ge2017-dataset

该数据集包含2017年英国大选选区级别的结果和人口统计数据，用于金融时报的分析。数据集包括2015年和2017年的选举结果，以及每个选区人口的各种人口统计、社会经济和其他特征的50多个变量。数据涵盖英格兰、威尔士和苏格兰的所有选区，尽管某些变量的数据对某些选区可能缺失。

This dataset contains constituency-level results and demographic data for the 2017 UK General Election, intended for analysis by the Financial Times. The dataset includes election results from 2015 and 2017, as well as over 50 variables capturing various demographic, socioeconomic and other characteristics of the population in each constituency. It covers all constituencies in England, Wales and Scotland, though data for some variables may be missing for certain constituencies.

原始信息汇总

ge2017-dataset 概述

数据集内容

• 文件: financialTimes_ge2017_dataset.csv

  • 数据范围: 包含2015年和2017年的选举结果，以及50个关于各选区人口的多种人口统计、社会经济和其他特征的变量。
  • 数据完整性: 覆盖英格兰、威尔士和苏格兰的所有选区，部分选区某些变量的数据可能缺失，英格兰和威尔士的数据覆盖最佳。

• 文件: financialTimes_ge2017_dataDictionary.csv

  • 内容: 数据字典，列出数据集中的所有变量、所属类别及数据类型。

数据细节

• 数据提供: 当数据可用时，提供分子、分母及百分比数据。

数据来源

• 选举结果: Press Association Elections
• 欧盟公投脱欧投票估计: Chris Hanretty (数据, 解释)
• 其他变量: Office for National Statistics

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ge2017-dataset数据集通过整合2015年和2017年英国大选的选区级结果，结合50多个关于人口、社会经济及其他特征的变量构建而成。数据来源包括Press Association Elections提供的选举结果、Chris Hanretty的欧盟公投留欧投票估计，以及英国国家统计局的多种统计数据。数据集涵盖了英格兰、威尔士和苏格兰的所有选区，尽管部分选区的某些变量数据缺失，但英格兰和威尔士选区的数据覆盖最为全面。

使用方法

使用ge2017-dataset时，用户首先应查阅数据字典以了解各变量的具体含义和数据类型。数据集适用于进行选区级别的选举结果分析、社会经济因素对选举结果的影响研究等。用户可以利用提供的百分比数据和分子分母数据，进行更精确的统计分析。此外，数据集的结构化格式便于导入各种数据分析软件，如R或Python，进行进一步的数据处理和可视化分析。

背景与挑战

背景概述

ge2017-dataset数据集由英国《金融时报》创建，主要用于分析2017年英国大选的选区级结果及其人口统计特征。该数据集涵盖了2015年和2017年两次大选的结果，并包含了50多个关于各选区人口的社会经济、人口统计及其他特征的变量。数据来源包括英国新闻协会选举数据、Chris Hanretty的欧盟公投留欧票估计数据以及英国国家统计局的公开数据。该数据集为研究英国选举行为、选区特征及其对选举结果的影响提供了重要的数据支持，尤其在政治科学和选举研究领域具有广泛的应用价值。

当前挑战

ge2017-dataset在构建过程中面临的主要挑战包括数据完整性和一致性问题。尽管数据集覆盖了英格兰、威尔士和苏格兰的所有选区，但部分选区的某些变量数据缺失，尤其是苏格兰选区的数据覆盖相对较差。此外，数据来源的多样性也带来了数据整合的复杂性，不同数据源之间的格式和标准可能存在差异，增加了数据清洗和处理的难度。在应用层面，如何有效利用这些多维度数据来揭示选举结果背后的复杂社会经济因素，仍是一个具有挑战性的研究问题。

常用场景

经典使用场景

ge2017-dataset数据集广泛应用于英国大选的政治分析领域，特别是在2017年英国大选期间，该数据集被用于分析选区层面的选举结果与人口统计、社会经济特征之间的关系。研究人员通过该数据集能够深入探讨不同选区在选举中的投票行为，揭示选民偏好与地区特征之间的关联。

解决学术问题

该数据集解决了政治科学研究中的多个关键问题，例如选举结果的预测、选民行为的解释以及选区特征对选举结果的影响。通过提供详细的选区层面数据，研究人员能够构建更精确的模型，分析社会经济因素如何影响选举结果，从而为政治决策提供科学依据。

实际应用

在实际应用中，ge2017-dataset被广泛用于政策制定、选举策略优化以及公共舆论分析。例如，政党可以利用该数据集识别关键选区，制定针对性的竞选策略；政策制定者则可以通过分析选区特征，设计更符合地方需求的政策方案。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，ge2017-dataset在政治科学和选举研究领域引起了广泛关注。该数据集不仅包含了2015年和2017年英国大选的选区级结果，还涵盖了50多个关于人口统计、社会经济和其他选区特征的变量。研究者们利用这些丰富的数据，深入探讨了选举结果与选民背景之间的关系，特别是在英国脱欧公投后的政治格局变化中，该数据集为分析选民行为提供了重要依据。此外，数据集中的详细数据字典和百分比计算方式，使得研究者能够更精确地进行数据分析和模型构建，推动了选举预测和选民行为研究的进一步发展。