In-DAP DataSet —
маркетплейс данных
маркетплейс данных
Мы помогаем встретиться продавцам и покупателям. Здесь размещаются объявления о продаже обезличенных данных, необходимых для решения задач ML.
Готовые датасеты
Закажите данные
Закажите данные
Закажите данные
Закажите данные
Клиенты Paykeeper: данные для геоаналитики и маркетинга
Датасет содержит информацию о более чем 26 тыс. клиентах платежного сервиса Paykeeper. Датасет был собран на основе открытых данных.
Датасет может быть использован для:
company_name: Название компании клиента. 98.7% записей имеют не null значение, что означает, что для большинства клиентов доступно название.
links: Ссылки на сайт и/или социальные сети компании клиента.
latitude: Широта местонахождения компании клиента либо юр. адрес.
longitude: Долгота местонахождения компании клиентал ибо юр. адрес.
Техническая информация о датасете:
Index: 26427 entries, 0 to 26426
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 company_name 26195 non-null object
1 links 26427 non-null object
2 latitude 26427 non-null float64
3 longitude 26427 non-null float64
dtypes: float64(2), object(2)
memory usage: 2.0+ MB
Примечания:
В датасете могут присутствовать ошибки и неточности.
Количество записей: 26 427
Дата актуализации: январь 2024.
Датасет может быть использован для:
- Анализа географии клиентов Paykeeper.
- Поиска потенциальных клиентов в заданном регионе.
- Разработки маркетинговых стратегий для разных сегментов клиентов.
company_name: Название компании клиента. 98.7% записей имеют не null значение, что означает, что для большинства клиентов доступно название.
links: Ссылки на сайт и/или социальные сети компании клиента.
latitude: Широта местонахождения компании клиента либо юр. адрес.
longitude: Долгота местонахождения компании клиентал ибо юр. адрес.
Техническая информация о датасете:
Index: 26427 entries, 0 to 26426
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 company_name 26195 non-null object
1 links 26427 non-null object
2 latitude 26427 non-null float64
3 longitude 26427 non-null float64
dtypes: float64(2), object(2)
memory usage: 2.0+ MB
Примечания:
В датасете могут присутствовать ошибки и неточности.
Количество записей: 26 427
Дата актуализации: январь 2024.
Гостиничный рынок Москвы и области: данные сервиса Ostrovok
Датасет содержит информацию об отелях, апартаментах и т. д. Москвы и области, собранных с сервиса Ostrovok. Датасет был собран на основе открытых данных.
Данный датасет может быть использован для:
slug_name: Уникальный идентификатор отеля, который может быть использован для поиска.
name: Название отеля. Кириллица.
main_image_url: URL главной фотографии отеля. 91.7% записей имеют не null значение, что означает, что для большинства отелей доступна фотография.
stars: Количество звезд отеля. Значения от 1 до 5.
rating: Рейтинг отеля. Значения от 0 до 10.
price: Цена за ночь в отеле в рублях.
latitude: Широта местонахождения отеля.
longitude: Долгота местонахождения отеля.
Техническая информация о датасете:
Index: 16505 entries, 0 to 16504
Data columns (total 9 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 slug_name 16505 non-null object
1 name 16505 non-null object
2 main_image_url 15039 non-null object
3 stars 16505 non-null int64
4 rating 16505 non-null float64
5 price 16505 non-null float64
6 latitude 16505 non-null float64
7 longitude 16505 non-null float64
dtypes: float64(5), int64(1), object(3)
memory usage: 1.3+ MB
Примечания:
В датасете могут присутствовать ошибки и неточности.
Количество записей: 16 505
Дата актуализации: февраль 2024.
Данный датасет может быть использован для:
- Анализа цен на отели в Москве и области.
- Сравнения рейтингов отелей.
- Поиска отелей по заданным критериям (например, по цене, количеству звезд, рейтингу).
- Разработки систем рекомендательных систем для отелей.
slug_name: Уникальный идентификатор отеля, который может быть использован для поиска.
name: Название отеля. Кириллица.
main_image_url: URL главной фотографии отеля. 91.7% записей имеют не null значение, что означает, что для большинства отелей доступна фотография.
stars: Количество звезд отеля. Значения от 1 до 5.
rating: Рейтинг отеля. Значения от 0 до 10.
price: Цена за ночь в отеле в рублях.
latitude: Широта местонахождения отеля.
longitude: Долгота местонахождения отеля.
Техническая информация о датасете:
Index: 16505 entries, 0 to 16504
Data columns (total 9 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 slug_name 16505 non-null object
1 name 16505 non-null object
2 main_image_url 15039 non-null object
3 stars 16505 non-null int64
4 rating 16505 non-null float64
5 price 16505 non-null float64
6 latitude 16505 non-null float64
7 longitude 16505 non-null float64
dtypes: float64(5), int64(1), object(3)
memory usage: 1.3+ MB
Примечания:
В датасете могут присутствовать ошибки и неточности.
По дополнительному запросу, доступно изменение выборки, если это возможно (например, другой регион)
Количество записей: 16 505
Дата актуализации: февраль 2024.
Мобильные устройства первокурсников: метаданные профилей аватаров
Датасет содержит информацию о более 1300 профилях студентов первого курса обучения университета ПГУ (г. Пенза).
А именно: предполагаемая модель, марка устройства, на которое сделано изображение (фотография) аватара профиля, которую загрузил пользователь (на основе метаданных изображения). Датасет был собран на основе открытых данных.
Данный датасет может быть использован для:
Описание признаков:
sex: Пол студента.
metadata_make: Модель устройства, на которое сделано изображение (фотография) аватара профиля.
metadata_model: Марка устройства, на которое сделано изображение (фотография) аватара профиля.
metadata_software: Программное обеспечение, использованное для создания изображения (фотография) аватара профиля (79.6% записей имеют не null значение).
Техническая информация о датасете:
Index: 1324 entries, 0 to 1325
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 sex 1324 non-null object
1 metadata_make 1324 non-null object
2 metadata_model 1324 non-null object
3 metadata_software 1073 non-null object
Примечания:
В датасете могут присутствовать пропуски и неточности.
Количество записей: 1 324
Дата актуализации: апрель 2024.
А именно: предполагаемая модель, марка устройства, на которое сделано изображение (фотография) аватара профиля, которую загрузил пользователь (на основе метаданных изображения). Датасет был собран на основе открытых данных.
Данный датасет может быть использован для:
- Анализа популярности мобильных устройств среди студентов.
- Изучения зависимости между устройством и полом.
- Разработки системы рекомендательных приложений для студентов.
Описание признаков:
sex: Пол студента.
metadata_make: Модель устройства, на которое сделано изображение (фотография) аватара профиля.
metadata_model: Марка устройства, на которое сделано изображение (фотография) аватара профиля.
metadata_software: Программное обеспечение, использованное для создания изображения (фотография) аватара профиля (79.6% записей имеют не null значение).
Техническая информация о датасете:
Index: 1324 entries, 0 to 1325
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 sex 1324 non-null object
1 metadata_make 1324 non-null object
2 metadata_model 1324 non-null object
3 metadata_software 1073 non-null object
Примечания:
В датасете могут присутствовать пропуски и неточности.
По дополнительному запросу, доступно изменение выборки, если это возможно (например, курс или направление подготовки).
Количество записей: 1 324
Дата актуализации: апрель 2024.
Профили Tinder: предпочтения, отношения
Данный датасет содержит данные анонимизированных профилей пользователей dating-приложения Tinder.
Датасет фокусируется на профилях из региона Гронинген (Нидерланды), но может включать профили из других регионов.
Данный датасет может быть использован для:
- Изучения предпочтений пользователей в отношении потенциальных партнеров.
- Разработки маркетинговых стратегий для.
- Понимания психологии пользователей.
age: Возраст пользователя (в годах).
is_selfie_verified: Верифицирован ли профиль пользователя.
gender: Пол пользователя.
schools: Образовательные учреждения, в которых учился пользователь.
city: Город проживания пользователя.
show_gender_on_profile: Отображается ли пол пользователя в профиле.
relationship_intent: Цели пользователя в отношениях.
hide_age: Скрывает ли пользователь свой возраст.
hide_distance: Скрывает ли пользователь свое расстояние.
is_traveling: Тэг Traveling.
zodiac_sign: Знак зодиака пользователя.
height: Рост пользователя (в см).
education_level: Уровень образования пользователя.
relationship_type: Тип отношений, которые ищет пользователь.
workout: Физическая активность пользователя.
professions: Профессии пользователя.
has_face: Есть ли у пользователя фотография лица в профиле.
Техническая информация о датасете:
Data columns (total 17 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 age 4130 non-null float64
1 is_selfie_verified 4140 non-null bool
2 gender 814 non-null object
3 schools 2057 non-null object
4 city 2064 non-null object
5 show_gender_on_profile 3775 non-null float64
6 relationship_intent 2794 non-null object
7 hide_age 428 non-null float64
8 hide_distance 428 non-null float64
9 is_traveling 755 non-null float64
10 zodiac_sign 2456 non-null object
11 height 1039 non-null float64
12 education_level 1802 non-null object
13 relationship_type 836 non-null object
14 workout 1484 non-null object
15 professions 1394 non-null object
16 has_face 4140 non-null bool
dtypes: bool(2), float64(6), object(9)
Примечания:
В датасете могут присутствовать пропуски и неточности.
По дополнительному запросу, доступно изменение выборки, если это возможно (например, другой регион)
Количество записей: 4 140
Дата актуализации: сентябрь 2023.
Не нашли нужного датасета? Закажите!
Как стать поставщиком данных?
Заполните форму запроса, и мы свяжемся с вами
в течение 1 рабочего дня.
в течение 1 рабочего дня.