美国学校预算支出预测数据集USSchoolBudgetExpenditurePrediction-anshul299
数据来源：互联网公开数据
标签：预算预测, 财政分析, 教育支出, 机器学习, 预算分类, 深度学习, 多分类, 财政预算
数据概述：
该数据集包含来自美国各州学校的预算支出数据，记录了不同学校在各项功能、对象类型、职位类型等方面的预算分配情况，旨在用于预测学校预算支出类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体年份，但通常用于分析近期学校预算分配情况。
地理范围：数据覆盖美国各州学校，具有全国代表性。
数据维度：包括多种预算相关的字段，如功能（Function）、对象类型（Object_Type）、职位类型（Position_Type）、运营状态（Operating_Status）等，以及相关的预算金额。
数据格式：CSV格式，包含SubmissionFormat.csv、TestData.csv、TrainingData.csv三个文件，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的教育财政数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于教育财政分析、预算预测、以及多分类机器学习模型的训练和评估。
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：适用于教育经济学、公共财政学等领域的研究，如学校预算分配效率分析、不同类别支出预测等。
行业应用：可以为教育管理部门、学校管理者提供预算规划和决策支持，尤其是在优化资源配置、预测未来支出等方面。
决策支持：支持教育政策制定者进行财政预算规划和资源分配，从而提高教育资源的利用效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、财政管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解预算预测和财政分析。
此数据集特别适合用于探索学校预算支出规律，构建预测模型，从而优化教育资源配置，提高教育质量。
