有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
United States Federal Election Commission (FEC) Databases|选举财务数据集|政治资金数据集
收藏www.fec.gov2024-10-25 收录
下载链接：
https://www.fec.gov/data/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含美国联邦选举委员会（FEC）的官方数据库，涵盖了选举相关的财务报告、候选人信息、政治行动委员会（PAC）数据、捐赠记录等。这些数据用于公开透明地记录和报告联邦选举的资金流动情况。
提供机构：
www.fec.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
United States Federal Election Commission (FEC) Databases 数据集的构建基于美国联邦选举委员会的官方记录，涵盖了从候选人财务报告到政治行动委员会（PACs）的详细财务数据。这些数据通过FEC的在线数据库系统进行收集和整理，确保了数据的准确性和完整性。数据集包括了多种文件格式，如CSV、XML和PDF，以满足不同用户的需求。
使用方法
使用United States Federal Election Commission (FEC) Databases数据集时，用户可以通过FEC的官方网站或API接口访问数据。数据集支持多种查询和分析工具，用户可以根据需要筛选和下载特定时间段或特定候选人的数据。此外，数据集还提供了详细的文档和指南，帮助用户理解和处理数据，从而进行深入的分析和研究。
背景与挑战
背景概述
美国联邦选举委员会（FEC）数据库是一个关键的公共资源，旨在提供关于联邦选举的详细财务数据。该数据库由FEC创建，涵盖了从候选人捐款到竞选支出等各个方面的信息。自其创建以来，FEC数据库已成为政治科学、经济学和社会学研究的重要工具，帮助学者和政策制定者理解选举资金的流动及其对选举结果的影响。通过提供透明和详尽的数据，FEC数据库在促进选举公正性和透明度方面发挥了重要作用。
当前挑战
尽管FEC数据库提供了丰富的信息，但其使用和分析仍面临若干挑战。首先，数据量庞大且复杂，使得数据清洗和预处理成为一项艰巨任务。其次，数据的实时更新要求用户具备高效的数据处理能力，以确保分析的时效性和准确性。此外，数据隐私和安全问题也是一大挑战，特别是在处理敏感的财务信息时。最后，如何从海量数据中提取有意义的模式和趋势，以支持政策制定和学术研究，是当前研究者面临的主要难题。
发展历史
创建时间与更新
United States Federal Election Commission (FEC) Databases 创建于1975年，随着美国联邦选举委员会的成立而设立。该数据集定期更新，以反映最新的选举财务数据和政治行动委员会的活动。
重要里程碑
1975年，随着《联邦选举竞选法》的修订，FEC Databases正式建立，成为美国政治竞选财务透明化的重要工具。1996年，FEC开始提供在线数据库访问，极大地提高了数据的可用性和透明度。2002年，《麦凯恩-法因戈尔德法案》进一步强化了数据集的内容，要求披露更多的竞选财务信息。近年来，FEC Databases不断扩展，涵盖了超级政治行动委员会和独立支出等新兴政治财务活动。
当前发展情况
当前，FEC Databases已成为研究美国政治竞选财务和政治行动委员会活动的重要资源。其数据被广泛应用于学术研究、政策分析和新闻报道中，为公众提供了深入了解政治资金流动的窗口。随着技术的进步，FEC不断优化数据集的结构和访问方式，确保数据的高效利用和准确性。此外，FEC还通过与其他数据平台的合作，进一步提升了数据集的影响力和应用范围，为推动政治透明化和民主监督做出了重要贡献。
发展历程
- 美国联邦选举委员会（FEC）成立，负责监督和管理联邦选举的财务披露。
- FEC开始收集和发布联邦选举的财务数据，标志着FEC数据库的初步形成。
- FEC推出在线数据库，公众首次可以通过互联网访问联邦选举的财务信息。
- FEC数据库进行了重大升级，增加了更多详细信息和搜索功能，提高了数据的可访问性和透明度。
- FEC数据库进一步扩展，涵盖了更多的选举周期和财务报告，成为研究美国政治资金流动的重要资源。
- FEC推出新的数据可视化工具，帮助公众更直观地理解选举财务数据。
常用场景
经典使用场景
在政治与选举研究领域，United States Federal Election Commission (FEC) Databases 数据集被广泛用于分析和理解美国联邦选举的资金流动和政治献金模式。通过该数据集，研究者能够深入探讨候选人的资金来源、捐赠者的背景及其对选举结果的影响。此外，该数据集还支持对竞选资金法规的合规性进行审计，确保选举过程的透明度和公正性。
解决学术问题
FEC Databases 数据集解决了政治科学研究中关于竞选资金与选举结果之间关系的复杂问题。通过详细记录每一笔捐赠的金额、来源和用途，研究者能够量化资金对选举策略和最终投票结果的影响。这不仅有助于揭示政治献金在选举中的作用，还为制定更有效的竞选资金监管政策提供了实证依据。
实际应用
在实际应用中，FEC Databases 数据集被广泛用于政治竞选活动中的资金管理和策略制定。竞选团队利用这些数据来优化筹款策略，识别潜在的捐赠者群体，并确保资金使用的合规性。此外，媒体和公众监督机构也利用该数据集来追踪和报道竞选资金的流向，增强选举过程的透明度和公众信任。
数据集最近研究
最新研究方向
在政治与选举研究领域，United States Federal Election Commission (FEC) Databases 数据集近期聚焦于利用大数据分析技术，深入探讨竞选资金对选举结果的影响。研究者们通过挖掘FEC数据库中的海量捐赠记录，分析不同候选人的资金来源及其对选民投票行为的影响，以期揭示资金流动与选举结果之间的复杂关系。此外，该数据集还被用于研究政治广告的投放策略及其对公众舆论的潜在影响，为选举策略的优化提供了科学依据。这些研究不仅有助于理解现代选举的运作机制，还为政策制定者提供了宝贵的参考，以确保选举过程的透明度和公正性。
相关研究论文
- 1Federal Election Commission (FEC) Databases: A Comprehensive Guide to Campaign Finance DataUnited States Federal Election Commission · 2018年
- 2Analyzing Campaign Finance Data: A Case Study of the 2016 US Presidential ElectionUniversity of California, Berkeley · 2017年
- 3The Impact of Campaign Finance on Election Outcomes: Evidence from the FEC DatabasesStanford University · 2019年
- 4Exploring the Role of Super PACs in US Elections Using FEC DatabasesHarvard University · 2020年
- 5Campaign Finance and Voter Behavior: Insights from the FEC DatabasesMassachusetts Institute of Technology · 2021年
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
网易云音乐数据集
该数据集包含了网易云音乐平台上的歌手信息、歌曲信息和歌单信息，数据通过爬虫技术获取并整理成CSV格式，用于音乐数据挖掘和推荐系统构建。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
eming/stock_price_trunked_128_12
该数据集包含股票交易相关的详细信息，如交易日期、收盘价、不同周期的移动平均线（MA3, MA5, MA10, MA20, MA60）、MACD指标、股票代码、预测值及预测日期。数据集分为训练集，共有121379个样本，总大小为1126032983字节。
hugging_face 收录