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253 | 563 | 424,627 | 2.98 | 28,933.5 | 453,441.17 | 413,716.85 | 284,140.99 | weltweit | Gesundheit | Start-ups | Familien | Preis | 289 |
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978 | 675 | 325,766 | 2.45 | 64,386.37 | 487,912.62 | 213,630.64 | 53,642.25 | weltweit | Gesundheit | Start-ups | Unternehmen | QualitΓ€t | 809 |
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317 | 850 | 354,605 | 2.44 | 33,081.32 | 648,554.7 | 291,504.82 | 252,466.57 | EU | Technologie | Start-ups | Familien | Preis | 186 |
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647 | 902 | 744,901 | 2.99 | 36,759.33 | 466,760.93 | 204,437.18 | 385,734.5 | weltweit | Unterhaltung | Start-ups | Organisationen | VerfΓΌgbarkeit | 182 |
431 | 695 | 872,336 | 3.76 | 50,633.19 | 581,445.25 | 151,603.04 | 295,524.93 | EU | Technologie | Start-ups | Unternehmen | VerfΓΌgbarkeit | 498 |
306 | 190 | 179,849 | 2.8 | 29,284.9 | 719,744.83 | 336,347.43 | 155,859.28 | weltweit | Technologie | Start-ups | Unternehmen | VerfΓΌgbarkeit | 86 |
636 | 872 | 820,635 | 3.37 | 51,634.83 | 473,008.96 | 160,441.98 | 358,246.23 | Deutschland | Technologie | Start-ups | Organisationen | Preis | 483 |
843 | 788 | 717,946 | 2.48 | 45,009.17 | 540,174.74 | 126,996.21 | 246,175.93 | weltweit | Bildung | Start-ups | Unternehmen | QualitΓ€t | 476 |
90 | 16 | 164,282 | 3.58 | 59,540.61 | 480,675.21 | 182,100.36 | 402,466.85 | weltweit | Bildung | Start-ups | Einzelpersonen | QualitΓ€t | 986 |
105 | 600 | 529,901 | 2.19 | 56,241.5 | 327,296.05 | 217,820.32 | 303,902.79 | EU | Medien | Start-ups | Einzelpersonen | VerfΓΌgbarkeit | 185 |
986 | 300 | 959,335 | 2.36 | 46,546.03 | 292,976.62 | 386,784.35 | 150,238.83 | EU | Bildung | Start-ups | Einzelpersonen | ZugΓ€nglichkeit | 261 |
66 | 978 | 517,354 | 2.15 | 82,553.4 | 525,538.21 | 140,620.34 | 227,367.33 | weltweit | Technologie | Start-ups | Organisationen | ZugΓ€nglichkeit | 614 |
586 | 394 | 556,481 | 2.84 | 84,209.98 | 311,834.37 | 192,806.84 | 223,517.75 | EU | Unterhaltung | Start-ups | Unternehmen | Preis | 20 |
513 | 955 | 192,171 | 2.64 | 46,943 | 327,440.89 | 335,210.44 | 352,757.03 | EU | Medien | Start-ups | Einzelpersonen | ZugΓ€nglichkeit | 263 |
313 | 635 | 507,040 | 2.24 | 28,632.42 | 421,738.02 | 330,603.85 | 22,789.75 | EU | Unterhaltung | Start-ups | Familien | VerfΓΌgbarkeit | 352 |
177 | 778 | 719,157 | 2.37 | 63,370.65 | 640,497.11 | 5,000 | 320,127.75 | Deutschland | Bildung | Start-ups | Familien | Preis | 543 |
972 | 63 | 200,043 | 3.74 | 20,388.6 | 421,763.87 | 264,665.79 | 403,669.7 | weltweit | Gesundheit | Start-ups | Familien | VerfΓΌgbarkeit | 472 |
994 | 261 | 537,554 | 1.83 | 26,322.1 | 438,532.8 | 244,596.21 | 125,127.01 | Deutschland | Technologie | Start-ups | Familien | QualitΓ€t | 247 |
961 | 471 | 49,966 | 1.3 | 56,342.36 | 553,149.47 | 243,130.11 | 149,128.68 | weltweit | Technologie | Start-ups | Organisationen | VerfΓΌgbarkeit | 258 |
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Abwanderung im Abo-Modell
High-quality synthetic dataset for machine learning and data analysis.
π Dataset Overview
- Rows: 500,000 (sample: 1,000)
- Columns: 14
- Quality Score: 84%
- Format: CSV
- Type: 100% Synthetic
π― Features
monatjahrabonnenten_zahlabwanderungsratenettoverlusteverdienstkostengewinnregionindustrie- ... and 4 more
π‘ Use Cases
- π€ Machine learning model training
- π Data analysis and visualization
- π¬ Algorithm development
- π Education and research
- π§ͺ Testing and prototyping
β Quality & Privacy
- LLM-validated quality score: 84%
- 100% synthetic - no real personal data
- GDPR compliant by design
- Privacy-safe for all applications
π Quick Start
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("MarvHins/abwanderung-im-abo-modell")
df = dataset['train'].to_pandas()
print(df.head())
print(df.info())
π License
CC BY 4.0 - Free to use with attribution
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π€ Author
Marvin Hinske | 2025
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