美国高校录取数据分析数据集USCollegeAdmissionDataAnalysis-sreeashrit
数据来源：互联网公开数据
标签：高校录取, 教育统计, 数据分析, 录取率, 财务数据, 学生构成, 升学率, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自美国高校的录取相关数据，记录了高校的申请、录取、注册学生情况以及财务和教学资源信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可被视为某一时期的快照数据。
地理范围：数据覆盖美国境内的高等教育机构。
数据维度：数据集包括以下关键字段：申请数量（Apps）、录取数量（Accept）、注册人数（Enroll）、Top10%高中毕业生比例（Top10perc）、Top25%高中毕业生比例（Top25perc）、本科生人数（FUndergrad）、研究生人数（PUndergrad）、州外学费（Outstate）、食宿费（RoomBoard）、书本费（Books）、个人花费（Personal）、拥有博士学位的教师比例（PhD）、拥有最高学位的教师比例（Terminal）、师生比例（SFRatio）、校友捐赠比例（percalumni）、人均支出（Expend）、毕业率（GradRate）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Education-Post12thStandard.csv，方便数据处理和统计分析。
来源信息：数据来源于公开的教育统计资料，并已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于高等教育领域的研究和分析，以及教育数据挖掘和预测模型的构建。
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：适用于教育学、社会学、经济学等领域的学术研究，如高校录取影响因素分析、学生构成与学费关联性研究等。
行业应用：可以为教育咨询机构、高校招生部门提供数据支持，用于录取策略优化、市场分析等。
决策支持：支持教育政策制定者进行高等教育资源的配置和效率评估，以及高校的战略规划。
教育和培训：作为教育统计学、数据分析等课程的案例，帮助学生理解教育数据分析方法，并进行实操练习。
此数据集特别适合用于探索高校录取、财务状况与学生表现之间的关系，帮助用户进行高校排名预测、生源结构分析等。
