加纳贫困研究预处理数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：加纳,贫困研究,多维贫困指数,金融包容性,人口健康调查,地理信息
数据概述：
本数据集结合了两个来源的预处理数据，旨在为研究加纳贫困状况提供丰富的信息资源。数据集包括人口健康调查（DHS）和金融包容性洞察（FII）调查的预处理数据，涵盖了人口、经济、金融等多个维度的信息。
一、人口健康调查（DHS）预处理数据
1. 家庭数据（Household data）：包含加纳家庭的基本信息，如家庭规模、居住条件、收入来源等。
2. 家庭成员数据（Household Member data）：记录家庭成员的详细信息，包括年龄、性别、教育程度、健康状况等。
3. 出生数据（Births data）：记录家庭成员的出生信息，可用于分析人口结构和生育趋势。
4. 集群信息（Cluster information）：提供家庭所属的地理集群信息，用于关联具体的地理位置。
5. 地理信息（Shapefile）：包含加纳的地理边界和区域划分，支持空间分析。
前三个文件（家庭数据、家庭成员数据、出生数据）包含了计算多维贫困指数（MPI）所需的所有特征。家庭成员和出生数据中包含参考ID，可用于与家庭数据进行关联。集群文件则提供了将家庭与特定地理区域关联的信息。
二、金融包容性洞察（FII）预处理数据
该部分数据包含与金融包容性相关的特征，可用于开发金融剥夺指标。具体特征包括：
- 是否拥有正式银行账户；
- 是否有正式储蓄；
- 是否能够获得正式贷款服务。
这些数据为理解加纳的金融包容性现状提供了关键信息。
其他数据
除了主要数据文件外，数据集中还包含了一些中间处理文件（如_sjoin文件），这些文件是空间关联操作（Spatial Join）的中间结果，主要用于节省计算时间和解决Kaggle服务器不支持某些操作的问题。
数据用途概述：
本数据集适用于以下几个研究和应用方向：
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贫困研究
数据中的多维贫困指数（MPI）相关特征可用于深入分析加纳的贫困状况，包括贫困的分布、驱动因素和变化趋势。
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金融包容性分析
金融包容性数据可以帮助研究人员评估加纳居民的金融服务获取情况，识别金融压抑区域，并探索推动金融包容性的政策建议。
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社会经济政策制定
数据中的家庭、人口和金融信息可为政府和国际组织提供决策依据，用于制定扶贫、金融普惠、教育和健康等领域的政策。
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学术研究与教育
数据集中的丰富信息可作为学术研究的基础，用于撰写论文、开发案例研究或教学材料，帮助学生或研究人员理解贫困与金融包容性的复杂关系。
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空间分析与可视化
地理信息和集群数据支持基于地理位置的分析，可用于绘制贫困分布地图，识别高贫困区域，并进行区域间的比较研究。
本数据集的构建旨在为研究者、政策制定者、教育者和实践者提供一个全面、可操作的数据平台，以支持对加纳贫困和金融包容性问题的深入研究和解决方案探索。
