美国高校招生及财务数据分析数据集USCollegeAdmissionsandFinancialData-razzaswal
数据来源：互联网公开数据
标签：高校数据, 招生数据, 财务数据, 教育分析, 机器学习, 数据挖掘, 统计分析, 美国高校
数据概述：
该数据集包含来自美国高校的招生、财务和相关特征的数据，用于高校的分析和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集，反映某一时间段或数个时间段的高校情况。
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“Unnamed: 0”（高校名称）、“Private”（是否私立）、“Apps”（申请人数）、“Accept”（录取人数）、“Enroll”（注册人数）、“Top10perc”（录取学生中高中排名前10%的比例）、“Top25perc”（录取学生中高中排名前25%的比例）、“F.Undergrad”（全日制本科生人数）、“P.Undergrad”（非全日制本科生人数）、“Outstate”（州外学费）、“Room.Board”（食宿费用）、“Books”（书本费用）、“Personal”（个人开销）、“PhD”（拥有博士学位的教师比例）、“Terminal”（拥有最高学历的教师比例）、“S.F.Ratio”（学生/教师比例）、“perc.alumni”（校友捐款比例）、“Expend”（人均支出）、“Grad.Rate”（毕业率）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为College_Data.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据集来源于公开数据，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于高校招生、财务状况和学生表现等方面的研究。
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：适用于高等教育领域的学术研究，如高校招生影响因素分析、财务状况与学生表现的关系研究、高校绩效评估等。
行业应用：可以为教育行业提供数据支持，特别是在高校管理、招生策略制定、教育资源分配等方面。
决策支持：支持高校管理层进行战略规划、资源配置和风险管理，并为学生提供择校参考。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育经济学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解美国高校的运作模式。
此数据集特别适合用于探索高校的财务、招生、教学质量之间的关系，帮助用户优化高校管理、提升教育质量、进行招生预测等。
