Инвестиции в основной капитал по источникам финансирования (уточненные данные) . Статистика с портала ЕМИСС (fedstat.ru).

Данные Viber — ценный ресурс для маркетологов, стремящихся охватить широкую аудиторию с помощью этой популярной платформы обмена сообщениями. Доступ к данным Viber открывает множество аналитических данных, которые могут улучшить ваши маркетинговые стратегии. С более чем 1 миллиардом пользователей по всему миру эта платформа предоставляет вам обширный набор данных для изучения. Эта обширная база данных служит библиотекой лидов, предоставляя вам необходимую контактную информацию для связи с эффективными клиентами. Данные Viber играют ключевую роль в расширении вашего охвата и установлении более персонализированных отношений с пользователями. Изучая List To Data, вы откроете для себя их значительный потенциал. Этот полезный ресурс предоставляет широкий выбор контактов, позволяя вам сосредоточиться на конкретных демографических группах и адаптировать свои кампании в соответствии с их потребностями. Возможности для роста и достижения безграничны. Так почему же не медлить? Откройте для себя мир данных Viber прямо сейчас и раскройте потенциал своих маркетинговых усилий. База данных номеров Viber — ценный ресурс для компаний, стремящихся улучшить свои маркетинговые стратегии. Этот каталог содержит важную информацию, такую как контакты пользователей, которая поможет вам эффективно охватить целевую аудиторию. Используя эти материалы, вы сможете создавать персонализированные кампании, которые найдут отклик у вашей аудитории. Это настоящая находка для маркетологов. Переход от традиционных методов к стратегиям, основанным на данных, может значительно повысить рентабельность инвестиций (ROI). База данных номеров Viber предоставляет доступ к обширному каталогу активных пользователей. Эта информация поможет вам адаптировать сообщения, обеспечивая более высокий уровень вовлеченности. Кроме того, этот ресурс постоянно обновляется, предоставляя новые контакты для ваших кампаний. Интегрировав этот набор данных в свой маркетинговый план, вы сможете оптимизировать свои усилия по охвату аудитории. Откройте для себя возможности данных Viber уже сегодня и наблюдайте за процветанием своего бизнеса! Эту бесценную базу данных можно найти на сайте List To Data.

Данные Instagram служат идеальным инструментом для поиска целевой аудитории и улучшения маркетинговой стратегии. Во-первых, вы работаете с огромным количеством данных, предоставляемых платформами социальных сетей. Компании могут стать настоящими детективами, анализируя потребительские тренды в Instagram. Оценивайте эффективность кампаний с участием инфлюенсеров. Это также помогает компаниям взаимодействовать со своей аудиторией, понимать, какой контент нравится людям, и какие демографические группы хорошо реагируют на их сообщения, чтобы они могли разрабатывать конкретные маркетинговые сообщения. Кроме того, данные Instagram помогают компаниям следить за активностью конкурентов, отслеживать упоминания бренда и оценивать эффективность своих кампаний в социальных сетях. Использование этого ценного ресурса позволяет компаниям улучшить взаимодействие с клиентами, повысить лояльность к бренду и, в конечном итоге, добиться коммерческого успеха. Базы данных номеров Instagram — это настоящий кладезь данных для маркетологов, стремящихся эффективно охватить свою аудиторию. Они предоставляют важную информацию, такую как профили пользователей и показатели вовлечённости. С более чем 2 миллиардами активных пользователей Instagram по всему миру это настоящий кладезь данных. Используя эту информацию, вы сможете создавать целенаправленные и эффективные кампании. База данных номеров Instagram даёт вам доступ к полному списку активных пользователей, позволяя вам адаптировать свои сообщения и повышать вовлечённость. Кроме того, эти базы данных регулярно обновляются, предоставляя вам свежие контакты для ваших маркетинговых инициатив. Воспользуйтесь базой данных номеров Instagram уже сегодня и преобразуйте свою маркетинговую стратегию из списка в данные.

Dataset

This dataset was created by Khazova_Alexandra

Contents

Естественный прирост (оперативные данные).

Статистика с портала ЕМИСС (fedstat.ru).

Данные, на которых строятся визуализации аналитического блока на портале "Открытые НКО".

В Авито миллионы пользователей ежемесячно размещают десятки миллионов объявлений. Некоторые продавцы, желая ускорить продажу своих товаров, стараются публиковать как можно больше похожих объявлений. Однако это усложняет поиск товаров для пользователей и затрудняет работу других продавцов.

Поиск дублей — нетривиальная задача, которая требует одновременного анализа текстовых описаний и изображений. Продавцы могут описывать один и тот же товар разными словами, а фотографии могут различаться по ракурсу, фону или качеству. Например, допустимо, когда продавец размещает отдельные объявления для разных размеров одной модели кроссовок с практически идентичными описаниями и фотографиями. Однако повторная публикация одного и того же товара, даже с измененным текстом или другими фотографиями, считается дублем.

Тренировочные данные

Табличные данные: train_part_[0001-0004].snappy.parquet: 1.87 миллионов пар объявлений (4 файла по ~500 тыс. объявлений).

Изображения: train_images_part_[0001-0004]-chunk[0001-0007].zip: 2.5 миллиона изображений в формате JPEG для соответствующих объявлений (26 файлов по ~100 тыс. изображений).

Тестовые данные

Табличные данные:

test_part_[0001-0002].snappy.parquet: тестовая выборка (2 файла по 250 тыс. объявлений).

Изображения: test_images_part_[0001-0002]-chunk[0001-0007].zip: изображения в формате JPEG для соответствующих объявлений.

Структура данных

Основные колонки

Имя колонки | Тип | Описание | |----------------------|-----------|--------------------------------------------------------------------------| | base_item_id | str | ID опорного объявления. | | cand_item_id | str | ID объявления-кандидата. | | group_id | int | Номер группы, к которой принадлежит пара объявлений. | | action_date | datetime| Дата. | | base_category_name | str | Название категории опорного объявления. | | cand_category_name | str | Название категории объявления-кандидата. | | base_subcategory_name | str | Название подкатегории опорного объявления. | | cand_subcategory_name | str | Название подкатегории объявления-кандидата. | | base_param1 | str | Первый уровень детализации подкатегории для опорного объявления. | | cand_param1 | str | Первый уровень детализации подкатегории для объявления-кандидата. | | base_param2 | str | Второй уровень детализации подкатегории для опорного объявления. | | cand_param2 | str | Второй уровень детализации подкатегории для объявления-кандидата. | | base_title | str | Заголовок опорного объявления. | | cand_title | str | Заголовок объявления-кандидата. | | base_description | str | Описание опорного объявления. | | cand_description | str | Описание объявления-кандидата. | | base_price | float | Цена, указанная в опорном объявлении. | | cand_price | float | Цена, указанная в объявлении-кандидате. | | base_json_params | str (json) | Атрибуты опорного объявления. | | cand_json_params | str (json) | Атрибуты объявления-кандидата. | | base_count_images | int | Число фотографий в опорном объявлении. | | cand_count_images | int | Число фотографий в объявлении-кандидате. | | base_title_image | str | ID титульной фотографии для опорного объявления. | | cand_title_image | str | ID титульной фотографии для объявления-кандидата. | | is_same_location | bool | Флаг совпадения локации (город, село и пр.) для пары объявлений. | | is_same_region | bool | Флаг совпадения региона для пары объявлений. | | is_double | bool | Является ли пара объявлений дублем. |

Данные о криптовалюте представляют собой набор информации о пользователях криптовалюты. Однако компании могут фильтровать эти данные по полу, возрасту и семейному положению. Это позволяет им легко находить нужных людей. Например, компании могут искать нужную группу, если хотят общаться с молодёжью. Такая фильтрация помогает компаниям эффективнее охватить определённые группы пользователей криптовалюты. Кроме того, данные соответствуют важным правилам GDPR. Эти правила помогают компаниям использовать их законно и безопасно. Если какая-либо часть данных неверна, компания может её удалить. Данные о криптовалюте очень полезны для компаний, желающих взаимодействовать с пользователями криптовалюты. Фильтруя данные, компании могут охватить именно нужную им аудиторию. Они могут ориентироваться на пол, возраст или семейное положение. Соблюдение правил GDPR помогает защитить как компанию, так и людей в базе данных. Такое законное использование данных укрепляет доверие между всеми. Регулярные обновления поддерживают актуальность и свежесть информации. Кроме того, удаление любых неверных данных обеспечивает точность данных. Список телефонов WS Phone List помогает найти контактную информацию компаний. Эта бесценная база данных доступна на сайте List To Data. База данных номеров криптовалют представляет собой подробный сборник информации о пользователях таких криптовалют, как Bitcoin и Ethereum. Она собирает данные из надежных источников и содержит ссылки для удобного доступа. Служба поддержки доступна круглосуточно по любым вопросам, поэтому пользователи могут получить необходимую помощь. База данных предоставляет информацию только с согласия пользователей, что делает ее безопасной для использования. Компании могут использовать эту базу данных для связи с пользователями и отправки им специальных предложений и обновлений. Данные достоверны и легальны, а база данных регулярно обновляется для предоставления актуальной информации. В целом, эта база данных крайне важна для охвата растущего сообщества пользователей криптовалют. Загрузить ее можно на сайте List To Data.

Число зарегистрированных умерших по основным классам и отдельным причинам смерти (оперативные данные) . Статистика с портала ЕМИСС (fedstat.ru).

Здесь собраны данные учета лесного фонда Кыргызской Республики в динамике с учетом изменений

Этот набор данных создан на основе значений индикаторов Всемирного банка публикуемых на порталах data.worldbank.org и databank.worldbank.org. В общей сложности в этот набор данных включены метаданные (файл metadata.parquet) и данные (файл inddata.parquet) описания и значения более чем 25 тысяч показателей. Все метаданные и значения индикаторов собраны через открытое API WorldBank https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/889392-about-the-indicators-api-documentation Дополнительно данные предоставлены формате JSON Lines сжатые по стандарту ZSTD, это позволит работать с данными в оригинальных форматах если преобразование в Parquet вызвало какие-либо искажения из-за автоматического распознавания данных. Особенности описания индикаторов в том что оригинальные данные содержат много пропусков в метаданных и для разных индикаторов состав полей метаданных различаются. Поля метаданных были превращены из списков словарных значений в форму таблиц. Для работы с набором данных рекомендуется использовать инструменты поддерживающие формат Parquet, такие как: Polars, DuckDb, Clickhouse и иные подобные им. Структура таблицы metadata.parquet Column Type Description Is array Num unique Count Share uniq id VARCHAR Уникальный идентификатор False 15446 25009 61.76 source_id VARCHAR Идентификатор источника данных False 46 25009 0.18 Developmentrelevance VARCHAR Релевантность для развития False 451 25009 1.80

Данные из статистической базы данных ООН (UNdata), поток данных DF_UNDATA_COUNTRYDATA. Описание: Основные статистические показатели по странам мира: демография, экономика, социальные индикаторы UNdata представляет собой централизованную базу данных статистической системы ООН, объединяющую данные множественных источников. Ответственная организация: Отдел статистики ООН Источник данных: UN Statistics Division (UNSD) Формат данных: Parquet Периодичность: Различная (в зависимости от серии данных) Охват: Глобальный Методологические пояснения: Данные стандартизированы в соответствии с международными статистическими классификациями и рекомендациями ООН.

Число зарегистрированных родившихся (оперативные данные) .

Статистика с портала ЕМИСС (fedstat.ru).

The Open Data Hub is a catalog and repository of open data for all Russian-speaking users. It collects and publishes data from the government, NGOs, and commercial companies. The Hub is created and maintained by ANO "Informational Culture." The project is powered by CKAN https://ckan.org. Please send suggestions, comments, and bug reports to infoculture@infoculture.ru and to the Telegram chat https://t.me/begtinchat. Support the project at https://yasobe.ru/na/infoculture or to our Yandex.Wallet 410012648928680. Translated from Russian Original Text: Хаб открытых данных - это каталог и хранилище открытых данных для всех русскоязычных пользователей. Сюда собираются и здесь публикуются данные государства, НКО и коммерческих компаний. Хаб создан и поддерживается АНО "Информационная культура" Проект работает на базе CKAN https://ckan.org Предложения, замечания и сообщения об ошибках, пожалуйста, направляйте на infoculture@infoculture.ru и в телеграм чат https://t.me/begtinchat Поддержите проект на https://yasobe.ru/na/infoculture или на наш Яндекс.Кошелек 410012648928680

Данные и метаданные индикаторов UNICEF собранные с портала data.unicef.org countries_list.csv - справочник стран и территорий используемых в UNICEF unicef_metadata.jsonl.zst - метаданные индикаторов в формате JSON lines unicef_metadata.parquet - метаданные индикаторов в формате Parquet dataflows.json.zst - перечень всех индикаторов в формате JSON data.zip - архив всех данных индикаторов по странам, в архиве данные в формате parquet разделены по кодам стран из списка Первоисточник данных https://data.unicef.org/dv_index/ Данные получены из недокументированного API и работа над документацией в процессе. Обработанная база данных находится в процессе подготовки и будет доступна в будущем.

Универсальный документ Данные с сайта ФОМ (fom.ru) Обязательное условие - ссылка на сайт ФОМ. .

Промышленное производство - ежемесячные данные - урожай с 2021 года. Период сбора данных: 1980-01 - 2025-02. Количество наблюдений: 2 100 101. Код набора данных: EI_IS_M_VTG. Тип: НАБОР ДАННЫХ. Последнее обновление данных: 2024-07-09T11:00:00+0200. Последнее структурное изменение: 2024-07-09T11:00:00+0200. Industrial production - monthly data - vintages from 2021 onwards. Data period: 1980-01 - 2025-02. Number of observations: 2,100,101. Dataset code: EI_IS_M_VTG. Type: DATASET. Last data update: 2024-07-09T11:00:00+0200. Last structural change: 2024-07-09T11:00:00+0200. Файлы данных: Данные в формате XLSX упакованы в ZIP архив.

Dataset

This dataset was created by МаксимСухиx

Released under Database: Open Database, Contents: Database Contents

Contents

Объем платных услуг населению (оперативные данные).

Статистика с портала ЕМИСС (fedstat.ru).