2018年巴西大选机器学习数据集-leandroal
数据来源：互联网公开数据
标签：巴西大选，机器学习，选举数据，政治分析，数据集，数据挖掘，投票行为，预测模型
数据概述：该数据集包含了2018年巴西大选的相关数据，旨在用于机器学习模型的构建和政治分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间主要集中在2018年，涵盖了选举前的准备，选举日的投票结果以及后续的统计分析。
地理范围：数据覆盖巴西全国范围，包括各个州，城市和投票站的详细信息。
数据维度：数据集包括候选人信息，选民信息，投票结果，选举相关的财务数据等。具体数据项包括候选人姓名，所属政党，得票数，选民人口统计学特征，投票站信息等。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV，JSON等，方便用户进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于巴西最高选举法院（TSE）以及其他公开渠道，并已进行清洗和整理，以确保数据质量和可用性。
该数据集适合用于政治学研究，选举预测，选民行为分析，以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于政治学研究，例如分析选民投票行为，预测选举结果，研究政治竞选策略等。
行业应用：可以为政治咨询公司，媒体机构等提供数据支持，用于选举预测，民意调查分析等。
决策支持：支持政治家和政党制定更有效的竞选策略，优化资源分配。
教育和培训：作为政治学，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解选举过程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索巴西大选的规律与趋势，帮助用户构建预测模型，分析选民行为，为选举结果预测和政治策略制定提供数据支持。
