美国高校招生与财务数据分析数据集USCollegeAdmissionandFinanceData-sham04
数据来源：互联网公开数据
标签：高校数据, 招生分析, 财务分析, 教育, 数据挖掘, 统计分析, 机器学习, 美国高校
数据概述：
该数据集包含来自美国高校的招生、财务等相关数据，记录了美国多所大学的基本情况和财务状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映了某一时间段的美国高校情况。
地理范围：数据覆盖美国境内多所高校，未具体限定范围。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（学校名称）、“Private”（是否私立）、“Apps”（申请人数）、“Accept”（录取人数）、“Enroll”（注册人数）、“Top10perc”（Top10%学生比例）、“Top25perc”（Top25%学生比例）、“F.Undergrad”（本科生人数）、“P.Undergrad”（研究生人数）、“Outstate”（州外学费）、“Room.Board”（食宿费）、“Books”（书本费）、“Personal”（个人花费）、“PhD”（拥有博士学位的教师比例）、“Terminal”（拥有终身职位的教师比例）、“S.F.Ratio”（学生/教师比例）、“perc.alumni”（校友捐赠率）、“Expend”（学校支出）、“Grad.Rate”（毕业率）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为College.csv，便于数据分析和处理。
该数据集特别适用于高校录取分析、财务状况评估、教育资源配置等研究。
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，如高校录取影响因素分析、教育资源分配效率评估、不同类型高校的财务状况对比研究等。
行业应用：可以为教育行业提供数据支持，特别是在高校招生策略制定、财务管理优化、院校排名评估等方面。
决策支持：支持教育管理部门的决策制定，帮助优化教育资源配置，提升教育质量。
教育和培训：作为数据分析、统计学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解教育领域的数据特征。
此数据集特别适合用于探索高校录取模式、财务状况与教育质量之间的关系，帮助用户实现对高校发展趋势的深入理解和预测。
