male-first-names-us-frequency

该数据集包含了1880年至2014年间美国出生人口中男性名字的历史频率。每个名字对应一个数组，记录了每年的出生频率。对于那些每年出生人数少于五人的名字，数据集不包含相关数据。

This dataset encompasses the historical frequency of male names among births in the United States from 1880 to 2014. Each name is associated with an array that records the annual birth frequency. Data pertaining to names with fewer than five births per year are excluded from the dataset.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

datasets-male-first-names-us-frequency

数据内容

数据集包含1880年至2014年间美国男性新生儿的名字频率。每个名字作为数据对象的键，对应的值是一个二维数组，记录了每年该名字的新生儿数量。对于每年新生儿数量少于五名的名字，数据集中不包含相关信息。

数据格式

• 数据类型：对象
• 键：所有男性名字（小写）
• 值：二维数组，包含年份和对应年份的新生儿数量

数据来源

数据来源于美国社会保障管理局（Social Security Administration），基于1879年后的社会保障卡申请记录。

使用方法

通过npm安装后，可以使用以下JavaScript代码访问数据： javascript var data = require( datasets-male-first-names-us-frequency );

示例

获取特定名字（如"Kaden"）的数据： javascript data.kaden /* [ [1977,5], [1980,5], [1982,6], (...), [2012,2939], [2013,2617], [2014,2440] ] */

数据集许可证

MIT许可证

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集male-first-names-us-frequency的构建基于美国社会安全管理局自1879年以来出生人口中男性名字的使用频率。数据涵盖了从1880年至2014年间所有赋予美国出生男性儿童的名字，频率统计以每年为单位，并以字母小写形式呈现。

特点

此数据集的特点在于其长时间跨度的覆盖，以及详尽的年度名字使用频率记录。它不仅提供了单个名字随时间的流行趋势，而且允许研究者对美国男性名字的使用变迁进行深入分析。基于官方文档，该数据集属于公共领域。

使用方法

数据集的访问和使用通过npm包管理器进行，用户需要安装相应的npm包。安装后，可以通过require函数加载整个数据集，数据以对象形式组织，键为名字，值为包含每年出生频率的数组。此外，数据集还提供了单元测试和测试覆盖率报告，以确保数据的准确性和完整性。

背景与挑战

背景概述

男性姓名频率数据集（male-first-names-us-frequency）为一项旨在记录美国出生男孩姓名历史频率的研究成果。该数据集的创建始于对人口统计学中姓名流行趋势的深入探索，由美国社会保障局（Social Security Administration）提供原始数据，数据基于1879年后美国出生人口的社保卡申请记录。此数据集自1880年至2014年，详尽地记录了每个男性姓名每年的出生频率，为姓名学研究、社会文化分析以及人口统计预测等领域提供了宝贵的资源。

当前挑战

在构建该数据集的过程中，研究人员面临了数据收集、清洗和标准化的挑战。数据集需要确保隐私保护，同时处理大量数据的一致性和准确性问题。此外，该数据集在应用于机器学习和数据分析时，面临的挑战包括如何处理数据中的稀疏性，以及如何准确反映美国社会文化变迁对姓名使用的影响。

常用场景

经典使用场景

在人口学以及社会文化研究领域，该数据集male-first-names-us-frequency提供了美国自1880年至2014年间男性婴儿名字的使用频率。其经典使用场景在于分析名字的流行趋势，探究不同历史时期社会文化变迁对个人命名习惯的影响。

实际应用

在实际应用中，该数据集可用于市场营销、广告以及个性化推荐系统，帮助企业理解目标客户群的命名习惯，以及这些习惯背后的文化含义，从而制定更有效的市场策略。

衍生相关工作

基于male-first-names-us-frequency数据集，研究者们衍生出了一系列相关工作，如分析名字流行度与经济指标的关系，以及名字的地域分布特征，这些研究进一步拓宽了数据集的应用领域，加深了对社会文化现象的理解。