标题：2023年全球无家可归率数据集社会问题的深度洞察
数据内容：
该数据集包含全球多个国家和地区在2023年的无家可归率数据。数据集中的关键数据元素包括：
1. Entity：表示国家或地区名称。
2. Code：表示国家或地区的代码。
3. Year：表示数据收集的年份，最多覆盖4个不同的年份。
4. Rate of people experiencing homelessness (flow, ETHOS 1)：表示无家可归率的特定指标，分为2种不同的值。
5. Rate of people experiencing homelessness (flow, ETHOS 2 and 3)：表示无家可归率的其他指标，分为9种不同的值。
6. Rate of people experiencing homelessness (flow, ETHOS 1, 2 and 3)：表示综合无家可归率指标，分为4种不同的值。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的研究和分析，例如：
1. 社会服务行业：用于制定和优化无家可归者援助计划。
2. 城市发展行业：用于评估城市规划和社会资源分配的合理性。
3. 公共卫生行业：用于研究无家可归现象与公共健康问题之间的关系。
4. 政策制定行业：用于制定针对无家可归问题的政策和法规。
标签：无家可归率, 社会问题, 数据集, 全球统计, 2023年数据, 无家可归现象, 公共政策
行业分类：
1. 社会服务行业：用于改善无家可归者的生活条件和提供援助服务。
2. 城市发展行业：用于优化城市规划和资源分配，减少无家可归现象。
3. 公共卫生行业：用于研究无家可归现象对公共健康的影响，并制定相应的干预措施。
统计信息分析：
- Entity和Code字段各有11种不同的值，表明数据覆盖了11个国家或地区。
- Year字段有4种不同的值，表明数据可能覆盖了多个年份，用于分析无家可归率的变化趋势。
- Rate of people experiencing homelessness字段的统计信息显示，不同指标的无家可归率有不同的分布，表明不同国家或地区在定义和计算无家可归率时可能采用了不同的方法。
