收入不平等

实验报告（完整、提交作业版

数据集包含来自1994年人口普查的去识别记录，预测年收入是否超过50,000美元。

这份PPT介绍了Adtributo，一个用于广告系统收入调试的工具或系统。

通过项目计划的实施，领导项目，并创建不同时间表的会议记录（MOM）文件，确保及时交付。开发监督机器学习模型，利用K近邻和线性回归算法，预测AT Home集团的销售收入，基于其存储的人口统计数据。分析结果将协助领导层评估未来资本计划的有效性。利用电子商务交易数据进行数据挖掘和定量分析，解答关键业务问题，通过Python库和Tableau进行可视化。提供技术洞察，并将其转化为业务决策建议，汇总至Tableau仪表板。

了解当地区域的房价数据和平均个人年收入对于购房者至关重要。这些信息可以帮助购房者评估自身的 affordability，制定合理的购房预算，并选择适合自身经济状况的房产。

解决用友总账明细账不平的问题，使用前请务必备份数据，此为热心提供，不对后果负责。

本研究利用美国社区调查公共用途微数据样本（PUMS）数据，对无父母陪伴家庭的收入进行分析。样本数据代表了美国约 1% 人口的响应。比较了祖父母和非祖父母领导的家庭收入情况。

项目探究收入水平如何影响人们对自身健康状况的感知准确性。项目利用美国疾病控制与预防中心 2019 年全国健康访问调查（NHIS）数据，并结合 2019 年全球疾病负担权重数据，构建了一个综合健康评分，用以衡量实际健康状况。通过线性回归模型分析，结果表明：收入越高，人们对自己健康状况良好的判断准确性越高，但对健康状况不佳的判断准确性则下降。而收入较低的人群则相反，随着实际健康状况下降，他们对自己健康状况不佳的判断准确性反而提高。这一发现与现有研究结果一致，模型验证准确率达到 66.67%。 项目使用 NHIS 的“成人样本访问”数据，并下载了相应的 CSV 文件。估算的健康评分权重也被整合到数据集中，方便分析。

近年来，随着数据科学技术的迅速发展，不平衡数据学习成为研究的焦点之一。新型算法PCBoost结合了重采样和boosting技术，为解析不平衡数据提供了新的视角和工具。

MATLAB 开发的加权支持向量机用于处理不平衡分类中的异常控制趋势模式。