美国国际媒体署智能预测挑战数据集USAIDIntelligentForecastingChallengeDataset-temmyzeus
数据来源：互联网公开数据
标签：智能预测，数据集，挑战赛，发展援助，机器学习，时间序列分析，经济学，国际援助
数据概述： 该数据集来源于美国国际媒体署（USAID）举办的智能预测挑战赛，主要记录了发展援助项目的相关数据，适用于智能预测和时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2018年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，重点关注发展中国家和地区的援助项目。
数据维度：数据集包括援助项目的详细信息，涵盖项目编号，项目名称，项目类型，资金金额，实施时间，受益人群，效果评估等变量。还包括历史援助数据和相关社会经济指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于USAID的公开报告和挑战赛数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于智能预测，时间序列分析，发展援助评估等领域的研究和应用，尤其在机器学习模型训练，预测准确性评估等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于发展援助项目的效果评估，资金分配优化，趋势预测等研究，如援助项目的经济影响分析，受益人群预测等。
行业应用：可以为国际援助机构和非政府组织提供数据支持，特别是在资金分配，项目实施和效果评估方面。
决策支持：支持智能预测和数据分析，帮助援助机构制定科学的资金分配和项目实施策略。
教育和培训：作为国际援助，发展经济学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解智能预测，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索发展援助项目的规律与趋势，帮助用户实现准确的预测和评估，优化援助策略，提高援助效果。
