом домохозяйства существует сильная связь, вы можете сгруппировать это в один фактор, такой как «покупательная способность потребителя». Это оставляет вам меньшее количество факторов, а не сотни, казалось бы, не связанных между собой переменных. Затем вы можете изучить эти факторы для дальнейшего анализа.
- Визуализируйте свои данные
Визуализация данных — лучший способ сообщить о своих выводах нетехническим заинтересованным лицам. Визуальные эффекты должны быть основаны на следующих вопросах:
- Кто моя аудитория?
- Какие у них есть вопросы?
- Какие ответы у меня есть для них?
- Какие еще вопросы вызовут мои визуализации?
По возможности используйте различные форматы для сообщения результатов — от информационных панелей до интерактивных графиков — чтобы помочь зрителям понять проблему с разных точек зрения.
Являются ли одни наборы данных лучше других?Прежде всего, хороший набор данных содержит элементы и переменные, необходимые для конкретного анализа. Например, анализ временных рядов — отличный способ визуализировать изменения с течением времени, но для этого требуются данные, содержащие дату или отметку времени. Вам также может понадобиться контекстуализировать данные, используя сторонний источник данных. Например, предположим, что вы анализируете результаты образования определенной демографической группы. Как эта когорта соотносится с остальным населением?
Хороший набор данных дезагрегирован. Примером этого может быть дифференциация результатов тестов для учащихся с различными способностями к обучению вместо агрегирования данных обо всем студенческом контингенте. Вам также следует искать наборы данных с метаданными или словарем данных, если поля еще не помечены. Словарь данных предоставляет информацию об именах столбцов и элементах в столбце. Данные также должны быть относительно легкими для манипулирования. Если данные требуют огромных усилий для очистки, они могут быть неполными или содержать неточности.
Раз уж вы здесь…
Интересуетесь карьерой в науке о данных? Поэкспериментируйте с нашим бесплатным курсом обучения науке о данных или присоединяйтесь к нашему учебному курсу по науке о данных, где вы будете платить за обучение только после того, как получите работу в этой области. Мы уверены, потому что наши курсы работают — ознакомьтесь с историями успеха наших студентов, чтобы вдохновиться.
24 бесплатных набора данных для создания невероятного портфеля (2022 г.)
30 августа 2022 г.
В этом посте мы покажем вам, где найти наборы данных для различных проектов в следующих областях:
- Наука о данных
- Визуализация данных
- Очистка данных
- Машинное обучение
- И более
Если вы хотите укрепить свое портфолио по науке о данных, показав, что вы можете хорошо визуализировать данные, или у вас есть несколько свободных часов, и вы хотите попрактиковаться в своих навыках машинного обучения, мы обеспечим вас.
Хотите создать свое портфолио? Попробуйте это вместоЕсли вы ищете наборы данных, чтобы создать портфолио по науке о данных, у нас может быть лучший вариант для вас.
Здесь, в Dataquest, большинство наших курсов по науке о данных содержат проекты, которые вы должны выполнить, используя настоящие высококачественные наборы данных. Проекты предназначены для того, чтобы помочь вам продемонстрировать свои навыки и дать вам возможность добавить что-то в свое портфолио.
Если вам интересно, ознакомьтесь с некоторыми из наших проектов (каждый из которых имеет уникальные загружаемые наборы данных):
Проекты по очистке данных
- Анализ опросов по «Звездным войнам»: Используйте данные опросов, чтобы лучше понять фанатов «Звездных войн».
- Исследуйте данные о продажах автомобилей на eBay: Используйте специально отобранный набор данных о списках подержанных автомобилей eBay, чтобы попрактиковаться в очистке и исследовании данных.
- Поиск индикаторов интенсивного движения на I-94: Используйте набор данных о трафике на автомагистрали между штатами и выполните исследовательскую визуализацию данных.
- Исследовать сообщения Hacker News: Используйте набор данных из материалов Hacker News, чтобы попрактиковаться в использовании циклов, очистки строк и дат в Python.
Наш путь очистки данных с помощью Python содержит еще 4 проекта. Зарегистрируйтесь бесплатно здесь.
Проекты анализа и визуализации данных
- Создание визуализации данных по курсам обмена евро: Используйте набор данных Европейского центрального банка для создания визуализаций с помощью Matplotlib.
- Определите, какие мобильные приложения привлекают больше пользователей: Используйте два отдельных набора данных для анализа приложений Android и iOS, чтобы определить типы приложений, которые могут привлечь пользователей.
Наш путь анализа и визуализации данных с помощью Python содержит еще 3 проекта. Зарегистрируйтесь бесплатно здесь.
Проекты машинного обучения
- Прогноз цен продажи дома: Используйте данные о жилье из города в США для построения и улучшения моделей линейной регрессии.
- Прогнозирование фондового рынка: Используйте исторические данные индекса S&P 500 для прогнозирования будущих цен.
- Предсказать количество прокатов велосипедов: Используйте набор данных об аренде велосипедов и примените деревья решений и случайные леса для прогнозирования количества прокатов велосипедов в будущем.
Путь «Введение в машинное обучение с помощью Python» содержит еще 15 проектов. Зарегистрируйтесь бесплатно здесь.
Вероятность и статистика
- Расследовать рейтинги фильмов Fandango: Используйте пользовательский набор данных, созданный нашей командой, и проведите практический анализ, чтобы определить, есть ли предвзятость в системе рейтинга фильмов Fandango.
- Найдите лучшие рынки для рекламы: Используйте данные опроса от freeCodeCamp, чтобы определить наиболее эффективные рекламные рынки для платформы электронного обучения.
- Построить спам-фильтр: Используйте набор данных для сбора SMS-спама для создания спам-фильтра с использованием условной вероятности и наивного байесовского метода.
Путь «Вероятность и статистика с Python» содержит еще 9 проектов. Зарегистрируйтесь бесплатно здесь.
Общедоступные наборы данных для проектов визуализации данныхТипичный проект визуализации данных может выглядеть примерно так: «Я хочу сделать инфографику о том, как меняется доход в разных штатах США». Есть несколько соображений, которые следует учитывать при поиске хорошего набора данных для проекта визуализации данных:
- Не должно быть беспорядка, потому что вы не хотите тратить много времени на очистку данных.
- Это должно быть достаточно нюансировано и интересно, чтобы можно было составить графики.
- В идеале каждый столбец должен быть хорошо объяснен, чтобы визуализация была точной.
- В наборе данных не должно быть слишком много строк или столбцов, чтобы с ним было легко работать.
Хорошими местами для поиска хороших наборов данных для проектов визуализации данных являются новостные сайты, публикующие свои данные публично. Обычно они очищают данные за вас и уже имеют диаграммы, которые вы можете воспроизвести или улучшить.
1. ПятьТридцатьВосемь
FiveThirtyEight — невероятно популярный интерактивный новостной и спортивный сайт, созданный Нейтом Сильвером. Они пишут интересные статьи на основе данных, такие как «Не вините недостаток навыков в недостатке найма на производстве» и «Прогнозы НФЛ на 2016 год».
FiveThirtyEight делает наборы данных, используемые в своих статьях, доступными в Интернете на GitHub.
Просмотр наборов данных FiveThirtyEight
Вот несколько примеров:
- Airline Safety — содержит информацию об авариях каждой авиакомпании.
- US Weather History — исторические данные о погоде в США.
Study Drugs — данные о том, кто принимает аддерол в США.
2. Баззфид
BuzzFeed начинал как поставщик низкокачественных статей, но с тех пор развился и теперь публикует некоторые статьи-расследования, такие как «Суд, который правит миром» и «Короткая жизнь Деонте Хоарда».
BuzzFeed размещает наборы данных, используемые в своих статьях, на Github.
Просмотр наборов данных BuzzFeed
Вот несколько примеров:
- Федеральные самолеты наблюдения — содержит данные о самолетах, используемых для внутреннего наблюдения.
- Вирус Зика — данные о географии вспышки вируса Зика.
- Проверка биографических данных об огнестрельном оружии — данные о проверках биографических данных людей, пытающихся купить огнестрельное оружие.
НАСА — государственная организация, финансируемая государством, поэтому все ее данные общедоступны. Он поддерживает веб-сайты, где каждый может загрузить свои наборы данных, связанные с наукой о Земле, и наборы данных, связанные с космосом. Например, вы даже можете отсортировать по формату на сайте наук о Земле, чтобы найти все доступные наборы данных CSV.
Общедоступные наборы данных для проектов обработки данныхИногда вам просто нужно работать с большим набором данных. Конечный результат не так важен, как процесс чтения и анализа данных. Вы можете использовать такие инструменты, как Spark или Hadoop, для распределения обработки между несколькими узлами. О чем следует помнить при поиске хорошего набора данных для обработки данных:
- Чем чище данные, тем лучше — очистка большого набора данных может занять очень много времени.
- Набор данных должен быть интересным.
- Должен быть интересный вопрос, на который можно ответить с помощью данных.
Хорошими местами для поиска больших наборов общедоступных данных являются поставщики облачного хостинга, такие как Amazon и Google. У них есть стимул размещать наборы данных, потому что они заставляют вас анализировать их, используя их инфраструктуру (и платят им за это).
4. Наборы общедоступных данных AWS
Amazon предоставляет доступ к большим наборам данных на своей платформе Amazon Web Services. Вы можете скачать данные и работать с ними на своем компьютере или анализировать данные в облаке с помощью EC2 и Hadoop через EMR. Подробнее о том, как работает программа, можно прочитать здесь.
У Amazon есть страница со списком всех наборов данных, которые вы можете просмотреть. Вам понадобится учетная запись AWS, хотя Amazon предоставляет уровень бесплатного доступа для новых учетных записей, который позволит вам просматривать данные без взимания платы.
Просмотр общедоступных наборов данных AWS
Вот несколько примеров:
- Списки н-грамм из Google Книг — общеупотребительные слова и группы слов из огромного набора книг.
- Common Crawl Corpus — данные сканирования более 5 миллиардов веб-страниц.
- Landsat Images — спутниковые снимки поверхности Земли среднего разрешения.
5. Наборы общедоступных данных Google
Как и у Amazon, у Google также есть служба облачного хостинга, которая называется Google Cloud Platform. С GCP вы можете использовать инструмент под названием BigQuery для изучения больших наборов данных.
Google перечисляет все наборы данных на странице. Вам нужно будет зарегистрировать учетную запись GCP, но первые 1 ТБ запросов, которые вы делаете, бесплатны.
Просмотр общедоступных наборов данных Google
Вот несколько примеров:
- USA Names — содержит все заявки на получение имен в системе социального обеспечения в США с 1879 по 2015 год.
- Github Activity — содержит всю общедоступную активность в более чем 2,8 миллионах общедоступных репозиториев Github.
Историческая погода — данные 9000 метеостанций NOAA за 1929 по 2016 год.
6. Википедия
Википедия — это бесплатная онлайн-энциклопедия, редактируемая сообществом. Википедия содержит удивительную широту знаний, содержа страницы обо всем, от османско-габсбургских войн до Леонарда Нимоя. В рамках стремления Википедии продвигать знания они предлагают свой контент бесплатно и регулярно создают дампы всех статей на сайте. Кроме того, Википедия предлагает историю изменений и активность, поэтому вы можете отслеживать, как страница по теме развивается с течением времени и кто вносит в нее свой вклад.
Вы можете найти различные способы загрузки данных на сайте Википедии. Вы также найдете сценарии для переформатирования данных различными способами.
Посмотреть наборы данных Википедии
Вот несколько примеров:
- Все изображения и другие медиафайлы из Википедии — все изображения и другие медиафайлы из Википедии.
- Полные дампы сайта — содержимого Википедии в различных форматах.
Общедоступные наборы данных для проектов машинного обучения
Когда вы работаете над проектом машинного обучения, вы хотите иметь возможность прогнозировать столбец на основе других столбцов в наборе данных. Чтобы иметь возможность это сделать, нам нужно убедиться, что:
- Набор данных не слишком беспорядочный — если это так, мы потратим все свое время на очистку данных.
- Есть интересный целевой столбец, для которого можно делать прогнозы.
- Другие переменные имеют некоторую объяснительную силу для целевого столбца.
Существует несколько онлайн-хранилищ наборов данных, специально предназначенных для машинного обучения. Эти наборы данных обычно очищаются заранее и позволяют очень быстро тестировать алгоритмы.
7. Каггл
Kaggle — это сообщество специалистов по данным, которое проводит соревнования по машинному обучению. На сайте есть множество интересных наборов данных, предоставленных извне. В Kaggle есть как живые, так и исторические соревнования. Вы можете загрузить данные для любого из них, но вы должны зарегистрироваться в Kaggle и принять условия обслуживания для конкурса.
Вы можете скачать данные с Kaggle, приняв участие в соревновании. Каждое соревнование имеет свой собственный связанный набор данных. В новом предложении Kaggle Datasets также есть наборы данных, добавленные пользователями.
Просмотр наборов данных Kaggle
Вот несколько примеров:
- Заказ спутниковых фотографий — набор данных спутниковых фотографий Земли — цель состоит в том, чтобы предсказать, какие фотографии были сделаны раньше других.
- Ошибки производственного процесса — набор данных переменных, которые были измерены в процессе производства. Цель состоит в том, чтобы предсказать дефекты производства.
Вопросы с несколькими вариантами ответов — набор данных вопросов с несколькими вариантами ответов и соответствующих правильных ответов. Цель состоит в том, чтобы предсказать ответ на любой заданный вопрос.
8. Репозиторий машинного обучения UCI
Репозиторий машинного обучения UCI — один из старейших источников наборов данных в Интернете. Хотя наборы данных вносятся пользователями и, следовательно, имеют разный уровень документации и чистоты, подавляющее большинство чисты и готовы к применению машинного обучения. UCI — отличная первая остановка при поиске интересных наборов данных.
Вы можете загружать данные напрямую из репозитория машинного обучения UCI без регистрации. Эти наборы данных, как правило, довольно малы и не содержат много нюансов, но хороши для машинного обучения.
Просмотр репозитория машинного обучения UCI
Вот несколько примеров:
- Электронная почта Спам — содержит электронные письма вместе с пометкой о том, являются ли они спамом.
- Классификация вин — содержит различные атрибуты 178 различных вин.
Solar Flares — атрибуты солнечных вспышек, полезные для предсказания характеристик вспышек.
9. Куандл
Quandl — хранилище экономических и финансовых данных. Часть этой информации бесплатна, но многие наборы данных требуют покупки. Quandl полезен для построения моделей для прогнозирования экономических показателей или цен на акции. Из-за большого количества доступных наборов данных можно построить сложную модель, которая использует множество наборов данных для прогнозирования значений в другом.
Просмотр наборов данных Quandl.
Вот несколько примеров:
- Entrepreneurial Activity By Race and Other Factors — содержит данные фонда Кауфмана о предпринимателях в США.
- Данные Федеральной резервной системы США — экономические показатели США от Федеральной резервной системы.
При поиске хорошего набора данных для проекта очистки данных вам нужно:
- Быть распределенным по нескольким файлам.
- Есть много нюансов и множество возможных ракурсов.
- Требуется большое количество исследований, чтобы понять.
- Будьте настолько «реальными», насколько это возможно.
Эти типы наборов данных обычно находятся в агрегаторах наборов данных. Эти агрегаторы, как правило, имеют наборы данных из нескольких источников без особого контроля. Чрезмерное курирование дает нам слишком аккуратные наборы данных, которые трудно тщательно очистить.
10. data.world
data.world описывает себя как «социальную сеть для людей, работающих с данными», но правильнее было бы описать ее как «GitHub для данных». Это место, где вы можете искать, копировать, анализировать и загружать наборы данных. Кроме того, вы можете загружать свои данные в data.world и использовать их для совместной работы с другими.
За относительно короткое время он стал одним из самых популярных мест для сбора данных, с большим количеством наборов данных, добавленных пользователями, а также с фантастическими наборами данных благодаря партнерским отношениям data.world с различными организациями, включая большой объем данных из США. Федеральное правительство.
Одним из ключевых отличий data.world является то, что они создали инструменты, облегчающие работу с данными — вы можете писать SQL-запросы в их интерфейсе для изучения данных и объединения нескольких наборов данных. У них также есть SDK для R и Python, упрощающие получение данных и работу с ними в выбранном вами инструменте (вам может быть интересно прочитать наше руководство по SDK data. world Python) 9.0003
Просмотр наборов данных data.world
11. Data.gov
Data.gov — относительно новый сайт, являющийся частью усилий США по созданию открытого правительства. Data.gov позволяет загружать данные из нескольких государственных учреждений США. Данные могут варьироваться от государственных бюджетов до оценок успеваемости школ. Большая часть данных требует дополнительных исследований, и иногда бывает сложно определить, какой набор данных является «правильной» версией. Любой может загрузить данные, хотя некоторые наборы данных требуют дополнительных действий, таких как согласие с лицензионными соглашениями.
Вы можете просматривать наборы данных на Data.gov напрямую, без регистрации. Вы можете просматривать по тематической области или искать определенный набор данных.
Просмотр наборов данных Data.gov
Вот несколько примеров:
- Food Environment Atlas — содержит данные о том, как выбор местных продуктов питания влияет на рацион питания в США.
- Финансы школьной системы — обзор финансов школьной системы в США.
Данные о хронических заболеваниях — данные об индикаторах хронических заболеваний в районах США.
12. Всемирный банк
Всемирный банк — это глобальная организация по развитию, которая предлагает кредиты и консультации развивающимся странам. Всемирный банк регулярно финансирует программы в развивающихся странах, а затем собирает данные для контроля за успехом этих программ.
Вы можете просматривать наборы данных Всемирного банка напрямую, без регистрации. В наборах данных много отсутствующих значений, и иногда требуется несколько щелчков мыши, чтобы получить данные.
Просмотр наборов данных Всемирного банка
Вот несколько примеров:
- Показатели мирового развития — содержит информацию о развитии на уровне страны.
- Статистика образования — данные об образовании по странам.
Стоимость проектов Всемирного банка — данные о проектах Всемирного банка и соответствующих затратах.
13. /r/наборы данных
Reddit, популярный дискуссионный сайт сообщества, имеет раздел, посвященный обмену интересными наборами данных. Он называется сабреддит наборов данных или /r/datasets. Объем этих наборов данных сильно различается, поскольку все они отправляются пользователями, но они, как правило, очень интересны и полны нюансов.
Вы можете просмотреть сабреддит здесь. Здесь вы также можете увидеть наборы данных, получившие наибольшее количество голосов.
View Top /r/datasets Posts
Вот несколько примеров:
- Все подуроки Reddit — содержит подуроки Reddit до 2015 года.
- Jeopardy Questions — вопросы и баллы из игрового шоу Jeopardy.
Данные о налоге на имущество города Нью-Йорка — данные об имуществе и оценочной стоимости в городе Нью-Йорке.
14. Академические потоки
Academic Torrents — это новый сайт, предназначенный для обмена наборами данных из научных статей. Это новый сайт, поэтому трудно сказать, как будут выглядеть наиболее распространенные типы наборов данных. На данный момент у него есть множество интересных наборов данных, которым не хватает контекста.
Вы можете просматривать наборы данных прямо на сайте. Поскольку это торрент-сайт, все наборы данных можно сразу загрузить, но вам понадобится клиент Bittorrent. Deluge — хороший бесплатный вариант.
Просмотр наборов данных Academic Torrents
Вот несколько примеров:
- Электронные письма Enron — множество электронных писем от руководителей Enron, компании, которая, как известно, обанкротилась.
- Факторы обучения учащихся — набор факторов, которые измеряют и влияют на обучение учащихся.
- Новостные статьи — содержит атрибуты новостных статей и целевую переменную.
Очень часто при создании проекта по науке о данных необходимо загрузить набор данных, а затем обработать его. Однако по мере того, как онлайн-сервисы генерируют все больше и больше данных, все большее их количество создается в режиме реального времени и недоступно в виде наборов данных. Некоторые примеры этого включают данные о твитах из Twitter и данные о ценах на акции. Хороших источников для получения такого рода данных не так много, но мы перечислим несколько на тот случай, если вы захотите попробовать свои силы в проекте потоковой передачи данных.
15. Твиттер
Twitter имеет хороший потоковый API и позволяет относительно просто фильтровать и транслировать твиты. Вы можете начать здесь. Здесь есть множество вариантов — вы можете выяснить, какие штаты самые счастливые или в каких странах используется самый сложный язык. Мы также недавно написали статью, чтобы помочь вам начать работу с Twitter API здесь.
Начало работы с Twitter API
16. Гитхаб
GitHub имеет API, который позволяет вам получать доступ к действиям и коду репозитория. Вы можете начать работу с API здесь. Варианты бесконечны — вы можете создать систему для автоматической оценки качества кода или выяснить, как со временем меняется код в крупных проектах.
Начните работу с Github API
17.
ВундерграундWunderground имеет API для прогнозов погоды, который позволяет бесплатно выполнять до 500 вызовов API в день. Вы можете использовать эти вызовы для создания набора исторических данных о погоде и прогнозирования погоды на завтра.
Начало работы с Wunderground API
18. Глобальная обсерватория здравоохранения
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) хранит большой набор данных о глобальном здравоохранении в Глобальной обсерватории здравоохранения (GHO). Набор данных включает в себя все данные ВОЗ о COVID-19.глобальная пандемия. GHO предлагает широкий спектр данных по таким темам, как устойчивость к противомикробным препаратам, деменция, загрязнение воздуха и иммунизация.
Вы можете найти данные практически по любой теме, связанной со здоровьем, в GHO, что делает его чрезвычайно ценным бесплатным ресурсом набора данных для специалистов по данным, работающих в области здравоохранения.
Просмотр наборов данных ВОЗ.
19.
Исследовательский центр ПьюИсследовательский центр Pew Research Center хорошо известен своими исследованиями в области политических и социальных наук. В интересах дальнейшего исследования и общественного обсуждения они делают все свои наборы данных общедоступными для вторичного анализа по истечении установленного периода времени.
Вы можете выбирать из наборов данных по политике США, журналистике и СМИ, Интернету и технологиям, науке и обществу, религии и общественной жизни и другим темам.
20. Национальный центр климатических данных
Изменение климата — горячая тема на данный момент, если вы извините за каламбур. Специалисты по данным, которые хотят получить данные о погоде и климате, могут получить доступ к большим наборам данных США из Национальных центров экологической информации (NCEI).
Бонус: Персональные данныеВ Интернете полно классных наборов данных, с которыми можно работать. Но для чего-то действительно уникального, как насчет анализа ваших личных данных?
Вот несколько популярных сайтов, которые позволяют загружать созданные вами данные и работать с ними.
21. Амазонка
Amazon позволяет загружать данные о ваших личных расходах, историю заказов и многое другое. Чтобы получить к нему доступ, щелкните эту ссылку (для этого вам необходимо войти в систему) или перейдите к кнопке «Учетные записи и списки» в правом верхнем углу.
На следующей странице найдите раздел «Настройки заказов и покупок» и щелкните ссылку под этим заголовком, которая гласит «Загрузить отчеты о заказах». покупательские привычки.
22. Фейсбук
Facebook также позволяет загружать данные о вашей личной активности. Чтобы получить к нему доступ, щелкните эту ссылку (вам нужно будет войти в систему, чтобы она работала) и выберите типы данных, которые вы хотите загрузить. Вот пример простого проекта данных, который вы можете создать, используя свои собственные Данные Фейсбука.
23. Нетфликс
Netflix позволяет вам запрашивать свои собственные данные для загрузки, хотя это заставит вас прыгнуть через несколько обручей и предупредит вас, что процесс сопоставления ваших данных может занять 30 дней. По состоянию на последний раз, когда мы проверяли, данные, которые они позволяют вам загружать, довольно ограничены, но они все же могут подойти для некоторых типов проектов и анализа.
Дополнительный бонус: мощный инструмент поиска наборов данных 24. Поиск набора данных GoogleИтак, это не строго набор данных — скорее инструмент поиска для поиска соответствующих наборов данных. Как вы уже знаете, Google — это центр данных, поэтому вполне логично, что их инструмент поиска превосходит другие способы поиска конкретных наборов данных.
Все, что вам нужно сделать, это перейти к поиску набора данных Google и ввести ключевое слово или фразу, связанную с набором данных, который вы ищете, в строке поиска. В результатах будут перечислены все наборы данных, проиндексированные в Google для этого конкретного поискового запроса. Наборы данных, как правило, получены из высококачественных источников, некоторые из которых бесплатны, а другие доступны за плату или по подписке.
Следующие шаги
В этом посте мы рассмотрели хорошие места, где можно найти наборы данных для любого типа проекта по науке о данных. Мы надеемся, что вы найдете что-то интересное, во что вы захотите вонзить зубы!
В Dataquest наши интерактивные управляемые проекты разработаны, чтобы помочь вам начать создавать портфолио по науке о данных, чтобы продемонстрировать свои навыки работодателям и получить работу в области данных. Если вам интересно, вы можете зарегистрироваться и пройти наш первый модуль бесплатно.
Если вам понравилось это, вы можете прочитать другие сообщения в нашей серии «Создание портфолио по науке о данных»:
- Рассказывание историй с использованием данных
- Как настроить блог по науке о данных
- Создание проекта машинного обучения
- Ключ к созданию портфолио по науке о данных, которое позволит вам получить работу
Как представить свое портфолио по науке о данных на Github .
Очистка данныхПроекты по науке о данныхВизуализация данныхИзучение PythonМашинное обучениеПортфолио
Об авторе
Вик Паручури
Вик является генеральным директором и основателем Dataquest.
10 лучших и красивых примеров визуализации данных
Большие данные огромны. Но каким бы важным и полезным он ни был, представленный в виде электронных таблиц, он становится мучительно скучным! Просеивать огромные груды информации, чтобы получить какое-либо осмысленное представление, также сложно. И вдобавок ко всему, при работе непосредственно с данными легко упустить важные фрагменты информации, которые потенциально могут повлиять на результат.
Исследования доказывают, что человеческий мозг лучше обрабатывает визуализацию. И здесь визуализация данных пригодится! Визуализация данных представляет кластеры данных в удобной для понимания форме. Они могут быть как статическими (например, графики, диаграммы, инфографика и т. д.), так и интерактивными (где зритель углубляется и взаимодействует с представлением, чтобы получить больше информации).
Связанное чтение: 15 лучших инструментов визуализации данных на 2022 год
Вы рассматриваете профессию в области науки о данных? Тогда пройдите сертификацию по курсу Data Science уже сегодня! |
И визуализация данных очень интересна! Интуитивно понятные и простые для понимания визуализации уже давно стали любимым развлечением специалистов по данным. Мы просмотрели Интернет, чтобы подобрать для вас некоторые из лучших и наиболее интересных проектов визуализации данных — читайте дальше, чтобы узнать больше и узнать, как вы можете работать над своими собственными проектами в кратчайшие сроки!
Прежде чем вы начнете: интересная визуализация данных Дэвида МакКэндлесса рассказывает о том, что представляет собой хорошая визуализация данных!
1. Процент населения США по возрастным группам
Эта захватывающая визуализация данных от Pew Research представляет изменение демографической ситуации в США за определенный период времени. Гистограммы очень эффективно используются в этой визуализации. Более темный оттенок, характерный для бэби-бумеров, также является отличительным. В целом график построен максимально интересно и упрощенно. Эта визуализация возглавляет наш список!
2. Спутники на орбите Земли
На основе базы данных, составленной Союзом обеспокоенных ученых, Дэвид Янофски и Тим Фернхольц создали интерактивную визуализацию данных. Этот умопомрачительный график представляет собой визуализацию более 1200 спутников, вращающихся вокруг Земли. Он включает данные о стартовой массе, пути/регионе, в котором вращается спутник, о спутниках, обеспечивающих широкополосный доступ в Интернет, GPS и Sirius XM и т. д., в единый график.
Проверьте здесь оригинальную интерактивную версию .
3. Гендерный разрыв в оплате труда — США
Еще одна компиляция, основанная на данных Бюро статистики труда США, подготовленная командой Дэвида МакКэндлесса. Эта визуализация представляет информацию о заработной плате в разбивке по полу для региона США. Представление включает информацию из различных секторов, таких как СМИ, продажи, юриспруденция, образование, ручной труд, наука, техника и инженерия и многое другое. На своем сайте InformationisBeautiful.net Дэвид далее разбивает эту визуализацию данных на более простые графики, которые показывают самые высокооплачиваемые рабочие места для мужчин и женщин в США, а также самый широкий и самый узкий разрыв в оплате труда мужчин и женщин в США.
Вот полная визуализация статических данных.
Источник: Informationisbeautiful.net
4. Что на самом деле согревает мир?
Вы эколог? Или внимательное человеческое существо, озабоченное тем, чтобы оставить после себя лучшую планету? Эта интерактивная визуализация данных от Bloomberg Business обязательно привлечет ваше внимание. График не только сравнивает различные влиятельные факторы, которые способствовали повышению температуры в земной атмосфере, но также помогает читателям найти ответ на вопрос, что на самом деле нагревает мир.
Проверьте здесь оригинальную интерактивную версию.
5. Глубина проблемы
Ричард Джонсон и Бен Чартофф из The Washington Post опубликовали длинную инфографику, чтобы помочь нам понять глубину океанов и пролить свет на исчезновение малазийского рейса Boeing 777-200ER. Данные исследования были собраны из различных источников, включая Австралийское управление по безопасности на море, журнал Hydro International, Национальное управление океанических и атмосферных исследований, BBC.co.uk и Plosone.org. Иллюстрации самых высоких зданий в мире, таких как Бурдж-Халифа, также представлены для масштаба.
6. Уличные деревья Нью-Йорка
Эта визуализация данных, составленная на основе информации из NYC Open Data, предлагает ценную информацию о большом разнообразии деревьев, украшающих улицы Нью-Йорка. Этот интерактивный график охватывает более шестидесяти семи родов деревьев, которые выращивают во всех пяти районах Нью-Йорка — Бронксе, Бруклине, Манхэттене, Квинсе и Стейтен-Айленде.
Проверьте здесь оригинальную интерактивную версию.
7. Карта ветров – США
Интерактивная карта ветров США предоставляет информацию о текущей скорости и направлении ветра в режиме реального времени. Карта простая, понятная и информативная.
Проверьте здесь оригинальную интерактивную версию.
8. Ганс Рослинг. 200 стран, 200 лет, 4 минуты
И давайте не будем забывать знаменитое видео Ганса Рослинга — The Joy of Stats — которое стало вирусным. Статистический документальный фильм эксперта по глобальным данным здравоохранения Ханса Рослинга, впервые показанный на BBC в 2010 году, представляет собой презентацию сложных данных, касающихся конвергентной статистики благосостояния и здоровья в 200 странах за более чем 200 лет. Рослинг эффективно попытался втиснуть огромный объем данных в видео продолжительностью всего 4 минуты. Смотрите потрясающее видео здесь!
9. Распорядок дня известных творческих людей
А теперь кое-что другое!
Нам попалась еще одна интересная информационная визуализация, иллюстрирующая повседневную жизнь известных творческих личностей – писателей, поэтов, художников и других. Возможно, вы недавно видели эту тенденцию в социальных сетях.
График охватывает повседневную деятельность известных творческих людей. Когда вы наводите курсор на эту интерактивную визуализацию, четко излагается краткое описание личности, находящейся в центре внимания, и некоторая информация о том, что они делают во время своей повседневной деятельности.
Эта запоминающаяся интерактивная визуализация данных обязательно заинтересует творческих людей.
Проверьте здесь оригинальную интерактивную версию.
10. Научно-популярные книги, которые должен прочитать каждый
Книга для всех книголюбов!
Основанное на данных, полученных от наград, обзорных сайтов и общественности, это интерактивное облако слов представляет собой группы научно-популярных книг. Нажав на названия книг, вы попадете на веб-страницу Amazon, где вы сможете приобрести книгу. Вы также можете щелкнуть по своему любимому жанру документальной литературы — социальной, биографии, науке, философии, истории, путеводителю и политической — под списком книг и выбрать из отфильтрованного списка.
Проверьте здесь оригинальную интерактивную версию.
Связанное чтение: 10 лучших примеров визуализации данных и принципы их работы в 2022 году
Вопросы? Пишите в нашу службу поддержки.
100+ интересных наборов данных для статистики · rs.io
Если у нас есть данные, давайте посмотрим на данные. Если все, что у нас есть, это мнения, давайте примем мое.
— Джим Барксдейл
Мне не очень нравится фраза «информационный век». Звучит так, как будто кто-то сел и сказал: «Эй, сегодня тонна информации… как бы нам это назвать? Как насчет информационного века?»
Во-первых, это просто лень, а во-вторых, это не отражает того, насколько все это подавляюще, какую тоску и беспомощность ты чувствуешь, когда сталкиваешься с… всем. Просто все это.
Фраза, которая передает это немного лучше, — «пить из пожарного шланга». Я никогда не пробовал пить из настоящего пожарного шланга, но метафора определенно кажется уместной.
Может быть, вместо века информации мы могли бы назвать его веком насыщения, потому что наши мозги переполнены до предела. Или, может быть, просто возраст перегрузки. Или как насчет возраста наводнения?
Одно можно сказать наверняка. Некоторые из нас тонут в данных, большинство из нас ничего не замечают, а немногие счастливчики просматривают их. Мы можем делать то, что не могли в прошлом (например, без Project Gutenberg ни один из двух моих анализов взаимосвязи между творчеством и сжатием был бы невозможен). там? В рамках своего исследования я решил составить такого рода экскурсию, кураторский список, если хотите, — добавив немного структуры в поток пожарного шланга.
Вот моя попытка сделать все более управляемым.
Интересные наборы данных
Если завтра вы получите электронное письмо, поздравляющее вас с новым статусом будущего участника Jeopardy, как вы собираетесь готовиться? Что ж, один из подходов может заключаться в том, чтобы загрузить этот архив из 216 930 прошлых вопросов Jeopardy и подключить их к вашей любимой системе интервальных повторений. Объедините это с чтением стратегий ставок на Jeopardy, и вы уже на пути к тому, чтобы стать следующим Артуром Чу (но, надеюсь, более приятным).
Вы когда-нибудь испытывали нездоровое любопытство к тому, каково это быть в камере смертников? (Да, я тоже.) Но на случай, если вы когда-нибудь сталкивались с этим, Техас любезно разместил в Интернете последние слова каждого заключенного, казненного с 1984 года. Итак… анализ настроений, кто-нибудь? («Насколько оптимистичны приговоренные к смертной казни за несколько дней до казни? С небольшой помощью некоторых данных мы выяснили это!»)
Говоря о тюрьмах, есть больше данных о заключенных, включая информацию об их текущем преступлении и приговоре, криминальном прошлом, семейном происхождении и личных характеристиках, предшествующем употреблении наркотиков и алкоголя и программах лечения, владении и использовании оружия, а также деятельности в тюрьме, программах , и услуги» доступны здесь.
Как насчет чтения чужих писем? Вы когда-нибудь хотели это сделать, но не хотите тренировать хакерские навыки l33t (и не говоря уже о законности этого)? (Хорошо, об этом я подумал .) Что ж, я тебя прикрою. Ознакомьтесь с корпусом Enron. Он содержит более полумиллиона электронных писем от примерно 150 пользователей, в основном высшего руководства Enron, организованных в папки. Википедия называет его «уникальным в том смысле, что это одна из немногих общедоступных массовых коллекций «настоящих» электронных писем, которые легко доступны для изучения». Бизнес-идея: выяснить, какая информация просачивается в электронных письмах, что впоследствии нанесет вред руководителям в суде или что-то еще, а затем создать программную систему для автоматического извлечения такой информации из реальной электронной почты. Либо продайте его правоохранительным органам, либо корпоративным руководителям как лучшую систему электронной почты, которая прикроет вашу задницу.
Хотите знать, что на самом деле волнует Интернет? Ну, я не знаю об этом, но вы могли бы ответить на более простой вопрос: о чем заботится Reddit? Кто-то собрал 2,5 миллиона самых популярных сообщений Reddit, а затем разместил их на GitHub. Теперь вы можете выяснить (с помощью данных!) насколько сильно Redditors любят кошек. Или как насчет эквивалента r/circlejerk с поддержкой данных? (Первоначальный вариант использования определял, какие домены наиболее популярны.)
Говоря о кошках, вот 10 000 аннотированных изображений кошек. Это должно пригодиться, когда я буду обучать робота истреблять все формы жизни, кроме кошачьих. (Или, если вы Google, вы можете просто обучить алгоритм распознавания кошек, а затем отправлять этим пользователям рекламу, посвященную кошкам.)
- Если вы заинтересованы в построении финансовых алгоритмов или, на самом деле, просто прогнозируете возможности арбитража для одной из крупнейших товарных культур Америки, ознакомьтесь с этим набором данных, который отслеживает цены на марихуану со 2 сентября 2010 года примерно до подарок.
Кто какие наркотики употребляет и как часто?
Самый ранний зарегистрированный шахматный матч датируется 10 веком, когда между историком из Багдада и студентом. С тех пор стало традицией записывать ходы, особенно если партия имеет какое-то значение, например, выяснение отношений между двумя сильными игроками. Как следствие, сегодня изучающие игру извлекают выгоду из одного из самых богатых наборов данных по любой игре или виду спорта. Возможно, лучший набор данных игр, находящихся в свободном доступе, известен как «Million Base» и может похвастаться примерно 2,2 миллионами совпадений. Вы можете скачать это здесь. Я могу представить себе приложение, которое вычисляет ваш шахматный отпечаток пальца, давая вам знать, на какого гроссмейстера ваша игра больше всего похожа, или анализирует, как стиль игры менялся с течением времени.
Что касается темы игр, то для футбольных фанатов я недавно наткнулся на этот свободно доступный набор данных о футбольных играх, игроках, командах, голах и многом другом. Если этого недостаточно, вы можете получить еще больше данных с помощью этой Python-оболочки Soccermetrics API. Я предполагаю, что это могло бы пригодиться тренерам, пытающимся получить преимущество над командами соперников, и, в более общем плане, для тех встреч между компьютерщиками и игроками, которые пытаются построить аналитические модели, чтобы делать более выгодные ставки.
Компания Google предоставила свободный доступ ко всем данным n-грамм Google Книг. N-грамма представляет собой фразу из n слов, а набор данных включает от 1 до 5 граммов. Набор данных «первоначально основан на 5,2 миллионах книг, опубликованных в период с 1500 по 2008 год». Я могу себе представить, как использовать его для определения наиболее часто используемых, штампованных фраз и тех фраз, которые рискуют стать штампованными. (Скорее! Кто-нибудь, зарегистрируйте домен clichealert.com!)
У Amazon есть ряд свободно доступных наборов данных (хотя я думаю, что вам нужно проводить свой анализ поверх их облака, AWS), включая более 2,8 миллиарда веб-страниц, любезно предоставленных Common Crawl. Возможности безграничны, но у меня была старая бизнес-идея: проанализировать данные Common Crawl и определить дешевые или незарегистрированные в настоящее время домены, которые по какой-то причине связаны для покупки многих веб-сайтов. Купите их, а затем перепродайте людям, занимающимся SEO. (Или вы могли бы, знаете ли, попытаться построить следующий Google.)
Насколько хорошо меньшинства справляются с вступительным экзаменом по информатике? Вы можете узнать и рассказать мне.
Существует набор данных «Миллион песен», который содержит информацию о миллионе различных песен, включая показатель «танцевальность». Было бы неплохо объединить это с медиаплеером, предназначенным для вечеринок, — начните с «разговорной» музыки и постепенно переходите к более танцевальным вещам по мере того, как затягивается ночь. Данные также можно использовать для алгоритма кластеризации (возможно, автоматического определения жанра), но я не уверен, насколько это будет полезно. Ряд людей пытались построить алгоритмы рекомендаций на основе данных, в том числе Kagglers и команда из Корнелла. Одно из возможных применений: анализ музыки по годам. Насколько танцевальными, быстрыми и т. д. были 70-е? 80-е? 90 с? (Или как насчет поиска эффекта следования за лидером. Если одна песня с уникальным стилем становится вирусной, за ней последует куча подражателей?)
Говоря о музыкальных наборах данных, на last.fm есть музыкальные данные. Собранный от ~ 360 000 пользователей, он представлен в виде «пользователь, артисты, ## пьес». Это было бы хорошо для алгоритмов кластеризации, которые автоматически определяют жанр метки или рекомендательные системы. (Даже «этот художник больше всего похож на» было бы круто.)
Когда я думаю о компьютерщиках, я думаю о компьютерщиках и математиках, но их гораздо больше. фанаты Терри Пратчетта (от одного!), Whovians, фанаты аниме, театральные фанаты и, что имеет отношение к следующему набору данных, фанаты комиксов. Сеск Росселло, Рикардо Альберих и Джо Миро составили «социальный график» вселенной Marvel, и данные находятся в свободном доступе. Идеи для использования: может быть, это можно было бы наложить на социальный граф Facebook, чтобы создать новый взгляд на «Какой ты супергерой?» контрольный опрос.
Yelp имеет в свободном доступе подмножество своих данных, включая рейтинги ресторанов и обзоры. Одна бизнес-идея: использовать твиты, чтобы предсказывать звездные рейтинги ресторана. Это позволит вам создать конкурента Yelp, не требуя активной пользовательской базы — вы можете просто копать данные в Твиттере!
Если вас интересуют данные о данных (метаданные!), Юрген Шварцлер, статистик из группы открытых данных Google, составил список наиболее часто запрашиваемых данных. В первую пятерку входят сравнение школ, безработица, население, налог с продаж и заработная плата. Я был удивлен, что школьные сравнения были номером 1, но, опять же, у меня не было детей, бегающих вокруг (пока?). Этот список был бы хорошим первым шагом в изучении того, какие сравнения данных действительно важны для людей.
Некоторые из моих читателей, без сомнения, злые гении. Другие хотят спасти мир. Есть подмножество обеих этих групп, которые заинтересованы в сверхразумных роботах. Но чтобы построить такого робота, вам придется научить его фактам. Все вещи, которые мы принимаем как должное, например, что у каждого человека есть один отец. Было бы мучением вставлять эти 10 миллионов фактов вручную (и, по факту в минуту, это занимало бы более 19 лет). К счастью, Freebase сделала часть работы за вас, создав более 1,9миллиард фактов в свободном доступе.
Возможно, ваши планы менее амбициозны. Вы не хотите строить сверхразумную машину, просто умнее вашего заурядного математика. Если это так, вам придется многому научить свою машину математике, возможно, в форме доказательств и теорем. В таком случае обратите внимание на проект Mizar, который формализовал более 9400 определений и 49000 теорем.
И допустим, вы строите эту математику и, конечно, она может вам помочь с доказательствами, ну и что? Вы жаждете кого-то, с кем вы можете соединиться на более глубоком уровне. Кто-то, кто может резюмировать любую вообразимую тему. В , что дело , возможно, вы захотите накормить своего робота данными из Википедии. Хотя вся Википедия находится в свободном доступе, DBpedia — это попытка синтезировать ее в более структурированном формате.
Теперь вы устали от математики и Википедии. Оказывается, доказательства не оплачивают счета, поэтому вместо этого вы решаете стать инженером-программистом. Однако каким-то образом вам удалось создать эти машины, даже не имея элементарного представления о программировании, и вам нужна машина, которая научит вас этому. Но где найти данные для такого дела? Вы можете начать с загрузки всех 7,3 миллиона вопросов StackOverflow. (На самом деле все данные StackExchange находятся в свободном доступе, так что вы можете передать им больше математической информации как из MathOverflow, так и из другого математического стекового обмена. Плюс статистика из Cross Validated и так далее.)
Всегда хотел учиться настоящая дружба ? (Да ладно! Освободите своего внутреннего
ребенкасоциолога.) Знаешь, настоящая, платоническая любовь, подобная той, которую воплощают дельфины? Ну, теперь вы можете! И все благодаря вашему скромному автору и Марку Ньюману, который разместил сеть «частых ассоциаций между 62 дельфинами в сообществе, живущем у Даутфул-Саунд, Новая Зеландия». Бизнес-идея: Flippr. Это как Facebook, но для дельфинов, с планами выхода на развивающиеся рынки китов и морских черепах. Большая часть доходов будет получена от продажи сардин.Чаще ли левые блоги ссылаются на другие левые блоги, чем правые? Ну не знаю, но звучит разумно. И, благодаря разрешению Лады Адамич, вы можете загрузить ее сеть гиперссылок между веб-блогами о политике США, записанную в 2005 году. (Или вы можете просто прочитать ее статью. Спойлеры: консерваторы более свободно ссылаются на других консерваторов, чем либералы на либералов, поэтому , если вы заинтересованы в построении ссылок, возможно, вам следует зарегистрироваться в Республиканской партии.1434 1
)
Кто дружелюбнее: обычный джазмен или обычный дельфин? Вы можете узнать это, объединив набор данных о дельфинах, упомянутый ранее, с набором сетевых данных о джазовых музыкантах Пабло М. Глейзера и Леона Данона.
А как насчет южных женщин или заключенных 1930-х годов? Кто дружелюбнее? Как насчет членов братства или радиолюбителей? Все это и многое другое можно выяснить с помощью этих наборов сетевых данных.
Как насчет дельфинов или Слэшдоттеров?
На веб-сайтах Web 2.0 (таких как Reddit) иногда играют с помощью «групп голосования», которые представляют собой группы людей, которые намеренно голосуют за контент друг друга, независимо от его качества. Я часто задавался вопросом, происходит ли то же самое в академических кругах. Например, однажды ночью во время первого года обучения в аспирантуре вас похитили посреди ночи и заставили дать кровную клятву, что вы будете цитировать всех остальных членов клуба. Или что-то. Что ж, Стэнфорд разместил в Интернете сеть цитирования статей Arxiv по физике высоких энергий, чтобы вы могли узнать.
Вы читаете этот блог, так что вы довольно умны, верно? И, может быть, вы хотели бы разбогатеть, чтобы вы могли основать следующий Фонд Билла и Мелинды Гейтс и спасти мир. (Потому что именно поэтому вы хотите быть богатым, не так ли?) Что ж, тогда, может быть, вам следует разработать какой-нибудь новомодный торговый алгоритм и забрать триллион копеек из-под метафорического парового катка, которым является рынок. (Количественные финансы!) Но в таком случае лучше хотя бы проверьте свою стратегию на исторических рыночных данных. Рыночные данные, которые вы можете получить здесь.
Целью веб-сайта Open Product Data является предоставление данных о штрих-кодах для каждого бренда бесплатно. Бизнес-идея: специализированный тату-салон, который делает только татуировки со штрих-кодом, но позволяет клиентам выбирать любой продукт, который они хотят. Подумайте об этом: «Что означает твоя татуировка?» «Это штрих-код Twinkie, потому что Twinkie длятся вечно, чувак, как и моя вера».
Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды имеет впечатляющую коллекцию данных о погоде. Почему, спросите вы, погода имеет значение? Экономические стимулы для предсказания погоды абсурдны. Когда следует сажать урожай? Планируете большое мероприятие? Запустить космический шаттл? Отправиться на глубоководную рыбалку? Но я хочу поговорить о самом интересном приложении данных о погоде, о котором я знаю: о финансовой индустрии. Я очень уважаю финансистов, в основном из-за безумных вещей, которые они делают. Например, единственное практическое применение нейтрино, о котором я слышал, это «потому что финансы». Должен ли ваш алгоритм покупать фьючерсы на индонезийские семена кунжута? С данными о погоде он может знать.
Если вам нужны данные о пищевой ценности пищевых продуктов, Министерство сельского хозяйства США предоставит вам необходимую информацию. Бизнес-идея: приложение для телефона под названием «У меня на это аллергия?» Затем лоббируйте, чтобы ваш штат принял закон, регулирующий покупку каждой школой лицензии для каждого ученика.
Для словаря незаменим хороший словарь, а когда дело доходит до словесных данных, вы можете сделать намного хуже, чем проверить свободно доступный WordNet. WordNet имеет значительные преимущества по сравнению с обычным словарем, поскольку он фокусируется на структуре языка, группируя слова в «наборы когнитивных синонимов (синсетов), каждый из которых выражает отдельную концепцию». Он также содержит некоторую информацию об отношениях, например, «у стула есть ножки».
Мы уже установили, что некоторые из вас злые гении, в таком случае, где вы собираетесь строить свое тайное логово? Я имею в виду, что вулкан — это довольно круто, но достаточно ли он злой и гениальный, чтобы конкурировать в современном мире? Знаешь, чего нет у других злых гениев? Секретная база на планете за пределами Солнечной системы. Со списком НАСА вы можете заняться заказом кого-то, кто построит вам базу на KOI-3284.01. 2
Федеральная администрация железных дорог ведет список «информации о безопасности на железных дорогах, включая аварии и инциденты, инвентаризацию и данные о пересечении шоссе и железной дороги». Кто-нибудь (например, NY Times) мог бы наложить это на карту Соединенных Штатов и выяснить, с большей вероятностью люди в бедных регионах попадают под поезда или что-то в этом роде.
Если вам нужна база данных с исчерпывающими данными о книгах, возможно, для создания конкурента Goodreads или электронной цифровой библиотеки, открытая библиотека позволяет людям бесплатно загрузить всю свою базу данных.
Кого США убивают беспилотниками? Если вас устраивают конкретные данные по Пакистану, список ударов беспилотников доступен здесь.
Если вы заинтересованы в создании конкурента Papers2 с поддержкой автоматического импорта данных цитирования (пожалуйста, сделайте это), поиск метаданных CrossRef может быть хорошим местом для проверки.
Mnemosyne — это программа с виртуальными карточками, которая использует интервальные повторения для максимально эффективного обучения. (Как вы, возможно, помните, я большой поклонник интервальных повторений.) Проект собирал пользовательские данные в течение многих лет, и gwern любезно согласился бесплатно разместить эти данные в течение нескольких месяцев. Возможно, можно запустить какой-нибудь неконтролируемый алгоритм обучения и попытаться обнаружить ранее неизвестную информацию о человеческой памяти.
Сколько будет стоить нанять Джастина Бибера для игры на вашей свадьбе? Отличные ребята из Priceconomics подсчитали, сколько будет стоить нанять вашу любимую группу. Вы можете взять эти данные и рассчитать какое-то отношение популярности к цене — что является наибольшей славой за ваши деньги?
В нескольких других наборах данных я упомянул, насколько выгодно иметь возможность лучше прогнозировать фондовый рынок, чем кто-либо другой. В 2011 году исследователи обнаружили, что они могут использовать данные из Твиттера именно для этого: они просматривали твиты, находили те, которые связаны с публичными компаниями, а затем вычисляли показатель настроения. При этом они пишут: «Мы находим точность 86,7% в прогнозировании ежедневных изменений вверх и вниз в значениях закрытия индекса Доу-Джонса». Ряд наборов данных Twitter находится в свободном доступе здесь.
В статье Клиффорда Уинстона и Фреда Мэннеринга за 2014 год сообщается, что дорожное движение обходится Соединенным Штатам в 100 миллиардов долларов в год. 3 Значит, можно заработать на более эффективной маршрутизации трафика. Один из способов сделать это — передать алгоритму исторические данные о трафике, а затем использовать их для прогнозирования горячих точек, по которым вы будете направлять людей. Многие из этих данных доступны на data.gov.
С другой стороны, если вы создаете приложение для отслеживания текущих данных о трафике, вам понадобится другой источник данных.
Если вы хотите запустить службу борьбы со спамом или, может быть, просто проанализировать, какие электронные письма рассылают спамеры, вам понадобятся данные. Калифорнийский университет в Ирвине поможет вам.
Но, может быть, вы захотите распространить свою службу борьбы со спамом на текстовые сообщения. Все еще прикрыл тебя.
Для R доступно множество наборов данных, и все, что вам нужно сделать, это установить пакет. Ecdat — один из таких пакетов, содержащих огромное количество эконометрических данных. Как насчет анализа того, как уровни математики коррелируют с количеством выкуренных сигарет? Я читал это.
Вы когда-нибудь задумывались о том, как один человек может быть в совете директоров нескольких компаний, и это похоже на то, эй, может быть, Кондолиза Райс с ее связями в правительственной слежке — не лучший выбор для Dropbox? Что, если бы вы могли проанализировать эти связи? Что ж, с этим набором данных вы можете. Но только для Норвегии — это сеть членов правления публичных компаний Норвегии.
Вы когда-нибудь видели телешоу, в котором правительство определяет кого-то как террориста на основании его социальных связей? Я всегда полагал, что данные будут где-то надежно засекречены, понимаете, засекречены. Но оказывается, это не так. Вы тоже можете анализировать социальные сети террористов.
Вокруг всей бюрократии Википедии было немало споров. Но как стать добросовестной крупной шишкой Википедии? Кто идеальный администратор Википедии? Что ж, за них проголосовали, и данные доступны для скачивания.
Гарвард открыл свой набор из «более 12 миллионов библиографических записей для материалов, хранящихся в Гарвардской библиотеке, включая книги, журналы, электронные ресурсы, рукописи, архивные материалы, партитуры, аудио, видео и другие материалы».
Если вам нужны небольшие наборы данных для учащихся, воспользуйтесь DASL. Один наугад: стерилизация доминирующих самцов в популяции диких мустангов уменьшает популяцию?
GET-Evidence выложила общедоступные геномы для скачивания. Я думаю, что данные Стивена Пинкера где-то там. Может быть, вы могли бы сделать себе клон?
Кстати, о геномах. Проект «1000 геномов» позволил загрузить ~260 терабайт геномных данных.
Самый маленький набор данных в этом списке — выживаемость мужчин и женщин на «Титанике». Вероятность выжить у пассажиров-женщин была примерно в 4 раза выше, чем у пассажиров-мужчин.
Хотите супер конкретную разбивку содержимого вашей еды? Вам повезло. (Спасибо, Канада!)
Аналогичная база метаболитов в организме человека. Я не уверен, что вы могли бы с этим сделать, но это может пригодиться в каком-то антиутопическом будущем, где люди выращиваются как скот для их питательных веществ. (Возможно, кто-то мог бы использовать это для создания вирусной маркетинговой кампании типа «Насколько питательна ваша мама?») 9.0003
* Справочный набор данных с разбивкой по энергии содержит около 500 ГБ сжатых данных об использовании энергии в домашних условиях. Очевидные варианты использования: повышение эффективности дома или визуализация того, куда уходят счета людей за электроэнергию.
- Изобрели новый алгоритм сжатия изображений (кто-нибудь Крысолов?) и нужны данные для его проверки? Не смотрите дальше крошечного набора данных изображений CSAIL.
Или, может быть, крошечные изображения слишком малы. В этом случае попробуйте базу данных ImageNet, которая структурирована по иерархии WordNet. Так что, если вы хотите научить алгоритм тому, как выглядит нарвал, это будет хорошим местом для начала. (Это исходит от кого-то, чья сестра считала нарвалов мифическими до 18 лет.)
Все еще недостаточно? Как насчет всех изображений из Википедии?
Допустим, вы создаете программу для чтения книг следующего поколения и хотите автоматически ассоциировать фразы с соответствующей статьей Википедии. Как? Стэнфорд в сотрудничестве с Google Research предоставил вам базу данных англоязычных фраз к связанным статьям из Википедии. Текст исследования можно скачать здесь.
Яндекс, российская поисковая система, предоставила кучу поисковых данных. А именно, если кто-то что-то ищет, на что он нажимает? Недостатки: Русская поисковая система с Русскими результатами поиска.
Какие правки люди обычно вносят в Википедию? Я не знаю, но вы можете понять это с этим набором данных.
Знаете ли вы, что у Google есть поисковая система для наборов данных?
У Pew Research есть много бесплатных наборов данных, в том числе их архив «Global Attitudes Project». Вопросы, на которые могут ответить эти данные: Становится ли мир со временем более прогрессивным? Как менялось отношение к религии с течением времени?
Говоря об общественном отношении с течением времени, вы можете скачать набор Общего социального исследования с 1972 по 2012 год, который должен ответить на оба этих вопроса.
Есть забавная математическая задачка под названием «задача о знаменитостях», в которой вам нужно найти человека, которого знают все, но который не знает никого. Но как насчет реальной проблемы знаменитостей? Попробуйте коллекцию лиц знаменитостей Yahoo.
Нужен миллиард веб-страниц с февраля 2009 г.? Может быть, для того, чтобы обучить вечно изучающего язык по имени NELL? Да, это доступно.
Знаете ли вы, что вы можете скачать все PDF-файлы на Arxiv? Как только нам удастся научить машины естественному языку, мы можем просто попросить компьютер все это прочитать и выдать нам заметки (и научные открытия).
Если вам нужны данные экономической переписи по какой-либо отрасли, посетите портал отраслевой статистики census.gov. Если финансы действительно зло, вы должны быть в состоянии найти что-то убийственное в данных.
Для тех, кто не знаком с Usenet, это что-то вроде огромного текстового форума. Он был намного популярнее до появления всемирной паутины. В любом случае, здесь вы можете загрузить огромный набор данных сообщений в Usenet. Это может быть неплохо для какого-то проекта текстового анализа или обучения алгоритма машинного обучения (может быть, проверки орфографии?). Вы также можете использовать данные для создания конкурента Google Groups.
У Ника Бострома есть очень интересная статья под названием «Предотвращение экзистенциальных рисков как глобальный приоритет». Основная интуиция состоит в том, что предотвращение даже небольшого риска вымирания человечества имеет смысл, если учесть все человеческие поколения, которые это спасет. Одним из способов начать спасать все эти будущие жизни может быть изучение этого набора данных о каждом зарегистрированном падении метеорита на Землю с 2500 г. до н.э. по 2012 г.
Как пол и психические заболевания влияют на преступность? Этот набор данных был собран специально с учетом этого вопроса.
Говоря о психическом здоровье, если вас интересует, как оно конкретно влияет на меньшинства, попробуйте это.
Есть много одиноких мужчин и женщин, и некоторые из этих одиноких мужчин и женщин обладают прекрасными аналитическими способностями. Для тех одиноких людей я предлагаю использовать этот набор данных, в котором «исследовано, как американцы знакомятся со своими супругами и романтическими партнерами, и сравнены традиционные пары с нетрадиционными», чтобы определить лучший способ встретить этого особенного человека.
- Тонны данных о том, что называется «здоровьем подростков», доступны здесь, но на самом деле их больше, включая кучу данных об отношениях и биомаркеры. (К сожалению, не уровни креатина.)
Вот вопрос: современные рабочие места хуже, чем в прошлом? Мои бабушка и дедушка производили шины в Firestone. Сегодня люди редко обладают таким уровнем контроля и интуитивного восприятия конечного продукта своей работы. Этот набор из пяти опросов о том, как различные группы относятся к занятости, может ответить на этот вопрос. Я уже вижу статью — «Все становится немного хуже? Мы обнаружили.»
Стэнфорд имеет 35 миллионов обзоров Amazon, доступных для скачивания. Многое можно сделать с этим: использовать его для улучшения алгоритмов рекомендаций, выяснить, есть ли эффект следования за лидером с отзывами (т. е. Порождают ли ранние положительные отзывы больше положительных отзывов?)
Основываясь на некоторых моих исследованиях, проведенных до написания этой статьи, ключевое слово Google «наборы данных о серийных убийцах» 1) действительно специфично и 2) странно популярно, но я думаю, что о вкусах не спорят. И, конечно же, у нас есть данные для этого, благодаря Информационному центру серийных убийц. 4
В том же ужасающем ключе Мэрилендский университет имеет «Глобальную базу данных о терроризме», которая представляет собой набор из более чем 113 000 террористических актов. Скачать его можно после заполнения формы. Идеи для использования: визуализация террористических актов по месту во времени, прогнозирование и предотвращение терактов, создание систем раннего оповещения для уязвимых районов.
База данных MNIST — классика в области машинного обучения. Это набор помеченных рукописных символов, которые необходимы для алгоритмов OCR. Сегодня некоторые алгоритмы на самом деле точнее судей-людей! Это было бы неплохо иметь назад, когда я был в начальной школе. Я отчетливо помню, как однажды поспорил с учителем из-за того, что пропустил вопрос, потому что она настаивала на том, что я написал букву 9.1696 j , когда это явно был
d
. В будущем мы позволим машинам решать.У UCI есть набор данных о покерных комбинациях. Мое покерное фу довольно слабое, но я уверен, что там можно провести интересный анализ. Я слышал из вторых рук, что люди все еще сохраняют некоторое преимущество перед машинами, когда дело доходит до покера, но я не могу проверить это через Google. Машины выиграли как минимум в одном турнире.
Еще один набор данных из UCI: изображения, помеченные как рекламные или нерекламные. Это хорошо для создания алгоритмов классификации, которые решают, является ли новое изображение рекламой или нет, что может быть полезно, скажем, для автоматической блокировки рекламы или обнаружения спама. Или, может быть, приложение Google Glass, которое отфильтровывает реальную рекламу. Это было бы круто. Посмотрите на рекламный щит и вместо этого увидьте виртуальное продолжение природного ландшафта.
Помните фиаско с Малышом из Звездных войн? Википедия сообщает мне, что Attack of the Show оценил его как вирусное видео номер 1 за все время. Энди Байо, один из парней, который был в этом, прежде чем это стало крутым и придумал фразу «Парень из Звездных войн», сделал свои журналы сервера общедоступными. Кто-то может взять эти данные и создать визуализацию того, кто их видел, с помощью карт, а также аннотации того, откуда идет трафик.
Кто ссылается на кого (и на что) в WordPress? (Ключевой момент: большинство ссылок на этот сайт приходят из блогов WordPress.) С помощью этого обхода WordPress вы можете это узнать. Визуализация сети может быть довольно крутой, но еще круче было бы раскрыть некоторую информацию о «суперузлах», которые либо часто связаны, либо размещают много ссылок (или, возможно, и то, и другое). Или, может быть, группировать людей по интересам.
Обама в постели с большой нефтью? Или экстремисты-экологи? Или кукурузные лобби? И вообще, кто поддерживал этого чувака Германа Каина? Данные о финансах президентской кампании 2012 года доступны для скачивания. Было бы неплохо увидеть анализ того, какие отрасли предпочитают каких кандидатов.
Какие частные колледжи самые выгодные?
Какие государственные колледжи самые выгодные?
Данные о сигаретах по штатам. Кентукки курит больше всего, а Западная Вирджиния занимает второе место. Учитывая огромный социальный вред табака, хороший анализ вполне может спасти множество жизней.
5 декабря 2008 г. что загружалось из The Pirate Bay?
Хотите создать систему рекомендаций Reddit? (Или, что еще лучше, как насчет просто фильтра глупых, но популярных мнений?) Что ж, вот данные, которые Redditor использует именно для этого. Я имею в виду механизм рекомендаций.
Глобальные данные о состоянии здоровья. Это было бы здорово для определения высокоэффективных способов улучшения здоровья в мире, таких как Инициатива по борьбе с шистосомозом, которая является одной из самых популярных благотворительных организаций GiveWell.
Преступность в США с 1960 по 2012 год. Я хотел бы увидеть график изнасилований на душу населения с течением времени (который, судя по кратким данным, снижается). А затем добавить данные по изнасилованиям в тюрьмах, которые отвратительно с моральной точки зрения, но, по-видимому, можно шутить по телевидению.
Как насчет запуска Yelp для ванных комнат?
Знаете ли вы, что самым продаваемым товаром в продуктовых магазинах Канады является Kraft Dinner (макароны с сыром)? Интересно, как это продается в Бельгии или на Тайване. Вот некоторые данные о супермаркетах оттуда.
Данные об использовании веб-браузера Firefox. Записывает такие вещи, как количество использованных вкладок, время активности, количество открытых частных вкладок. Хотя этот последний пункт может привести к некоторым захватывающим находкам (приватный просмотр — это порно!), было бы неплохо увидеть, насколько точные самоотчеты о времени в Интернете соотносятся с фактическими данными.
Это очень круто: Mozilla собрала набор данных о более чем 200 000 ошибок, обнаруженных в Mozilla и Eclipse. Я хотел бы увидеть разбивку на то, какие ошибки являются наиболее распространенными и как их можно предотвратить. Программные решения стоили бы больших денег. Языки программирования могут быть разработаны вокруг них.
Если вы заинтересованы в разработке алгоритмов планирования (я!), Google выпустил набор данных о типах заданий, которые они выполняют в своих кластерах. Разработка алгоритмов для этого набора данных может помочь в будущем подтвердить ваши открытия. В конце концов, завтрашний рабочий стол может очень походить на сегодняшний центр обработки данных.
Techcrunch опубликовал набор данных с более чем 400 000 профилей компаний, инвесторов и предпринимателей, а также дополнительные 45 000 инвестиционных раундов. Это может быть хорошим способом реконструировать то, что ищет рынок и что финансируют инвесторы.
1,25 миллиона закладок на delicious.com.
Где расположены основные военные объекты США?
Кто получает визы H2-B? Может быть интересно узнать, есть ли у некоторых стран больше шансов попасть в программу или какие компании «потребляют» большую часть виз.
Пользователи Twitter, за которыми чаще всего следуют пользователи Hacker News.
Вот все землетрясения между 1000 и 1903 годами. Было бы неплохо передать их в нейронную сеть и посмотреть, какие прогнозы вы получите. (И, эй, если вы разработаете что-то лучше, чем статус-кво, вы можете продать это и спасти жизни!)
Я часто задавался вопросом, являются ли люди, которые проходят онлайн-тесты личности, более невротичными, чем население в целом. Здесь доступно много данных из серии онлайн-тестов личности, так что вы можете сравнить их ответы с ответами населения в целом, выяснить это, а затем отправить мне электронное письмо.
И, наконец, то, что мне бы понравилось в детстве: список, которым заканчиваются все списки непристойных слов.
Дополнительная литература
Если вы заинтересованы в построении прогностических моделей, книга Макса Куна «Прикладное прогностическое моделирование » отлично подойдет, и я очень рекомендую ее. Если вас интересуют визуализации, я слышал хорошие отзывы о книге Тафте «Визуальное отображение количественной информации », но сам ее не читал. (Правка: комментатор DivM рекомендует Визуализируйте это и Функциональное искусство поверх Tufte.)
Я написал два поста, в которых использовал данные Project Gutenberg для изучения связи между творчеством и сжатием.
Для создания визуализаций в Excel 2013 есть новая функция «Power Map», которая выглядит очень просто.
Сноски
- С извинениями перед JFK: «Давайте искать не связь с демократами или республиканцами, а правильную связь».
- Википедия говорит: «KOI-3284.01 считается наиболее похожей на Землю экзопланетой, обнаруженной до сих пор космическим зондом «Кеплер». Прогнозируется, что его радиус в 1,5 раза больше земного. Прогнозируется, что он будет расположен на достаточном расстоянии от Солнца, чтобы поддерживать жидкую воду».