教育众筹项目分析数据集EducationCrowdfundingProjectAnalysisDataset-malavikashamesh
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 众筹, 项目分析, 机器学习, 自然语言处理, 教育公平, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自DonorsChoose平台的教育众筹项目数据，记录了教师发起的项目申请信息，包括项目描述、资助情况、项目类别等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，通常被视为历史项目数据集。
地理范围：数据覆盖美国各州学校发起的教育项目。
数据维度：数据集包含“id”（项目唯一标识）、“teacher_prefix”（教师职称）、“school_state”（学校所在州）、“project_grade_category”（项目适用的年级）、“project_subject_categories”（项目学科类别）、“project_subject_subcategories”（项目子类别）、“teacher_number_of_previously_posted_projects”（教师此前发布项目数量）、“project_is_approved”（项目是否通过审核）、“price”（项目所需资金）、“quantity”（项目所需物资数量）、“cleaned_titles”（清洗后的项目标题）、“cleaned_essays”（清洗后的项目详细描述）、“cleaned_summary”（清洗后的项目摘要）、“isdigit_summary”（摘要是否包含数字）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Preprocessed_DonorsChoose_dataset.csv，便于数据分析和模型构建。数据已经过预处理，包括文本清洗等。
该数据集适合用于教育领域的研究，尤其是在项目资助预测、项目文本分析、教育资源分配等方向。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育众筹项目特征分析、项目成功因素研究、文本情感分析、项目类别预测等学术研究。
行业应用：可以为教育众筹平台提供数据支持，用于优化项目推荐算法、评估项目风险、提升平台运营效率。
决策支持：支持教育政策制定者分析教育资源分配情况、评估不同项目的社会效益，促进教育公平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、自然语言处理等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解教育众筹项目。
此数据集特别适合用于探索影响教育众筹项目成功的关键因素，预测项目筹款情况，并为教育资源的合理分配提供数据支持。
