帮我找一个，可以从国内下载，可以从比较排序和局部整体，分布，时间序列4个视角对数据可视化并进行分析的数据集，并提供下载连接和可视化代码和分析

答案：好的，请稍等一下，我会为您搜索合适的数据集和提供相关链接和代码。以下是我为您找到的数据集：

名称：UCI Machine Learning Repository
链接：http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
描述：UCI Machine Learning Repository 是一个经典的机器学习数据集库，提供多个数据集，可以从比较排序和局部整体、分布和时间序列4个视角对数据进行分析和可视化。

代码示例：

1. 比较排序视角：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("uci_data.csv")
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(data['id'], data['score'])
plt.title('Score Comparison Chart')
plt.xlabel('id')
plt.ylabel('score')
plt.show()

2. 局部整体视角：

import pandas as pd
import seaborn as sns

data = pd.read_csv("uci_data.csv")
sns.boxplot(x="category", y="value", data=data)
plt.title('Value Distribution by Category')
plt.show()

3. 分布视角：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("uci_data.csv")
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(data['value'])
plt.title('Value Distribution')
plt.xlabel('value')
plt.ylabel('frequency')
plt.show()

4. 时间序列视角：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("uci_data.csv")
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data.set_index('time', inplace=True)
data.plot()
plt.title('Value by Time')
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('value')
plt.show()

链接示例：

1. 比较排序视角：
链接：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Student+Performance
说明：这个数据集包含了葡萄牙里斯本的一个学校的学生表现情况，可以根据学生的不同特征，从比较排序的视角对其成绩进行分析。

2. 局部整体视角：
链接：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)
说明：这个数据集包含了乳腺癌患者的诊断数据，可以从局部整体的视角对不同类型的乳腺癌进行分析。

3. 分布视角：
链接：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality
说明：这个数据集包含了红葡萄酒和白葡萄酒的质量数据，可以从分布的视角对不同酒的质量进行分析。

4. 时间序列视角：
链接：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/PM2.5+Data+of+Five+Chinese+Cities
说明：这个数据集包含了中国五个城市的PM2.5数据，可以从时间序列的视角对PM2.5的变化进行分析。