美国SNAP支出-食品支出与贫困率数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：SNAP, 贫困率, 食品支出, 美国州级数据, 社会保障, 经济研究, 时间序列
数据概述
本数据集包含了美国联邦政府管理的补充营养援助计划（SNAP）的相关信息，以及从 2009 年至 2022 年间美国各州的 SNAP 支出、贫困率和食品支出数据。数据来源可靠，分别整合了美国农业部经济研究局（USDA ERS）的食品支出系列、美国联邦储备银行圣路易斯分行的州级人口数据，以及美国人口普查局的贫困率数据。此外，数据集还包含了从 Kaggle 平台获取的美国公共食品援助计划（SNAP）详细记录，经过整理和汇总，形成了全面的时间序列数据。
数据集的主要字段包括但不限于：
- 州名称：美国各州的名称（如加利福尼亚州、德克萨斯州等）。
- 年份：数据记录的时间范围，从 2009 年到 2022 年。
- SNAP 支出：各州在 SNAP 计划下的支出金额。
- 贫困率：各州的贫困率数据，以百分比形式表示。
- 食品支出：各州居民的食品支出总额或人均食品支出。
- 其他辅助信息：如州级人口数据，用于分析人口规模对 SNAP 支出和贫困率的影响。
数据结构清晰，字段定义明确，适合用于社会经济分析、政策研究和数据可视化等应用场景。
数据用途概述
该数据集适用于多个领域和研究方向，具体用途包括但不限于：
1. 社会保障政策研究：
数据集中的 SNAP 支出和贫困率信息可以帮助研究人员分析联邦政府的社会保障政策（如 SNAP 计划）在不同州和不同年份的效果，评估其对贫困率的缓解作用。
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经济与社会趋势分析：
数据集的时间序列属性使得研究人员可以追踪美国各州在 SNAP 支出、贫困率和食品支出方面的变化趋势，分析经济波动、社会结构变化对这些指标的影响。
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州级比较研究：
数据集提供了各州的详细数据，支持跨州比较研究，探讨不同州在 SNAP 支出、贫困率和食品支出方面的差异及其原因。
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食品支出与贫困关系研究：
数据集中的食品支出和贫困率数据为研究食品支出与贫困之间的关系提供了基础，有助于理解贫困家庭的消费行为和生活压力。
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数据可视化与报告：
数据集结构清晰，适合用于数据可视化工具（如 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn）生成图表和报告，直观展示 SNAP 支出、贫困率和食品支出的变化趋势。
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学术研究与教学：
数据集为社会学、经济学、公共政策等领域的学术研究提供了可靠的数据支持，同时也适用于教学场景，帮助学生理解社会保障政策、贫困问题和食品支出的关系。
总结来说，该数据集为研究美国社会保障政策、经济与社会趋势、州级差异以及贫困问题提供了全面且有价值的信息支持，适合多领域的研究人员和实践者使用。
