幸福感预测数据集HappinessPredictionDataset-aurumintel
数据来源：互联网公开数据
标签：幸福感，数据集，社会学，心理学，预测分析，机器学习，数据科学，生活质量
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的幸福感调查数据，记录了不同人群的幸福感水平及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个国家和地区。
数据维度：数据集包括个人基本信息（如年龄，性别，教育背景等），经济状况（如收入水平，职业等），社会关系（如婚姻状态，家庭规模等），健康状况，生活满意度等多个变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个国际调查机构和公开研究报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于社会学，心理学，经济学等领域的研究和应用，特别是在幸福感预测，社会趋势分析等方面具有重要价值。
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：适用于幸福感预测，社会趋势分析等学术研究，如幸福感的影响因素分析，社会满意度研究等。
行业应用：可以为政府和社会组织提供数据支持，特别是在政策制定，社会福利设计等方面。
决策支持：支持幸福感水平的预测和提升策略制定，帮助相关领域制定更好的社会管理和福利政策。
教育和培训：作为社会学，心理学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解幸福感及其影响因素。
此数据集特别适合用于探索幸福感的影响因素和变化趋势，帮助用户实现幸福感预测，提升社会幸福感水平等目标，为社会管理和政策制定提供数据支持。
