宠物收养预测数据集PetAdoptionPredictionDataset-facundomartinez
数据来源：互联网公开数据
标签：宠物收养, 动物福利, 数据预测, 机器学习, 宠物特征, 收养速度, 宠物种类, 社区环境
数据概述：
该数据集包含宠物收养相关数据，旨在预测宠物被收养的速度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为一段时间内的宠物收养记录。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可能与特定地区的宠物收养活动相关。
数据维度：数据集包含多个维度，包括宠物特征（如PetID、Type、Age、Breed1、Breed2、Gender、Color1、Color2、Color3、MaturitySize、FurLength、Vaccinated、Dewormed、Sterilized、Health、Quantity、Fee、State、VideoAmt、PhotoAmt），以及社区环境特征（如Población、Distancia_a_la_Capital_(km)、Nivel_de_Urbanización、Proporción_de_Edificios_de_Apartamentos、Superficie_Media_de_Viviendas_(m²))和收养相关信息（如FeeCategory、AdoptionSpeed）。
数据格式：CSV格式，包含train_merged.csv和test_merged.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于宠物收养相关的数据收集，已进行数据合并和预处理。
该数据集适合用于宠物收养速度预测、宠物特征分析和社区环境对收养的影响研究。
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：适用于动物福利、行为科学、机器学习等领域的学术研究，如宠物收养影响因素分析、收养速度预测模型构建等。
行业应用：为动物收容所、宠物救助组织提供数据支持，用于优化收养流程、提高收养成功率，以及制定更有效的动物福利策略。
决策支持：支持宠物收容机构的资源分配、运营优化和宣传策略制定，提升宠物收养效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员实践数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于研究影响宠物收养速度的因素，并构建预测模型，帮助相关机构更好地服务于动物福利事业。
