GST预测模型数据集GSTPredictiveModelDataset-photon98
数据来源：互联网公开数据
标签：GST，税收预测，数据集，机器学习，财务分析，经济学，数据建模，政策研究
数据概述： 该数据集包含与商品及服务税（GST）相关的数据，用于支持税收预测模型的构建和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2022年。
地理范围：数据覆盖了实施GST的国家或地区的税收数据，主要为印度的GST实施后的数据。
数据维度：数据集包括各类商品的税率、销售额、税收收入、行业分类、地区分布等变量。还包括与GST相关的经济指标和政策变化。
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：数据来源于公开税务报告和政府统计数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于税收预测、财务分析、经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、时间序列预测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GST政策效果评估、税收收入预测、行业税收分析等研究，如税收政策的短期和长期影响分析、不同行业税收贡献的比较等。
行业应用：可以为税务部门、财务机构提供数据支持，特别是在税收预测、政策制定和财务管理方面。
决策支持：支持税收政策的制定和优化，帮助政府和企业制定科学的税收策略。
教育和培训：作为经济学、数据科学及财务分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解税收预测、财务建模及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索GST政策对税收收入的影响规律与趋势，帮助用户实现准确的税收预测，优化税收政策和管理，提高税收效率和公平性。
