私は日常的に英国の企業情報を扱っており、機械学習に利用できる形で、すべての現存企業のリストを公開すると便利だと思いました。 データセットには3,801,733行あり、各行は現存する各企業に対応しています。データセットに含まれる郵便番号は地理的位置が特定されており、その結果として得られた緯度と経度が、標準産業分類コード（SICコード）および設立日とともに含まれています。 この企業リストは、2017年11月1日に公開されたCompanies Houseのスナップショットに基づいています。 郵便番号の地理的位置情報とSICコードは、gov.ukウェブサイトから取得したものです。 ファイルAllCompanies.csvの各行は以下のようにフォーマットされています。 - 会社番号 - イングランド/ウェールズの場合は99999999、スコットランドの場合はSC999999、北アイルランドの場合はNI999999の形式。 - 設立日 - 英国式の日付形式、dd/mm/yyyy - 登記住所郵便番号 - 標準的な英国式の郵便番号形式 - 緯度 - 小数点以下6桁 - 経度 - 小数点以下6桁 - SIC - 5桁の数字、または不明の場合はNone - 各コードの説明については別ファイルを参照。 **着想** このデータの可能な用途としては、英国で特定のタイプの企業がどこに位置しているか、そして時間の経過とともにどのように増殖し、英国全体に広がっているかを調べることが挙げられます。 機械学習アルゴリズムを訓練して、特定のタイプの企業の密度が高い（または低い）地域を予測したり、企業が最小限の競争を望む場合に最適な立地場所や、逆に企業密度が高いクラスターがあり、専門スタッフの採用が容易な地域を予測することができます。 有益な追加情報として、人口密度を重ね合わせることが考えられます。私は現在、このデータセットにそのオプションを追加する作業を行っています。 このデータには、私には想像もできないほど多くの可能性があると確信しています。 これは私が初めてどのような媒体でもデータセットを公開する試みですので、有用なアドバイスやヒントは大歓迎です。 生データのソースへのリンクは以下の通りです。 - Companies House http://download.companieshouse.gov.uk/en_output.html - 郵便番号から地理的位置情報へ https://data.gov.uk/dataset/national-statistics-postcode-lookup-uk - SICコード https://www.gov.uk/government/publications/standard-industrial-classification-of-economic-activities-sic