加州大学专业分布数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：加州大学，专业分布，课程注册，学生行为，学术资源分配，教育数据分析
数据概述
本数据集提供了加州大学在某学年（具体年份未披露）开设的课程及其注册学生情况的详细记录。数据涵盖了各课程的基本信息，如课程名称、编号、所属领域，以及教授课程的师资团队。此外，数据还包括了学生在四个主要学期（秋季、冬季、春季、夏季）的注册人数，为分析学生兴趣和选课趋势提供了量化依据。
数据还提供了每门课程是否在该学年开设的二元信息，帮助判断课程的开设情况及受欢迎程度。通过结合课程描述和教授信息，数据集提供了定量和定性参数的综合视图，支持多维度的分析。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 趋势分析：研究特定领域或课程在不同时间的受欢迎程度变化，例如学生在不同学期的选课趋势。
2. 比较分析：比较不同专业领域或课程的受欢迎程度，为资源分配提供依据。
3. 相关性分析：探索课程开设时间与学生注册数量之间的关系，例如夏季和秋季是否更受欢迎，并分析潜在原因。
4. 资源分配：分析教授分配情况与学生注册数量的关系，判断是否存在师资需求缺口，为大学的招聘计划提供支持。
5. 教育政策研究：帮助教育管理者了解学生行为模式，优化课程设置和时间安排，例如是否需要增加夏季课程以满足学生需求。
6. 学术研究：为教育研究者提供数据支持，研究不同学科领域在学生中的吸引力，以及课程安排对选课行为的影响。
数据字段定义
以下是数据集中各字段的详细说明：
- Year（学年）
- 类型：数值型
- 描述：课程开设的学年，用于标识数据采集的时间范围。
- Field（领域）
- 类型：字符串型
-
描述：课程所属的具体研究领域，如计算机科学、经济学等。
-
Name（课程名称）
- 类型：字符串型
-
描述：课程的正式名称，用于识别具体的课程内容。
-
Number（课程编号）
- 类型：数值型
-
描述：每门课程的唯一编号，用于区分不同的课程。
-
Area（领域类别）
- 类型：字符串型
-
描述：课程所属的更广泛的学术领域，如工程、人文等。
-
GenArea（总体领域）
- 类型：字符串型
-
描述：课程所属的最广泛的学术类别，例如自然科学、社会科学等。
-
Description（课程描述）
- 类型：字符串型
-
描述：对课程内容的简要概述，帮助理解课程的核心主题和教学目标。
-
Profs1（主讲教授）
- 类型：字符串型
-
描述：负责教授该课程的主讲教授姓名。
-
Profs2（助教/联合教授）
- 类型：字符串型
-
描述：辅助教授该课程的教授或助教姓名，若无则为空值。
-
Fall（秋季学期注册人数）
- 类型：数值型
-
描述：秋季学期选修该课程的学生数量。
-
Winter（冬季学期注册人数）
- 类型：数值型
-
描述：冬季学期选修该课程的学生数量。
-
Spring（春季学期注册人数）
- 类型：数值型
-
描述：春季学期选修该课程的学生数量。
-
Summer（夏季学期注册人数）
- 类型：数值型
-
描述：夏季学期选修该课程的学生数量。
-
Taught（是否开设课程）
- 类型：布尔型
- 描述：二元值（0或1），表示该课程在本学年是否实际开设。
应用场景举例
1. 分析学生偏好：
- 通过比较不同学期的注册人数，研究学生在不同时间的选课偏好，例如是否更倾向于在夏季学期选择某些课程。
- 优化资源配置：
-
根据课程注册人数与教授数量的对比，分析是否存在师资不足的情况，并为招聘计划提供数据支持。
-
课程规划与调整：
-
基于学生注册趋势，评估哪些课程在特定学期需求较高，从而优化课程安排，例如增加夏季课程以满足学生需求。
-
教育政策研究：
-
研究特定领域或课程受欢迎程度的变化，为大学的课程设置和政策调整提供依据。
-
学术研究：
- 探索课程描述与学生注册数量之间的关系，分析课程吸引力的潜在因素。
其他说明
- 数据集来源于公开的互联网数据，由作者Eva Murray整理发布。
- 使用本数据集进行研究时，请务必注明数据来源和作者信息。
- 数据集的版权属于作者，使用时需遵守相关许可协议。
通过本数据集，研究人员、教育管理者和政策制定者能够深入了解加州大学的学术动态和学生行为模式，为教育决策提供数据支持。
