抗议活动目标预测数据集ActivistTargetPredictionDataset-papaloveray
数据来源：互联网公开数据
标签：社会活动，目标预测，数据集，机器学习，数据分析，社会科学，行为分析，决策支持
数据概述： 该数据集包含来自各类社会抗议活动的目标预测数据，记录了抗议活动的相关特征及其目标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区，包括欧美，亚洲，非洲等地区的抗议活动。
数据维度：数据集包括抗议活动的类型，规模，参与人数，时间，地点，目标组织或政策等变量。还包括历史抗议活动的目标达成情况。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的社会活动报道，研究论文及新闻报道，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于社会活动研究，目标预测，行为分析等领域，尤其是在机器学习模型训练，预测分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于社会活动研究，目标预测及行为分析，如抗议活动的目标选择原因分析，社会影响力预测等。
行业应用：可以为社会组织，政府机构提供数据支持，特别是在社会稳定分析，政策制定等方面。
决策支持：支持社会活动的目标预测和策略优化，帮助组织者制定更有效的抗议策略。
教育和培训：作为社会科学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社会活动目标预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索社会活动目标的规律与趋势，帮助用户实现对社会活动目标的高效预测，优化社会管理策略，提升决策的科学性和准确性。
