公民生活方式预测分析数据集CitizenLifestylePredictionAnalysis-vivianerigaud
数据来源：互联网公开数据
标签：生活方式, 人口统计, 预测模型, 机器学习, 健康, 财务, 社交媒体, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自“Data Land”的数据，记录了公民的生活方式相关信息，旨在用于预测个体生活方式类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一次性调查或静态数据。
地理范围：数据覆盖“Data Land”的公民，但具体地理位置信息未明确。
数据维度：数据集包括公民的个人信息、财务状况、健康状况、社交媒体使用情况、娱乐消费习惯、以及生活方式类型。具体字段包括公民ID、姓名、称谓、出生日期、城市、国家、慈善捐款、环保意识、财务健康指数、投资组合价值、风险偏好、技术素养、社交媒体影响力、娱乐参与度、娱乐支出、运动时间、健康意识、压力管理、整体幸福感以及生活方式类型（仅在训练集中）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于“Data Land”的公开数据，可能经过匿名化处理。该数据集适合用于构建预测模型，分析不同因素对生活方式的影响。
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：适用于人口统计学、社会学、行为科学等领域的研究，如生活方式与健康、财务状况、社交媒体使用之间的关系分析。
行业应用：可以为市场调研、精准营销、健康管理、金融服务等行业提供数据支持，例如，帮助企业更好地理解客户，优化产品和服务。
决策支持：支持政府部门或相关机构进行社会政策制定，如公共健康干预措施、社区规划等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据预处理、特征工程、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于探索影响公民生活方式的关键因素，构建预测模型，并为相关领域的决策提供数据支持，例如，预测个人的生活方式类型，从而实现个性化服务或干预。
