瑞典餐饮业破产数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：瑞典, 餐饮业, 破产预测, 机器学习, 数据不平衡, 金融分析, 行业研究
数据概述：
本数据集包含了瑞典餐饮行业从1998年至2021年期间的企业财务与运营数据，共计91,332条记录。其中，有335家组织（企业）经历了破产。数据集涉及多个财务指标和企业运营信息，但原始数据需要进行清理和预处理，以满足后续分析需求。数据的显著特点是高度不平衡，破产企业数量占总数的比例较低，这为预测模型的构建带来了挑战。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 破产预测研究：数据可用于构建机器学习模型，预测餐饮企业破产风险。高度不平衡的数据特性为研究提供了独特的挑战，可探索不同采样方法（如欠采样、过采样或合成采样）对预测性能的影响，从而优化模型表现。
2. 行业分析与研究：研究人员可以通过数据集深入了解瑞典餐饮行业的财务特征、运营模式以及破产驱动因素，为行业研究提供支持。
3. 数据清洗与处理实践：数据集需要清洗和预处理，适合用于数据工程和数据科学的学习与实践。例如，可以探索如何计算和补充更多财务比率，如何处理缺失值和异常值（如“0”值导致的无穷大比率问题），以及如何选择合适的特征进行分析。
4. 教育与培训：数据集可用于教学场景，帮助学习者掌握数据清洗、特征工程、模型构建和评估等数据科学全流程，同时理解企业破产预测的理论与实践。
数据特点：
- 时间范围：1998年至2021年，涵盖23年的行业数据。
- 记录数量：总计91,332条记录，其中335条涉及破产企业，数据高度不平衡。
- 数据质量：数据需要预处理，包括但不限于财务比率的补充计算、异常值处理（如“0”值导致的无穷大问题）、以及缺失值处理等。
- 附加资源：数据集中附带了一个包含25个额外财务比率的计算代码，用户可以利用这些代码加速分析过程。
通过合理利用此数据集，研究者和从业者能够深入探索餐饮行业的财务健康状况、预测破产风险，并为决策提供数据支持。同时，数据集也为机器学习模型的开发、数据预处理技术和行业分析提供了丰富的实践机会。
