标题：全球教育数据洞察学校教育与预期学年分析
数据内容：
该数据集包含全球多个国家和地区在2022年及以前的教育相关统计数据。数据内容涵盖以下关键元素：
- 国家/地区信息（Entity）
- 对应的国家代码（Code）
- 数据年份（Year）
- 平均受教育年限（Average years of schooling）
- 预期受教育年限（Expected years of schooling）
- 历史人口统计数据（Population (historical)）
- 世界区域分类（World regions according to OWID）
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可为多个行业的研究与决策提供支持：
1. 教育行业：分析全球教育发展趋势，评估各国教育水平
2. 经济发展领域：研究教育对经济增长的潜在影响
3. 政策制定：为教育政策优化提供数据支持
4. 健康与社会福利：探究教育水平与健康指标之间的关系
5. 数据科学研究：作为预测模型的输入变量，研究教育相关的各种社会经济现象
标签：教育统计, 学历分析, 全球教育, 教育趋势, 历史人口, 区域发展, 学年预测, 教育政策, 数据研究, 社会发展,，
行业分类：
1. 教育研究
2. 经济学
3. 公共政策
4. 社会学
5. 数据科学
统计信息分析：
1. 数据覆盖范围广：Entity字段有305种不同值，Code字段有261种不同值，表明数据覆盖了全球多个国家和地区
2. 时间跨度大：Year字段有265种不同值，说明数据包含多年跨度的统计信息
3. 数据维度丰富：Average years of schooling和Expected years of schooling字段分别有6162和6611种不同值，表明数据在教育年限维度上有较高的区分度
4. 人口统计数据详细：Population字段有54150种不同值，显示数据在人口规模方面具有较强的分析能力
5. 区域划分明确：World regions字段仅有7种不同值，说明采用了统一的地理区域划分标准
