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

好的，我会搜索相关的数据集并提供下载链接。以下是我找到的一些数据集：

1. Kaggle上的"Google Play Store Apps"数据集，可以从以下链接下载：https://www.kaggle.com/lava18/google-play-store-apps
该数据集包含超过1万个应用程序的信息，可以从比较排序和局部整体，分布，时间序列四个视角对数据可视化并进行分析。

2. UCI Machine Learning Repository上的"Bank Marketing"数据集，可以从以下链接下载：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing
该数据集涉及银行营销活动的信息，可用于比较排序和局部整体、分布和时间序列四个视角的数据可视化和分析。

3. Kaggle上的"Daily News for Stock Market Prediction"数据集，可以从以下链接下载：https://www.kaggle.com/aaron7sun/stocknews
该数据集包含2008年至2016年期间的新闻标题，可用于从比较排序和局部整体、分布和时间序列四个视角对股票市场预测进行数据可视化和分析。

希望这些数据集能对你有所帮助!

相关问题

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

好的，让我来帮你查找符合你要求的数据集。

我推荐你使用UCI机器学习库中的"Electricity Load Data Simulation Data"数据集。该数据集可以从以下连接中下载：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ElectricityLoadDiagrams20112014

该数据集包含了2011年至2014年的电力负载数据，涵盖了比较排序和局部整体，分布，时间序列4个视角。你可以使用各种数据可视化工具（如matplotlib、seaborn等）对数据进行分析和可视化。

但请注意，该数据集只是为了帮助你学习和研究，不得用于商业目的。另外，如果你有其他要求，可以随时问我。

用python将时间序列数据可视化，该数据有一个时间点和多个数据

可以使用Python中的Matplotlib库来将时间序列数据可视化。具体步骤如下：

1. 导入Matplotlib库和需要使用的数据处理库，比如pandas。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

2. 读取数据文件并进行预处理，将时间点和多个数据分别存储到不同的变量中。

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['time'])

# 存储时间点和多个数据
time = data['time']
data1 = data['data1']
data2 = data['data2']

3. 绘制时间序列图。可以根据需要添加网格、坐标轴标签等样式调整。

# 绘制时间序列图
plt.plot(time, data1, label='Data 1')
plt.plot(time, data2, label='Data 2')

# 添加网格和标签
plt.grid(True)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Data Values')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这样就可以使用Python将时间序列数据可视化了。