巴基斯坦当前政治与社会不稳定性调查数据集-muhammadumermujahid
数据来源：互联网公开数据
标签：巴基斯坦,政治,社会,不稳定性,调査,公众意见,数据分析,可视化,趋势分析
数据概述：
本数据集包含一项关于巴基斯坦当前政治和社会不稳定性调查的结果。调查通过Google表单进行，收集了来自不同地区和背景的10万多名受访者的意见。调查内容涵盖了巴基斯坦三大主要政党（PML-N、PTI、PPP）的表现和受欢迎程度，以及军队的角色和影响力，旨在揭示公众对当前和过去政府的看法、感知，以及巴基斯坦未来的挑战与机遇。该数据集可用于数据分析、数据可视化和提取有意义的模式和趋势。
数据用途概述：
该数据集适用于多项研究和分析场景，包括政治学研究、社会学研究、数据分析和可视化、公共政策制定等。研究人员可以利用此数据进行描述性统计分析，了解受访者的性别分布、年龄分布、月收入和国籍等基本信息。通过构建频率表和绘制条形图，可以分析公众对当前危机的认知、危机的主要原因、负责危机的政党、对政府表现的满意度等。交叉表和卡方检验可以用来研究两个分类变量之间的关联性；相关分析和回归分析则可用于研究数值变量与分类变量之间的关系。此外，还可以通过情感分析和主题建模对开放式问题进行深度挖掘，分析政府的应对策略、反对派的角色、民间社会的角色等。最后，聚类分析和K均值算法可以帮助将受访者分组，识别各组的特征和偏好，从而为制定相关政策和解决方案提供依据。
描述性统计：
数据集提供了受访者的性别、年龄、月收入和国籍等基本特征的分布情况，帮助了解调查群体的基本构成。
频率表与条形图：
通过对分类变量（如危机意识、危机主要原因、危机责任方、政府表现满意度等）构建频率表并绘制条形图，可以直观地展示公众对不同问题的看法和态度。
交叉表与卡方检验：
交叉表和卡方检验用于研究两个分类变量之间的关联性，比如性别与危机意识的关系，政党偏好与对未来信心的关系。
相关分析与回归分析：
相关分析和回归分析用于研究数值变量（如月收入）与分类变量（如对个人财务的关注程度）之间的关系，年龄与对军队作用的看法之间的关系等。
情感分析与主题建模：
情感分析和主题建模用于深入挖掘开放式问题，如政府解决危机的策略、反对派在危机中的角色、民间社会在危机中的角色等，揭示公众对这些问题的看法和态度。
聚类分析与K均值算法：
聚类分析和K均值算法用于将受访者根据其回答分组，识别每个组的特征和偏好，为制定相关政策和解决方案提供依据。
