印度经济预测回归模型数据集IndoPredictRegressionModelDataset-umikaagrawal
数据来源：互联网公开数据
标签：经济预测，回归分析，数据集，时间序列，机器学习，经济研究，商业智能，统计学
数据概述： 该数据集由IndoPredict项目提供，主要记录了印度经济相关的时间序列数据，适用于经济预测，回归分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2020年。
地理范围：数据覆盖了印度全国范围，包括各主要经济指标和经济区域的数据。
数据维度：数据集包括多个经济指标，如GDP增长率，通货膨胀率，失业率，进出口贸易额，固定资产投资等。还包括时间序列数据，如季度或月度经济指标。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于印度国家统计局，中央银行及经济研究机构的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于经济学研究，时间序列分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在经济预测，政策分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于印度经济增长预测，通货膨胀分析，就业趋势研究等学术研究，如宏观经济趋势分析，政策效果评估等。
行业应用：可以为金融机构，政府部门提供数据支持，特别是在经济预测，政策制定和风险评估方面。
决策支持：支持印度经济的预测分析和策略优化，帮助政府和企业在经济决策中制定科学的规划。
教育和培训：作为经济学，统计学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列分析，回归建模及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索印度经济的时间序列规律与趋势，帮助用户实现准确的经济预测，优化政策制定和商业决策，促进经济稳定和可持续发展。
