洪水受灾者支票发放数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：洪水受灾者,支票发放,补偿金额,异常检测,机器学习,预测分析,分类任务,聚类分析
数据概述：
本数据集包含洪水受灾者支票发放计划的相关信息，涵盖了从2019年到2022年的支票发放记录。数据集包括多种类型的数据特征，适合用于各种预测建模、分类和聚类任务。主要特征包括受灾者的补偿方案、地理位置（地区、区域）、支票发放日期等，这些信息为研究洪水受灾者的补偿机制提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于预测洪水受灾者的补偿金额、检测支票发放中的异常和欺诈行为等多种场景。通过分析这些数据，政府机构可以确保补偿的公平性，发现潜在的不一致之处，并优化未来的援助分配。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解如何利用机器学习技术分析支票发放数据。
举例：
主要分析特征包括：
- 方案：受灾者所申请的补偿方案类型（如：Kacha Ghar, Pacca Ghar, Partially Damaged）
- 地区：受灾者的具体地理位置（如：地区名称、区域代码）
- 唯一标识符：受灾地区块的唯一标识符
- 支行代码：发放支票的银行分行代码
- 支行名称：发放支票的银行分行名称
- 手机号码：受灾者的联系电话，可用于检测潜在的欺诈行为
- 发放日期：发放支票的具体日期，可用于分析发放趋势
主要目标特征：
- 净金额：受灾者收到的净补偿金额，适合作为预测补偿金额的目标变量
潜在的机器学习应用场景包括：
- 回归分析：预测净金额，根据损害严重程度和其他因素。
- 算法：线性回归、随机森林回归器、梯度增强回归器
- 分类任务：预测受灾者是否符合特定的补偿方案（如：Kacha、Pacca、Partial）。
- 算法：逻辑回归、随机森林分类器、支持向量机（SVM）、K-近邻算法（KNN）
- 异常检测：识别潜在的欺诈案例，如异常高的或重复的支票发放。
- 算法：孤立森林、单类SVM、自编码器
- 聚类（无监督学习）：根据发放金额和地理特征对受灾者进行分组。
- 算法：K均值聚类、层次聚类
特征工程建议：
- 使用One-Hot编码或标签编码将分类变量转换为数值格式。
- 从日期列中提取时间特征，如月份或季节，以揭示发放趋势。
- 对净金额进行归一化处理，以处理潜在的异常值。
