数据挖掘实战：财政收入影响因素分析及预测
项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/f0df5 本资源文件提供了一个完整的数据挖掘实战项目，旨在分析和预测财政收入的影响因素。通过数据探索、预处理和模型构建，本项目识别了关键影响因素，并使用灰色预测模型和支持向量机回归模型对2014年和2015年的财政收入进行了预测。
项目背景
在现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不仅是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。科学、合理地预测地方财政收入，对于克服年度地方预算收支规模确定的随意性和盲目性，正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义。
项目目标
- 分析、识别影响地方财政收入的关键属性：通过数据挖掘技术，分析和识别对地方财政收入有显著影响的关键因素。
- 预测2014年和2015年的财政收入：利用构建的预测模型，对未来两年的财政收入进行预测，为政府决策提供依据。
项目步骤
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数据探索：
- 数据质量分析：包括缺失值分析、异常点分析和重复数据分析。
- 数据特征分析：描述性统计分析、分布分析和相关性分析。
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数据预处理：
- 处理数据中的缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。
- 利用Lasso特征选择模型去除特征间的多重共线性。
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模型构建：
- 灰色预测模型：建立单个属性的灰色预测模型。
- 支持向量机回归模型：构建支持向量机回归预测模型，得出2014年至2015年财政收入的预测值。
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模型评价：
- 对构建的模型进行评价，确保模型的准确性和可靠性。
项目成果
本项目通过数据挖掘技术，成功识别了影响地方财政收入的关键因素，并构建了有效的预测模型。预测结果为政府合理控制财政收支、优化财政建设提供了科学依据。
使用说明
- 数据准备：下载并准备好项目所需的数据集。
- 环境配置：确保Python环境及相关库（如pandas、numpy、scikit-learn等）已安装。
- 运行代码：按照项目步骤运行代码，进行数据探索、预处理、模型构建和预测。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，提出问题或建议。请通过GitHub提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
