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2024 U.S. Elections Data|选举数据数据集|美国政治数据集
收藏github2024-11-23 更新2024-11-28 收录
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https://github.com/danielteberian/2024-Election-Data
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该数据集包含来自美国各州官方来源的2024年选举数据。数据仅包括已认证的官方数据，并按州、县和选区细分。
创建时间：
2024-11-23
原始信息汇总
2024 U.S. Elections Data
数据来源
- 数据来自各州政府官方来源，仅包含已认证的官方数据。
包含的州及其数据格式
- Delaware: CSV文件，来自elections.delaware.gov。
- Oklahoma: CSV文件，包含2024年选举结果，按县划分。另有一个版本按选区划分。
- South Carolina: XML文件，来自enr-scvotes.gov。
- Vermont: XML文件，来自electionresults.vermont.gov。
- Wyoming: 三个XLSX文件，包含选举结果，来自Wyoming Secretary of State网站。
未包含的州及其原因
- Florida: 投票已认证，但尚未添加到dos.fl.gov网站的数据库中。
- Mississippi: 认证日期为12月6日。
- South Dakota: 投票已认证并已发布数据，但尚未找到适用于该数据集的格式。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
该数据集的构建基于美国各州政府的官方选举数据，确保了数据的权威性和准确性。数据来源包括特拉华州、俄克拉荷马州、南卡罗来纳州、佛蒙特州和怀俄明州的官方选举网站。特拉华州和俄克拉荷马州的数据以CSV格式提供，后者还细分到县和选区级别。南卡罗来纳州和佛蒙特州的数据则以XML格式呈现。怀俄明州的数据则以XLSX格式提供，包含详细的选举结果。数据的选择严格遵循官方认证标准，确保每一份数据都经过官方确认。
特点
此数据集的一个显著特点是其多样化的数据格式，涵盖了CSV、XML和XLSX等多种文件类型，这为不同分析需求提供了灵活性。此外，数据集的细分程度较高，特别是在俄克拉荷马州和怀俄明州，数据不仅按县划分，还进一步细分为选区，这为深入分析提供了丰富的数据支持。尽管某些州的数据因未完成认证或格式问题而未被包含，但整体上，该数据集保持了高度的完整性和权威性。
使用方法
使用该数据集时，用户应首先根据所需分析的州和数据细分级别选择相应的文件格式。对于CSV文件，可直接使用电子表格软件或编程语言如Python进行数据读取和处理。XML文件则需要特定的解析工具，如Python的xml.etree.ElementTree模块。XLSX文件则可通过Excel或Python的pandas库进行处理。用户应确保所使用的工具支持相应的文件格式，并根据数据的具体结构进行适当的解析和处理，以实现有效的数据分析。
背景与挑战
背景概述
2024 U.S. Elections Data数据集由各州政府官方来源提供，旨在记录和分析2024年美国大选的选举结果。该数据集的创建时间紧随2024年大选之后，主要研究人员或机构为各州选举委员会。其核心研究问题围绕选举结果的准确性和透明度，对选举研究、政治科学和社会调查等领域具有重要影响力。通过整合来自不同州的多格式数据，该数据集为学者和政策制定者提供了宝贵的研究资源，有助于深入理解选举动态和选民行为。
当前挑战
2024 U.S. Elections Data数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据来源的多样性，包括CSV、XML和XLSX等多种格式，增加了数据整合和处理的复杂性。其次，部分州的数据因未及时认证或格式不兼容而未能纳入，如佛罗里达州和密西西比州的数据缺失，以及南达科他州的数据格式问题，这些都影响了数据集的完整性和可用性。此外，确保数据的准确性和官方性也是一大挑战，特别是在数据更新和验证过程中。
常用场景
经典使用场景
在政治科学和数据分析领域，2024年美国选举数据集被广泛用于研究选举行为和投票模式。通过分析各州的选举结果，研究者能够深入探讨选民偏好、投票率变化以及选举策略的有效性。特别是，数据集提供了按县和选区的详细结果，使得研究者可以进行更精细的区域性分析，从而揭示不同地理和社会经济背景下选民行为的差异。
解决学术问题
该数据集为解决选举研究中的多个学术问题提供了宝贵的资源。例如，它有助于研究选民投票行为的动态变化，评估不同选举策略的效果，以及分析选举结果对政策制定和政治格局的影响。此外，通过对比不同州的选举数据，研究者可以探讨州际差异及其背后的社会经济和政治因素，从而为选举理论和实践提供新的见解。
衍生相关工作
基于2024年美国选举数据集，衍生出了一系列相关的经典工作。例如，有研究利用该数据集进行选民行为预测模型构建，探讨机器学习在选举分析中的应用。此外，还有学者通过对比不同州的选举结果，研究州际政策差异对选民投票行为的影响。这些工作不仅丰富了选举研究的理论框架，也为实际选举策略提供了科学依据。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 收录
FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织（FAO）提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据，旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
www.fao.org 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录