World Happiness Report|幸福研究数据集|社会科学数据集

该项目分析了2015年和2023年的世界幸福报告数据集，以探索影响不同国家幸福感的因素。通过检查数据，旨在识别幸福的关键决定因素，如GDP、社会支持和预期寿命，并探索区域趋势。

原始信息汇总

World Happiness Report Analysis

数据集概述

本项目分析《世界幸福报告》数据集，以了解影响不同国家幸福感的因素。通过检查2015年和2023年的数据，旨在识别幸福感的决定性因素，探索地区差异，并开发幸福分数的预测模型。

数据文件

本仓库包含以下文件：

1. World_Happiness_Report_Analysis.ipynb: 包含完整分析的Jupyter Notebook，包括数据预处理、探索性数据分析（EDA）、相关性分析和机器学习模型。
2. 2015.csv: 包含2015年《世界幸福报告》数据的集，用于收集地区信息。
3. WHR2023.csv: 包含2023年《世界幸福报告》数据的集，作为主要分析数据集。

数据来源

本分析使用的数据集来自Kaggle：

• World Happiness Report 2023
• World Happiness Report 2015

项目目标

1. 识别影响幸福感的因素: 确定影响幸福分数的最重要变量，如GDP、社会支持和预期寿命。
2. 地区幸福感分析: 探索不同地区的幸福感差异，并识别不同地区的趋势。
3. 分类和预测: 开发机器学习模型，基于关键因素对幸福分数进行分类和预测。

分析方法

分析通过以下步骤进行：

1. 数据预处理: 处理缺失值，数据归一化，合并数据集以进行综合分析。
2. 探索性数据分析（EDA）: 可视化和分析数据分布、异常值和地区趋势。
3. 相关性分析: 使用统计方法识别幸福分数与各种因素之间的关系。
4. 机器学习模型: 实施决策树回归和线性回归来预测幸福分数。

结果概览

• 关键因素: GDP、社会支持和健康预期寿命是影响幸福分数的最重要因素。
• 地区分析: 西欧、北美、澳大利亚和新西兰的幸福分数最高，而亚洲和非洲则落后。
• 预测模型: 决策树回归模型解释了大约83%的幸福分数变异，显示其有效性。

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数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于对2015年和2023年世界幸福报告的详尽分析。通过从Kaggle平台获取的原始数据，研究团队进行了数据预处理，包括处理缺失值、数据归一化以及多源数据的整合，以确保分析的全面性和准确性。随后，利用探索性数据分析（EDA）技术，对数据分布、异常值及区域趋势进行了深入挖掘，为后续的关联分析和机器学习模型的构建奠定了坚实基础。

特点

此数据集的显著特点在于其涵盖了全球多个国家和地区的幸福指数数据，并详细记录了影响幸福感的多维度因素，如国内生产总值（GDP）、社会支持及健康预期寿命等。此外，数据集还揭示了不同区域间的幸福差异，为政策制定者提供了宝贵的参考信息。通过机器学习模型的应用，该数据集不仅能够识别关键影响因素，还能预测未来的幸福趋势，具有极高的实用价值。

使用方法

使用该数据集时，用户首先需克隆GitHub仓库并安装所需的Python库。随后，通过运行Jupyter Notebook中的分析文件，用户可以进行数据预处理、探索性数据分析、关联分析以及机器学习模型的构建与评估。具体操作包括加载数据、执行数据清洗、进行可视化分析及模型训练等步骤。通过这些操作，用户能够深入理解全球幸福指数的构成要素，并利用预测模型对未来的幸福趋势进行科学预测。

背景与挑战

背景概述

世界幸福报告（World Happiness Report）数据集是由联合国可持续发展解决方案网络（SDSN）发布的一系列年度报告，旨在探讨全球各国幸福感的差异及其影响因素。该数据集的核心研究问题在于识别和量化影响幸福感的各种社会经济因素，如国内生产总值（GDP）、社会支持、健康预期寿命等。自2012年首次发布以来，世界幸福报告已成为衡量全球幸福感的重要工具，对政策制定、社会科学研究以及公众意识提升产生了深远影响。

当前挑战

世界幸福报告数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据收集涉及多个国家和地区的复杂社会经济指标，确保数据的准确性和一致性是一大难题。其次，幸福感本身是一个主观且多维度的概念，如何科学地量化和分析这些主观感受是另一大挑战。此外，随着时间的推移，社会经济环境的变化可能导致数据的可比性问题，需要不断更新和调整分析方法以保持研究的时效性和有效性。

常用场景

经典使用场景

在社会科学领域，世界幸福报告数据集被广泛用于探索和分析全球各国的幸福指数。通过整合2015年和2023年的数据，研究者能够深入挖掘影响幸福感的核心因素，如国内生产总值（GDP）、社会支持和生活预期寿命。此外，该数据集还支持区域性幸福差异的分析，帮助识别不同地区幸福感的趋势和模式。

衍生相关工作

基于世界幸福报告数据集，许多后续研究和工作得以展开。例如，有研究者利用该数据集开发了预测模型，以预测未来幸福指数的变化趋势。此外，还有学者通过该数据集进行了跨文化比较研究，探讨不同文化背景下幸福感的差异。这些衍生工作不仅丰富了幸福感研究的理论框架，也为实际应用提供了更多可能性。

数据集最近研究

最新研究方向

在幸福研究领域，世界幸福报告数据集的最新研究方向主要集中在通过机器学习模型预测幸福分数，并深入分析影响幸福的关键因素。研究者们利用2015年和2023年的数据，通过数据预处理、探索性数据分析和相关性分析，揭示了GDP、社会支持和健康预期寿命等变量对幸福分数的显著影响。此外，区域幸福分析揭示了不同地区的幸福趋势，特别是西方欧洲、北美、澳大利亚和新西兰的高幸福分数，与亚洲和非洲的相对较低幸福分数形成对比。这些研究不仅有助于理解全球幸福分布的动态变化，还为政策制定者提供了科学依据，以改善国民幸福水平。