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Happiness score dataset|幸福感评估数据集|社会研究数据集
收藏github2023-07-21 更新2024-05-31 收录
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https://github.com/dirty-cat/datasets
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链接失效反馈资源简介：
来自2022年世界幸福报告的幸福分数数据集。
The happiness score dataset from the 2022 World Happiness Report.
创建时间：
2018-10-03
原始信息汇总
数据集概述
数据集内容
- 下载与去规范化脚本：用于dirty_cat数据集的下载和去规范化处理。
- 对应表：KEN Embeddings与其figshare下载ID之间的对应关系表。
- 幸福分数数据集：来自2022年世界幸福报告的幸福分数数据集。
相关资源
参考文献
<a id="1">[1]</a>
https://soda-inria.github.io/ken_embeddings/
<a id="2">[2]</a>
Helliwell, J. F., Layard, R., Sachs, J. D., De Neve, J.-E., Aknin, L. B., & Wang, S. (Eds.). (2022).
World Happiness Report 2022. New York: Sustainable Development Solutions Network.
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
幸福分数数据集（Happiness score dataset）源自2022年世界幸福报告（World Happiness Report 2022），该报告由Helliwell等人编纂。数据集的构建基于全球多个国家和地区的幸福指数调查，涵盖了经济、社会、环境等多个维度的指标。通过系统化的数据收集与分析，研究人员将这些指标量化为具体的幸福分数，从而形成了一个全面反映全球幸福状况的数据集。
使用方法
幸福分数数据集可广泛应用于社会科学研究、政策分析及数据驱动的决策支持系统中。研究人员可以通过分析不同国家和地区的幸福分数变化趋势，探讨影响幸福感的各种因素。政策制定者则可以利用这些数据，制定更有效的社会政策，以提升国民的幸福感。此外，该数据集还可用于机器学习模型的训练，以预测和分析未来的幸福趋势。
背景与挑战
背景概述
幸福分数数据集源自2022年世界幸福报告（World Happiness Report 2022），由Helliwell, J. F., Layard, R., Sachs, J. D., De Neve, J.-E., Aknin, L. B., 和 Wang, S. 共同编辑。该报告由可持续发展解决方案网络（Sustainable Development Solutions Network）发布，旨在探讨全球各国的幸福水平及其影响因素。数据集的核心研究问题围绕幸福感的测量与分析，通过量化各国居民的主观幸福感，为政策制定者提供科学依据，以促进社会福祉和可持续发展。该数据集的发布对心理学、社会学和经济学等多个领域产生了深远影响，成为研究人类幸福感的重要资源。
当前挑战
幸福分数数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，幸福感的量化本身具有主观性和复杂性，如何准确测量并比较不同文化背景下的幸福感是一个难题。其次，数据集的构建需要整合多源数据，包括经济指标、社会支持、健康状况等，这些数据的异质性和不完整性增加了数据处理的难度。此外，数据集的应用也面临挑战，如如何在不同政策背景下解读幸福分数，以及如何确保数据的透明性和可重复性，以支持科学研究和政策决策。
常用场景
经典使用场景
幸福分数数据集源自《世界幸福报告》2022年版，主要用于分析和预测全球各国的幸福指数。该数据集通过整合经济、社会、环境等多维度指标，为研究者提供了一个全面评估国家幸福水平的框架。经典使用场景包括构建幸福指数预测模型，探索影响幸福感的核心因素，以及比较不同国家或地区的幸福状况。
解决学术问题
该数据集解决了幸福研究领域中长期存在的多维度幸福感评估难题。通过提供标准化和结构化的幸福分数数据，研究者能够更精确地量化和分析影响幸福感的复杂因素，如经济状况、社会支持、健康水平等。这不仅推动了幸福经济学的发展，还为政策制定者提供了科学依据，以优化社会资源分配和提升国民幸福感。
实际应用
在实际应用中，幸福分数数据集被广泛用于政府决策支持、社会政策评估以及企业社会责任研究。例如，政府可以利用该数据集识别影响国民幸福的关键因素，从而制定更具针对性的社会福利政策。企业则可以通过分析员工幸福指数，优化工作环境和福利待遇，提升员工满意度和生产力。此外，非政府组织和国际机构也利用该数据集评估全球幸福趋势，推动可持续发展目标的实现。
数据集最近研究
最新研究方向
在心理学与社会科学交叉领域，幸福指数数据集已成为研究全球幸福感趋势的核心资源。该数据集源自《世界幸福报告2022》，由Helliwell等人编纂，提供了全球各国幸福指数的详尽数据，涵盖经济、社会支持、健康等多个维度。近年来，研究者们利用这一数据集，深入探讨了幸福指数与可持续发展目标之间的关联，尤其是在全球疫情背景下，幸福指数的变化趋势及其对社会政策的影响成为热点议题。此外，该数据集还被广泛应用于机器学习与数据分析领域，通过构建预测模型，探索影响幸福感的潜在因素，为制定更有效的社会政策提供了科学依据。
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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
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
Breast Ultrasound Images (BUSI)
小型（约500×500像素）超声图像，适用于良性和恶性病变的分类和分割任务。
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PDT Dataset
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MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程（MOOCs）的相关数据，包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
www.kaggle.com 收录
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该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
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