贫困预测数据集

贫困预测数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：贫困预测,社会经济指标,数据竞赛,发展经济学,金融包容性,贫困线

数据概述：

本数据集由 datasciencecapstone.org 提供，主要用于贫困预测竞赛。数据涵盖了七个不同国家的个体贫困概率预测，目标是基于一系列社会经济指标，预测个人是否生活在每天低于 2.50 美元的贫困线以下。数据集的核心组成部分包括：

1. 贫困概率指数（PPI）：通过 10 个关于家庭特征和资产所有权的问题来估算个体的贫困状态。
2. 其他社会经济指标：来自 InterMedia 开展的金融包容性洞察（Financial Inclusion Insights）家庭调查，包含与家庭经济状况、资产、收入、教育水平等相关的信息。

数据用途概述：

该数据集适用于以下场景：

1. 贫困预测研究：研究人员可以利用数据集中的社会经济指标和贫困概率指数，开发和验证贫困预测模型，为政策制定提供科学依据。
2. 发展经济学分析：学者可以研究不同国家和地区之间的贫困差异，探索影响贫困的关键因素，以及社会经济指标与贫困之间的关系。
3. 政策制定与评估：政府和国际组织可以基于数据集结果，制定更有效的减贫政策，并评估现有扶贫措施的效果。
4. 金融包容性研究：数据集中的金融相关指标可用于分析金融工具和服务如何影响贫困状况，为提升金融包容性提供数据支持。
5. 数据竞赛与教育：数据集可作为教育和培训材料，帮助学生和从业者学习数据科学方法在解决社会问题中的应用，同时促进数据科学社区的发展。

本数据集为开放数据，旨在推动贫困问题的研究和解决，通过数据科学的力量为社会带来积极影响。