美国微型企业密度预测数据集USMicrobusinessDensityPrediction-honghanson
数据来源：互联网公开数据
标签：微型企业, 商业密度, 时间序列预测, 地理信息, 经济指标, 人口统计, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国政府部门和相关研究机构的数据，记录了美国各县（county）的微型企业（microbusiness）密度相关信息，用于预测未来微型企业的发展趋势。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年至2022年，其中train.csv包含历史数据，test.csv包含待预测时间段的数据。
地理范围：数据覆盖美国各州（state）的县级行政区划（county）。
数据维度：
train.csv：包含row_id（行标识符）、cfips（县代码）、county（县名称）、state（州名称）、first_day_of_month（月份起始日）、microbusiness_density（微型企业密度）、active（活跃企业数量）等字段。
test.csv：包含row_id、cfips、first_day_of_month等字段，用于预测。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的政府统计数据和经济研究报告，并已进行标准化处理。
该数据集适合用于时间序列预测、地理空间分析和经济趋势研究。
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：适用于经济学、商业分析和城市规划等领域的学术研究，如微型企业发展趋势分析、区域经济发展预测等。
行业应用：可以为金融、咨询和市场研究行业提供数据支持，特别是在商业决策、市场准入策略等方面。
决策支持：支持政府部门和商业机构的决策制定，例如制定支持微型企业发展的政策、优化资源配置等。
教育和培训：作为经济学、数据科学和机器学习课程的案例研究材料，帮助学生和研究人员理解时间序列预测、地理空间数据分析等。
此数据集特别适合用于预测美国各县的微型企业密度，并探索其与时间、地理位置等因素之间的关系，从而帮助用户优化商业策略、支持政府决策。
