美国归化统计数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：美国归化,移民,人口统计,时间序列,社会经济,政策分析,地域分布
数据概述：
本数据集提供了1999年至2017年间美国移民归化过程的趋势和统计数据。数据集包含多个特征或字段，涵盖了关于移民成为美国公民的各种有价值的信息。具体包括每年的归化年份、个体出生国家、性别、年龄组、职业、教育水平、是否为合法永久居民（LPR）、归化案件的处理时间以及任何特殊豁免情况等。这些信息为研究移民归化趋势、地域分布、社会经济特征和政策影响提供了全面的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括归化趋势分析、地域分布研究、社会经济特征研究、政策影响评估等。研究人员可以通过分析每年的归化数量来研究归化趋势及其与移民政策或经济条件之间的关系。此外，还可以通过分析不同性别、年龄组、职业和教育水平的分布来研究移民归化的社会经济特征。数据集还适合进行地域分布分析，识别不同大陆和国家的归化趋势，并评估这些趋势的变化和影响。该数据集还适用于比较分析，帮助理解不同时间段内归化趋势的演变及其背后的原因。
举例：
理解数据集中的字段：熟悉数据集中提供的不同字段，以了解其提供的信息。字段包括：
- 年份：归化的年份。
- 美国：在美国归化的个人数量。
- 大陆：
- 非洲：出生于非洲国家并在美国归化的个人数量。
- 亚洲：出生于亚洲国家并在美国归化的个人数量。
- 欧洲：出生于欧洲国家并在美国归化的个人数量。
- 北美（不包括加勒比地区）：出生于北美国家（不包括加勒比地区）并在美国归化的个人数量。
- 大洋洲：出生于大洋洲国家（包括澳大利亚和新西兰）并在美国归化的个人数量。
- 南美洲：出生于南美洲国家并在美国归化的个人数量。
分析方法：
- 按年份分析总归化人数：通过查看“美国”列了解每年授予美国公民身份的总人数。可以使用统计方法（如均值、中位数、众数）来理解趋势或识别特定年份的异常值或显著变化。
- 大陆特定分析：
a) 通过查看每个大陆的列（非洲、亚洲、欧洲等）来识别随时间变化的模式。比较增长率，确定与其他地区相比增长较高或较低的地区。
b) 通过计算每年的大陆百分比来确定对整体美国移民贡献最大的大陆。
- 地区特定趋势：
a) 通过进一步将大陆划分为特定地区或国家来分析每个大陆内的移民模式。例如，在亚洲，可以分析东亚（如中国、日本、韩国）、东南亚（如越南、菲律宾）或南亚（如印度、孟加拉国）的趋势。
b) 通过地区/国家之间的比较分析，识别移民率的变化或影响这些变化的任何有趣因素。
- 数据可视化：
利用各种可视化技术（如折线图、条形图、散点图或热图）来表示数据，以更好地理解模式和趋势。
- 相关性分析：
a) 通过比较不同聚合级别的列来识别潜在的相关性。例如：
- 分析每年归化的总人数与某个大陆的归化人数之间的相关性。
- 分析性别、年龄组、职业和教育水平之间的相关性。
研究想法：
- 趋势分析：该数据集可用于研究归化趋势和模式随时间的变化。研究人员和分析师可以跟踪每年的归化数量，识别任何波动或变化，并理解这些变化与其他因素（如移民政策或经济状况）之间的关联性。
- 人口统计分析：数据集中包含有关各种人口统计变量的信息，如年龄、性别、出生国家和教育水平。可以利用这些数据分析成为美国公民的移民的人口统计特征。可以研究自然化个人的人口统计特征的变化，或探索移民到来的地区或国家是否存在任何显著变化。
- 比较分析：该数据集涵盖了18年的跨度（1999年至2017年），可以比较此时间框架内的不同时间段。研究人员可以比较不同年份的主要来源国家或特定时间段内的人口统计构成，以了解归化趋势如何随时间演变。
致谢：
如果您在研究中使用本数据集，请引用原作者。
数据来源：见数据集描述。
许可：见数据集描述。
字段：
- 年份：归化的年份。
- 美国：在美国归化的个人数量。
- 大陆：
- 非洲：出生于非洲国家并在美国归化的个人数量。
- 亚洲：出生于亚洲国家并在美国归化的个人数量。
- 欧洲：出生于欧洲国家并在美国归化的个人数量。
- 北美（不包括加勒比地区）：出生于北美国家（不包括加勒比地区）并在美国归化的个人数量。
- 大洋洲：出生于大洋洲国家（包括澳大利亚和新西兰）并在美国归化的个人数量。
- 南美洲：出生于南美洲国家并在美国归化的个人数量。
- 性别：归化的个人性别。
- 年龄组：归化的个人年龄组。
- 职业：归化的个人职业。
- 教育水平：归化的个人教育水平。
- LPR状态：归化的个人是否为合法永久居民（LPR）。
- 处理时间：归化案件的处理时间。
- 特殊豁免：归化案件中的任何特殊豁免情况。
致谢：
如果您在研究中使用本数据集，请引用原作者。
如果您在研究中使用本数据集，请引用Throwback Thursday。
