The mock census dataset you will be given contains randomly generate data using the Faker package in Python. It has
been generated in a similar manner to (and designed to directly emulate the format of) the 1881 census of the
UK wherein only a few questions were asked of the population. The fields recorded are as follows:
1. Street Number (this is set to “1” if it is a unique dwelling);
2. Street Name;
3. First Name of occupant;
4. Surname of occupant;
5. Age of occupant;
6. Relationship to the “Head” of the household (anyone aged over 18 can be a “Head” – they are simply
the person who had the responsibility to fill in the census details);
7. Marital status (one of: Single, Married, Divorced, Widowed, or “NA” in the case of minors);
8. Gender (one of: Male, Female; note that other responses were not implemented in 1881);
9. Occupation (this field was implemented in a modern style, rather than typical 1881 occupations);
10. Infirmity (we have implemented a limited set of infirmities following the style of 1881);
11. Religion (we have implemented a set of real-world religions).

The first task you will have to do is to clean this dataset. As you will rapidly discover, there are missing entries,
and, candidly, some responses from the population are outright lies. Part of the grading for the assignment will
assess these details.
The town from the census is a modestly sized one sandwiched between two much larger cities that it
is connected to by motorways. The town does not have a university, but students do live in the town and
commute to the nearby cities. Once you have a cleaned dataset to analyse, your task is to decide the following:
(a) What should be built on an unoccupied plot of land that the local government wishes to
develop? Your choices are:
(i) High-density housing. This should be built if the population is significantly expanding.
(ii) Low-density housing. This should be built if the population is “affluent” and there is
demand for large family housing.
(iii) Train station. There are potentially a lot of commuters in the town and building a train
station could take pressure off the roads. But how will you identify commuters?
(iv) Religious building. There is already one place of worship for Catholics in the town. Is
there demand for a second Church (if so, which denomination?), or for a different religious building?
(v) Emergency medical building. Not a full hospital, but a minor injuries centre. This should
be built if there are many injuries or future pregnancies likely in the population.
(vi) Something else?
Whichever you choose, you must justify it from the data provided to you and argue it is a priority
against other choices.
The following is the dataset:
House Number,Street,First Name,Surname,Age,Relationship to Head of House,Marital Status,Gender,Occupation,Infirmity,Religion
1,Kaur Drive,Douglas,Adams,77,Head,Widowed,Male,Retired Museum education officer,None,Christian
2,Kaur Drive,Hollie,West,79,Head,Single,Female,Retired Dealer,None,Christian
3,Kaur Drive,Joseph,Hall,55,Head,Single,Male,Fast food restaurant manager,None,Christian
4,Kaur Drive,Gregory,Cox,35,Head,Single,Male,Housing manager/officer,None,None
5,Kaur Drive,Lydia,Jones,42,Head,Single,Female,Unemployed,None,Catholic
5,Kaur Drive,Francis,Jones,3,Son,NA,Male,Child,None,NA
6,Kaur Drive,Diana,Martin,80,Head,Widowed,Female,Retired Accounting technician,None,Christian
6,Kaur Drive,Ruth,Godfrey,12,Granddaughter,NA,Female,Student,None,NA
7,Kaur Drive,Glenn,Turner,76,Head,Widowed,Male,"Retired Designer, textile",None,None
8,Kaur Drive,Suzanne,Jones,46,Head,Single,Female,"Therapist, occupational",None,None
9,Kaur Drive,Kayleigh,Dean,27,Head,Single,Female,Immunologist,None,None
9,Kaur Drive,Samantha,Sheppard-Dean,2,Daughter,NA,Female,Child,None,NA
10,Kaur Drive,Ellie,Hyde,54,Head,Widowed,Female,Occupational hygienist,None,Methodist
11,Kaur Drive,Mohammad,Wilkinson,35,Head,Single,Male,Careers adviser,None,Methodist
11,Kaur Drive,Billy,Wilkinson,3,Son,NA,Male,Child,None,NA
11,Kaur Drive,Mathew,Wilkinson,1,Son,NA,Male,Child,None,NA
12,Kaur Drive,Melanie,Stewart,70,Head,Married,Female,Retired Radio broadcast assistant,Disabled,Christian
12,Kaur Drive,Brian,Stewart,72,Husband,Married,Male,"Retired Radiographer, diagnostic",None,None
13,Kaur Drive,Sarah,Robertson,34,Head,Single,Female,Unemployed,None,Muslim
13,Kaur Drive,Shannon,Robertson,12,Daughter,NA,Female,Student,None,NA
14,Kaur Drive,Conor,Akhtar,68,Head,Single,Male,Retired Translator,None,None
15,Kaur Drive,Fiona,Walker,35,Head,Single,Female,"Scientist, clinical (histocompatibility and immunogenetics)",None,Christian
16,Kaur Drive,Kirsty,Davies,40,Head,Divorced,Female,"Psychologist, prison and probation services",None,Methodist
1,Lime Road,Adam,Hayes,37,Head,Divorced,Male,Advice worker,None,None
2,Lime Road,Hugh,Roberts,80,Head,Divorced,Male,"Retired Radiographer, therapeutic",None,Christian
3,Lime Road,Scott,Ali-Morris,48,Head,Married,Male,Hydrogeologist,None,Christian
3,Lime Road,Maureen,Ali-Morris,38,Wife,Married,Female,Research scientist (maths),None,Christian
3,Lime Road,Dylan,Ali-Morris,8,Son,NA,Male,Student,None,NA
4,Lime Road,Jonathan,Lewis,75,Head,Widowed,Male,"Retired Surveyor, insurance",None,None
5,Lime Road,Donald,Saunders,67,Head,Widowed,Male,Market researcher,None,Christian
6,Lime Road,Joel,Ahmed,89,Head,Married,Male,"Retired Nurse, learning disability",None,Christian
6,Lime Road,Claire,Ahmed,88,Wife,Married,Female,Retired Marketing executive,None,Christian
7,Lime Road,Michelle,Jones,64,Head,Divorced,Female,"Production designer, theatre/television/film",None,Christian
7,Lime Road,Stephen,Jones,0,Grandson,NA,Male,Child,None,NA
8,Lime Road,Garry,Browne,49,Head,Single,Male,Unemployed,None,None
9,Lime Road,Kimberley,Kaur,22,Head,Divorced,Female,University Student,None,None
10,Lime Road,Nicole,Davies,35,Head,Married,Female,Unemployed,None,Catholic
10,Lime Road,Hugh,Davies,37,Husband,Married,Male,"Buyer, retail",None,Catholic
10,Lime Road,Kirsty,Davies,8,Daughter,NA,Female,Student,None,NA
11,Lime Road,Dorothy,Chapman,59,Head,Single,Female,"Production designer, theatre/television/film",None,None
12,Lime Road,Amanda,Barnes,36,Head,Single,Female,Surgeon,None,Christian
13,Lime Road,Amelia,Parkin,44,Head,Single,Female,Unemployed,None,None
14,Lime Road,Sarah,Taylor,60,Head,Divorced,Female,Unemployed,None,None
14,Lime Road,Annette,Taylor,11,Granddaughter,NA,Female,Student,None,NA
15,Lime Road,Valerie,James,23,Head,Divorced,Female,Podiatrist,None,None
16,Lime Road,June,Saunders,68,Head,Widowed,Female,"Retired Surveyor, building control",None,Christian
제공될 모의 인구조사 데이터 세트에는 파이썬의 Faker 패키지를 사용하여 무작위로 생성된 데이터가 포함되어 있습니다. 이 데이터는1881년 인구 조사와 유사한 방식으로 생성되었으며(그리고 그 형식을 직접 모방하도록 설계되었습니다).인구에 대해 몇 가지 질문만 던졌습니다. 기록된 항목은 다음과 같습니다:1. 거리 번호(고유 주거지인 경우 "1"로 설정됨);2. 거리 이름;3. 거주자의 이름;4. 거주자의 성;5. 탑승자의 나이;6. 가구의 "가장"과의 관계 (18 세 이상이면 누구나 "가장"이 될 수 있습니다.인구조사 세부 정보를 작성할 책임이 있는 사람);7. 결혼 상태(미혼, 기혼, 이혼, 사별 또는 미성년자의 경우 "NA" 중 하나);8. 성별(다음 중 하나: 남성, 여성; 1881년에는 다른 응답이 시행되지 않았음에 유의);9. 직업(이 필드는 1881년의 일반적인 직업이 아닌 현대적인 스타일로 구현되었습니다);10. 허약함(1881년 스타일에 따라 제한된 허약함 세트를 구현했습니다);11. 종교 (우리는 일련의 실제 종교를 구현했습니다).가장 먼저 해야 할 일은 이 데이터 세트를 정리하는 것입니다. 금방 알 수 있듯이 누락된 항목이 있습니다,그리고 솔직히 말해서 인구의 일부 응답은 명백한 거짓말입니다. 과제 채점의 일부는 이러한 세부 사항을 평가합니다.이러한 세부 사항을 평가합니다.인구 조사에 나오는 마을은 두 개의 큰 도시 사이에 끼어 있는 적당한 크기의 마을입니다.고속도로로 연결되어 있습니다. 이 마을에는 대학이 없지만 학생들이 이 마을에 거주하고 있으며인근 도시로 통학합니다. 분석할 정리된 데이터 집합이 있으면 다음 사항을 결정해야 합니다:(a) 지방 정부가 개발하고자 하는 비어 있는 토지에 무엇을 지어야 할까요?개발할 것인가? 여러분의 선택은 다음과 같습니다:(i) 고밀도 주택. 인구가 크게 증가하는 경우 이 주택을 건설해야 합니다.(ii) 저밀도 주택. 인구가 "부유"하고 대가족 주택에 대한 수요가 있는 경우 건설해야 합니다.대가족 주택에 대한 수요가 있는 경우.(iii) 기차역. 마을에 통근자가 많을 가능성이 있고 기차역을 건설하면 도로의 부담을 덜어줄 수 있습니다. 하지만 통근자를 어떻게 식별할 수 있을까요?(iv) 종교 건물. 이 마을에는 이미 가톨릭 신자들을 위한 예배당이 하나 있습니다. Is두 번째 교회에 대한 수요가 있습니까(있다면 어느 교단입니까?), 아니면 다른 종교 건물에 대한 수요가 있습니까?(v) 응급 의료 건물. 전체 병원은 아니지만 경미한 부상 센터입니다. 이 건물은부상자가 많거나 향후 임신 가능성이 있는 인구가 많을 경우 건설해야 합니다.(vi) 다른 건물을 원하시나요?어느 쪽을 선택하든, 제공된 데이터에 근거하여 정당화해야 하며 다른 선택지보다 우선 순위가 높다고우선순위라고 주장해야 합니다.다음은 데이터 세트입니다:집 번호, 거리, 이름, 성, 나이, 세대주와의 관계, 결혼 여부, 성별, 직업, 병력, 종교1,카우어 드라이브,더글러스,아담스,77,가장,미망인,남성,은퇴한 박물관 교육 책임자,없음,기독교인2,카우어 드라이브,홀리,웨스트,79,머리,독신,여성,은퇴한 딜러,없음,기독교인3,카우어 드라이브,조셉,홀,55,머리,독신,남성,패스트 푸드 레스토랑 매니저,없음,기독교인4,카우어 드라이브,그레고리,콕스,35,수장,독신,남성,주택 관리자 / 임원,없음,없음5,카우어 드라이브,리디아,존스,42,수장,독신,여성,무직,없음,가톨릭 신자5,카우어 드라이브,프란시스,존스,3,아들,나,남성,자녀,없음,나6,카우어 드라이브,다이애나,마틴,80,머리,미망인,여성,은퇴한 회계 기술자,없음,기독교인6,카우어 드라이브,루스,고드프리,12,손녀,NA,여성,학생,없음,기독교인7,카우 드라이브,글렌,터너,76,머리,미망인,남성,"은퇴 한 디자이너, 섬유",없음,없음8,카우어 드라이브,수잔,존스,46,머리,독신,여성,"치료사, 직업",없음,없음9,카우어 드라이브,케일리,딘,27,머리,독신,여성,면역학자,없음,없음9,카우어 드라이브,사만다,셰퍼드 딘,2,딸,나,여성,아이,없음,나10,카우어 드라이브,엘리,하이드,54,머리,미망인,여성,직업 위생사,없음,감리교도11,카우르 드라이브,모하마드,윌킨슨,35,머리,독신,남성,직업 상담사,없음,감리교도11,카우어 드라이브,빌리,윌킨슨,3,아들,나,남성,아이,없음,나11,카우어 드라이브,매튜,윌킨슨,1,아들,나,남성,자녀,없음,나12,카우 드라이브,멜라니,스튜어트,70,머리,기혼,여성,은퇴한 라디오 방송 보조원,장애인,기독교인12,카우 드라이브,브라이언,스튜어트,72,남편,기혼,남성,"은퇴한 방사선사, 진단",없음,없음13,카우르 드라이브,사라,로버트슨,34,머리,싱글,여성,무직,없음,무슬림13,카우 드라이브,섀넌,로버트슨,12,딸,NA,여성,학생,없음,NA14,카우르 드라이브,코너,아크타르,68,머리,독신,남성,은퇴한 번역가,없음,없음15,카우르 드라이브,피오나,워커,35,머리,독신,여성,"과학자, 임상 (조직 적합성 및 면역 유전학)",없음,기독교인16,카우어 드라이브,커스티,데이비스,40,수장,이혼,여성,"심리학자,교도소 및 보호 관찰 서비스",없음,감리교도1,라임 로드,아담,헤이즈,37,수장,이혼,남성,조언 노동자,없음,없음2,라임 로드,휴,로버츠,80,머리,이혼,남성,은퇴한 방사선사,치료사,없음,기독교인3,라임 로드,스콧,알리 모리스,48,머리,기혼,남성,수문 지질학자,없음,기독교인3,라임 로드,마