慈善捐赠者识别模型数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：慈善捐赠,收入预测,捐赠者识别,社会经济分析,非营利组织,数据分析,机器学习
数据概述：
本数据集旨在帮助CharityML（一家虚构的慈善组织）识别最有可能为其捐款的个人。数据集包含来自1963年至2021年近60年的个人收入和社会经济信息。数据集中的每个记录包括年龄、职业类别、教育程度、婚姻状况、职业、家庭关系、种族、性别、资本收益、资本损失、每周工作小时数和原籍国等关键字段，为构建预测模型提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于捐赠者识别、捐赠策略制定、非营利组织收入预测等多种场景。研究人员和数据科学家可以利用此数据集开发机器学习模型，准确预测个人的收入水平，从而帮助慈善机构更好地了解潜在捐赠者的捐赠能力，制定更有效的筹款策略。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解社会经济数据分析和机器学习在非营利组织中的应用。
举例：
通过分析数据集中的教育程度、职业和资本收益等字段，可以识别出高收入群体，并将这些群体视为潜在的大额捐赠者。同时，通过比较不同婚姻状况和家庭关系的收入水平，可以为慈善机构提供更有针对性的捐赠请求策略。
