美国人口普查收入预测数据集USCensusIncomePredictionDataset-pmr35082022109

数据来源：互联网公开数据

标签：人口统计, 收入预测, 机器学习, 收入分类, 数据挖掘, 统计分析, 劳动力市场, 公民收入

数据概述：该数据集包含来自美国人口普查局的普查数据，记录了美国居民的人口统计特征以及收入水平，用于构建收入预测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为某一特定年份的横截面数据。地理范围：数据覆盖美国范围内的居民。数据维度：数据集包括多个维度，例如：年龄（age），工作类别（workclass），人口权重（fnlwgt），教育程度（education），受教育年限（education.num），婚姻状况（marital.status），职业（occupation），家庭关系（relationship），种族（race），性别（sex），资本收益（capital.gain），资本损失（capital.loss），每周工作时长（hours.per.week），原籍国（native.country），以及收入水平（income）。数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。来源信息：数据来源于公开的人口普查数据，并已进行预处理，包括缺失值处理和数据清洗等。该数据集适合用于探索影响个人收入的因素，并构建预测模型。

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：适用于社会经济学、统计学和机器学习等领域的研究，例如分析不同人口群体的收入差异、探索收入影响因素等。行业应用：可以为人力资源管理、市场调研和金融分析等行业提供数据支持，例如进行薪资结构分析、目标客户群体划分等。决策支持：支持政府部门制定相关政策，评估社会福利项目的影响，以及进行劳动力市场分析。教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。此数据集特别适合用于构建收入预测模型，探索不同人口特征与收入之间的关系，并进行数据驱动的决策和分析。