新冠疫情对企业影响预测数据集COVID-19ImpactonCompaniesPredictionDataset-hokmund
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，企业影响，财务数据，地理位置，机器学习，预测模型，经济分析，行业分析
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的企业相关数据，旨在分析和预测新冠疫情对企业的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可以推断为疫情期间或疫情前后一段时间的企业运营数据。
地理范围：数据覆盖全球范围，通过经纬度信息进行地理定位，可以进行区域性分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
latitude（纬度）：企业地理位置的纬度坐标。
longitude（经度）：企业地理位置的经度坐标。
company（公司ID）：企业唯一标识符。
is_local（是否本地）：指示企业是否为本地企业（二元变量）。
type（企业类型）：企业的分类。
fin_1, fin_2, fin_3, fin_4（财务指标）：代表企业的四项财务数据，具体含义未知。
target（目标变量）：表示企业是否受到疫情负面影响（二元变量，0代表未受影响，1代表受影响）。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，可能经过了清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于研究新冠疫情对企业的影响，以及构建预测模型。
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：适用于经济学、商业管理、流行病学等领域的学术研究，例如研究疫情对不同行业、不同规模企业的差异化影响。
行业应用：可以为企业提供数据支持，例如风险评估、市场预测、战略调整等方面的决策。
决策支持：支持政府和行业协会制定政策，帮助企业应对疫情冲击，促进经济复苏。
教育和培训：作为经济学、商业分析、数据科学等课程的案例研究素材，帮助学生理解疫情对企业的影响，并进行数据建模和预测分析。
此数据集特别适合用于探索企业财务状况、地理位置、企业类型与疫情影响之间的关系，并构建预测模型，帮助用户评估风险、制定应对策略。
