肯尼亚银行账户普查预测数据集KenyaBankAccountCensusPrediction-mansourhassan
数据来源：互联网公开数据
标签：银行账户, 普查数据, 金融包容性, 肯尼亚, 机器学习, 预测建模, 人口统计, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自肯尼亚的银行账户普查数据，记录了个人银行账户的开户情况及相关人口统计学特征。主要特征如下：
时间跨度：数据主要基于2018年的普查结果。
地理范围：数据覆盖肯尼亚全国范围。
数据维度：数据集包括多个字段，如：
unique_id: 个人唯一标识符
country: 国家
year: 普查年份
location_type: 居住地类型（城市/乡村）
cellphone_access: 是否拥有手机
household_size: 家庭规模
age_of_respondent: 受访者年龄
gender_of_respondent: 受访者性别
relationship_with_head: 与户主的关系
marital_status: 婚姻状况
education_level: 教育程度
job_type: 工作类型
bank_account: 银行账户开户情况（目标变量，0或1）
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含SampleSubmission.csv、Test.csv和Train.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于相关普查或调查项目，旨在促进金融包容性研究。该数据集已进行结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于研究肯尼亚的金融包容性、预测银行账户持有情况，以及探索不同人口统计学特征对银行账户开户的影响。
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：适用于金融普惠、社会经济学等领域的学术研究，如探索影响银行账户持有率的因素，分析不同人群的金融服务可及性等。
行业应用：可以为金融机构、移动支付平台等提供数据支持，用于客户画像分析、风险评估、市场拓展策略制定等。
决策支持：支持政府部门制定金融普惠政策，优化金融服务供给，促进社会经济发展。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于预测个人是否拥有银行账户，并分析影响银行账户持有情况的关键因素，从而为金融机构和政策制定者提供决策支持。
