dac-and-crs-code-lists|国际援助数据集|数据分类数据集

DAC秘书处维护的多种代码列表，用于捐赠者报告其援助流动到DAC数据库，并用于DAC数据库中信息的分类。

The DAC Secretariat maintains a variety of code lists used by donors to report their aid flows to the DAC database, and for the classification of information within the DAC database.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

DAC和CRS代码列表

数据集来源

由DAC秘书处维护，用于捐助者报告其援助流向DAC数据库，并用于分类DAC数据库中的信息。

数据格式

原始数据为Excel文件，通过脚本转换为CSV格式。

数据获取方式

数据从OECD网站获取，并通过Python脚本进行下载和转换。

数据准备

• 所需环境：Python 3.x
• 安装命令：pip install -r requirements.txt
• 运行脚本：python scraper.py

许可证

本数据集根据公共领域贡献和许可证授权。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由DAC秘书处维护，主要用于捐助者向DAC数据库报告其援助流动情况。数据来源于OECD网站上的Excel文件，通过自动化脚本将其转换为机器可读的CSV格式。构建过程中，使用Python 3.x环境运行脚本，确保数据的准确性和一致性。

特点

该数据集包含了DAC和CRS代码列表，这些代码用于分类和报告援助流动信息。数据以CSV格式提供，便于机器读取和处理。其特点在于数据的标准化和广泛适用性，能够支持多种数据分析任务。此外，数据集遵循公共领域许可，允许自由使用和分发。

使用方法

使用该数据集前，需确保已安装Python 3.x环境。通过运行提供的脚本，用户可以自动下载并转换数据。具体步骤包括安装依赖包并执行scraper.py脚本。转换后的CSV文件可直接用于数据分析、报告生成等任务，适用于研究援助流动、政策分析等领域。

背景与挑战

背景概述

DAC和CRS代码列表数据集由DAC秘书处维护，主要用于捐助者向DAC数据库报告其援助流动情况。该数据集的核心研究问题在于如何有效地分类和管理国际援助数据，以便于全球范围内的数据共享和分析。自创建以来，该数据集已成为国际发展援助领域的重要工具，对政策制定和资源分配产生了深远影响。数据集的主要研究人员和机构包括OECD及其下属的DAC秘书处，他们通过持续更新和维护这些代码列表，确保了数据的时效性和准确性。

当前挑战

DAC和CRS代码列表数据集在解决国际援助数据分类问题时面临多重挑战。首先，数据来源的多样性和复杂性使得数据整合和标准化变得困难，尤其是在不同国家和机构使用不同的报告格式和标准时。其次，数据集的构建过程中，从Excel文件到机器可读格式的转换需要高度的技术精确性，以确保数据的完整性和一致性。此外，随着国际援助政策的不断变化，代码列表需要频繁更新，这对数据维护提出了更高的要求。这些挑战不仅考验了数据处理技术，也对数据管理策略提出了新的要求。

常用场景

经典使用场景

在开发援助委员会（DAC）的背景下，dac-and-crs-code-lists数据集主要用于标准化和分类援助流动数据。该数据集提供了一个机器可读的格式，使得研究人员和分析师能够高效地处理和分析援助数据，从而支持国际援助政策的制定和评估。

解决学术问题

该数据集解决了国际援助数据标准化和分类的难题，为研究者提供了一个统一的框架来比较和分析不同国家和组织的援助流动。这不仅提高了数据的可比性和透明度，还促进了国际援助政策的科学研究和决策支持。

衍生相关工作

基于dac-and-crs-code-lists数据集，许多研究项目和分析工具得以开发，如援助流动的可视化平台和援助效果评估模型。这些衍生工作不仅扩展了数据集的应用范围，还推动了国际援助领域的数据驱动决策和策略优化。