诺贝尔奖获奖者信息数据集NobelPrizeLaureatesInformation-angelcc
数据来源：互联网公开数据
标签：诺贝尔奖, 获奖者, 科学, 人文, 历史, 统计分析, 奖项, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自诺贝尔奖官方网站及相关机构的公开数据，记录了自1901年以来诺贝尔奖历届获奖者的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖1901年至最近一年的诺贝尔奖获奖者信息。
地理范围：数据涵盖全球范围内的诺贝尔奖获奖者，包括获奖者出生地、所在机构等信息。
数据维度：数据集包括年份（year）、奖项类别（category）、奖项名称（prize）、获奖理由（motivation）、奖项分享比例（prize_share）、获奖者类型（laureate_type）、获奖者全名（full_name）、出生日期（birth_date）、出生城市（birth_city）、出生国家（birth_country）、现国籍（birth_country_current）、性别（sex）、所属机构（organization_name）、机构所在城市（organization_city）、机构所在国家（organization_country）以及国家ISO代码（ISO）等。
数据格式：CSV格式，文件名为nobel_prize_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于诺贝尔奖官方网站等公开渠道，数据已进行结构化处理，方便用户直接进行分析。
该数据集适合用于历史研究、科学计量学、社会学、人文科学等领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于诺贝尔奖获奖者研究、科学传播、科技政策评估、社会影响力分析等学术研究。
行业应用：可以为教育机构、研究机构、新闻媒体等提供数据支持，特别是在奖项分析、人物传记、科学史研究等方面。
决策支持：支持科研管理部门、高校等机构进行人才评估、学科发展规划、科研项目评估等决策。
教育和培训：作为科学史、社会学、统计学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解诺贝尔奖及其影响。
此数据集特别适合用于探索诺贝尔奖的长期趋势、获奖者特征、学科发展演变等，帮助用户实现数据驱动的洞察和决策。
