全球国家经济-社会与地理综合数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：国家,经济,社会,地理,人口,面积,贸易,发展,API,爬取数据,机器学习
数据概述：
本数据集整合了全球250个国家的多维度信息，旨在为机器学习分析提供丰富的数据基础。数据由三个主要组成部分构成：
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Country_data (API).csv： 通过API获取的国家数据，包含250行11列。每行代表一个国家，列包括：地区、次区域、人口、经纬度、面积、基尼系数、时区、数字代码、语言数量、区域集团等。
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Country_data (Scraped).csv： 通过网络爬取获得的国家数据，包含250行37列。每行代表一个国家，列包括：国家名称、陆地面积、总面积、人口、增长率、出生率、婴儿死亡率、预期寿命、进口额、主要贸易伙伴、互联网主机数量等。
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Country_data (Merged).csv： 将上述两个数据框按照国家名称('name'列)进行合并，包含250行47列。该数据框整合了API数据和爬取数据的全部信息。
数据中存在一些冗余信息，例如'landArea1'和'landArea2'分别以平方英里和平方公里为单位表示陆地面积；'totalArea1'和'totalArea2'也存在类似情况。此外，部分列包含文本信息，例如'portsAndHarbors1'和'majorTradingPartners'，其中可能包含港口数量或主要贸易伙伴数量等信息。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和分析场景，包括但不限于：
- 国家发展水平评估： 基于经济、社会、地理等多维度指标，对各国发展水平进行综合评估。
- 经济发展因素分析： 研究影响国家经济发展的关键因素，例如人口、面积、贸易等。
- 社会发展趋势分析： 分析人口结构、健康水平等社会指标的变化趋势。
- 地理环境对发展的影响： 探索地理位置、面积等因素对国家发展的影响。
- 机器学习模型构建： 适合用于构建预测模型、聚类分析、关联分析等机器学习任务。
- 贸易关系研究： 分析国家间的贸易关系、贸易伙伴分布等。
- 教育与科研： 为相关领域的学术研究提供数据支持。
