高校录取与私立学校评估数据集CollegeAdmissionandPrivateSchoolAssessmentDataset-port4siro
数据来源：互联网公开数据
标签：高校录取, 私立学校, 教育评估, 数据分析, 机器学习, 录取预测, 学生表现, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自高校录取与私立学校评估相关数据，记录了学生申请信息及学校属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为反映特定时期内的高校录取和学校评估情况。
地理范围：数据来源于美国高校，涵盖了不同类型的高等教育机构。
数据维度：数据集包括学生ID，以及与录取相关的多项指标，如申请人数（Apps）、录取人数（Accept）、注册人数（Enroll）、学生比例（Top10perc、Top25perc）、学费（Outstate、RoomBoard、Books、Personal）、师生比例（SFRatio）、毕业率（GradRate）等。同时，也包括学校是否为私立学校（Private）的标签。
数据格式：CSV格式，包含College_X_train.csv、College_X_test.csv、College_y_train.csv和College_y_test.csv四个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据整理和结构化。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及用于构建高校录取预测模型和私立学校评估模型。
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：适用于教育政策研究、高校录取策略分析、学校绩效评估等学术研究。
行业应用：可为高校提供数据支持，用于改进招生流程、预测录取结果、优化资源配置。
决策支持：支持教育管理部门进行政策制定，评估学校的办学质量和效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育统计等课程的实训材料，帮助学生理解教育数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索影响高校录取和学校评估的关键因素，帮助用户构建预测模型，提高决策效率。
