2018年美国各州教育绩效数据集-kentvejrupmadsen
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，绩效，数据集，统计分析，机器学习，教育政策，K12，美国
数据概述： 该数据集包含了2018年美国各州教育绩效的详细数据，记录了各州在教育方面的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据涵盖了美国所有州（包括哥伦比亚特区）。
数据维度：数据集包括各州在教育支出、学生成绩（如标准化考试分数）、师生比例、毕业率、入学率等方面的指标。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于美国教育部门及相关机构的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育研究、政策分析、统计建模和机器学习等领域，特别是在教育公平性、资源分配及绩效评估等方面具有重要价值。
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：适用于教育政策评估、教育公平性研究、教育资源配置效率分析等学术研究，如分析教育投入与学生成绩之间的关系、评估不同教育政策的效果等。
行业应用：可以为教育部门、教育机构及教育科技公司提供数据支持，特别是在教育决策、资源分配、教育产品研发等方面。
决策支持：支持教育部门的政策制定、资源分配优化和绩效评估，帮助改进教育质量和效率。
教育和培训：作为教育学、统计学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解美国教育体系、教育绩效评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索教育绩效的影响因素，帮助用户实现教育政策优化、资源配置效率提升等目标，为教育领域的决策和研究提供数据支持。
