慈善募捐捐赠预测数据集CharityFundraisingDonationPrediction-hebakullab
数据来源：互联网公开数据
标签：募捐, 捐赠预测, 慈善, 行为分析, 客户细分, 机器学习, 数据挖掘, 财务分析
数据概述：
该数据集包含来自慈善募捐活动的数据，记录了捐赠者的相关信息以及捐赠行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以推断为某一特定时期或多个募捐活动的汇总数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从字段内容推测可能涉及特定地区或社区的捐赠者。
数据维度：数据集包括捐赠者的人口统计学信息、捐赠历史、财务状况等多个维度的数据，具体字段包括：Row Id、zipconvert（邮编转换）、homeowner dummy（是否为房主）、NUMCHLD（子女数量）、INCOME（收入水平）、gender dummy（性别）、WEALTH（财富水平）、HV（房屋价值）、Icmed（家庭收入中位数）、Icavg（家庭平均收入）、IC15（15英里范围内的收入水平）、NUMPROM（促销次数）、RAMNTALL（总捐款额）、MAXRAMNT（最大捐款额）、LASTGIFT（最近一次捐款额）、totalmonths（捐款总月数）、TIMELAG（上次捐款至今的时间间隔）、AVGGIFT（平均捐款额）、TARGET_B（二元目标变量，表示是否捐款）、TARGET_D（捐款额度）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于慈善募捐活动，经过了初步的整合和处理，例如邮编转换和变量编码等。
该数据集适合用于慈善募捐行为分析、捐赠预测、客户细分等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于慈善行为分析、社会经济学研究、市场营销等领域，例如捐赠者行为模式分析、捐赠影响因素研究等。
行业应用：为慈善机构提供数据支持，帮助其优化募捐策略、提高募捐效率、个性化捐赠请求，以及精准营销等。
决策支持：支持慈善机构的决策制定，例如资源分配、目标客户选择、捐款额度预测等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解捐赠行为和预测模型。
此数据集特别适合用于探索捐赠行为的规律与趋势，帮助用户实现捐赠预测、优化营销策略、提升募捐效果等目标。
