数据挖掘python财政收入影响因素分析及预测模型

财政收入受多种因素的影响，例如经济增长、税收政策、行业结构、外部环境等。数据挖掘可以帮助我们从大量数据中挖掘出对财政收入影响较大的因素，并建立预测模型。

以下是一些可能的步骤：

1. 收集数据：收集与财政收入相关的数据，例如GDP、税收收入、行业结构、外贸数据等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据归一化等。

3. 特征选择：利用特征选择算法，选择与财政收入相关性较高的特征。

4. 建立模型：选择合适的机器学习算法建立预测模型，例如线性回归、决策树、支持向量机等。

5. 模型评估：利用交叉验证等方法对模型进行评估，选择表现最好的模型。

6. 模型应用：利用建立好的模型进行财政收入的预测和分析。

Python中有很多机器学习库可以用于实现上述步骤，例如pandas、scikit-learn等。