科研项目资助申请及结果数据集ResearchGrantApplicationandOutcomeDataset-puritybiwott
数据来源：互联网公开数据
标签：科研资助, 申请评估, 项目管理, 学术研究, 资助结果, 机器学习, 数据分析, 高校科研
数据概述：
该数据集包含来自澳大利亚墨尔本大学的科研项目资助申请数据，记录了申请信息和最终资助结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含项目开始年份等信息，可推断为一段时间内的项目申请记录。
地理范围：数据主要来源于澳大利亚墨尔本大学，可能涵盖澳大利亚或其他国际合作项目。
数据维度：数据集包括多个字段，涵盖了申请项目的各个方面，如：GrantApplicationID（申请编号），GrantStatus（资助状态），SponsorCode（资助机构代码），GrantCategoryCode（资助类别代码），ContractValueBandseenoteA（合同价值范围），Startdate（项目开始日期），RFCDCode1-5（研究领域代码及百分比），SEOCode1-5（学科代码及百分比），PersonID1-2（申请人ID），Role1-2（申请人角色），YearofBirth1-2（出生年份），CountryofBirth1-2（出生国家），HomeLanguage1-2（母语），DeptNo1-2（院系编号），FacultyNo1-2（学院编号），WithPHD1-2（是否拥有博士学位），NoofYearsinUniatTimeofGrant1（在大学工作年限），NumberofSuccessfulGrant1（成功申请项目数量），NumberofUnsuccessfulGrant1（未成功申请项目数量），以及其他与申请人、项目相关的详细信息。
数据格式：CSV格式，文件名为unimelb_training.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于科研项目申请评估、结果预测、科研人员画像分析等。
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：适用于科研资助管理、科学计量学、科研人员行为分析等研究，例如基于申请人背景、项目类别等因素预测资助成功率。
行业应用：为高校科研管理部门提供数据支持，用于优化资助策略、评估项目质量、提高资金使用效率。
决策支持：支持科研项目申请评审决策，帮助评审专家更全面地了解申请项目。
教育和培训：作为科研管理、数据分析、机器学习等课程的实践案例，帮助学生理解科研项目申请流程，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索科研项目申请成功的关键因素，预测项目资助结果，为科研管理提供数据支持。
