教育项目申请审批预测数据集EducationProjectApprovalPredictionDataset-mokshajnakoripalli

数据来源：互联网公开数据

标签：教育, 项目申请, 审批预测, 机器学习, 文本分析, 教师, 学校, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自DonorsChoose.org的教育项目申请信息，记录了教师提交的教育项目申请及最终的审批结果。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为项目提交时间，具体时间跨度未知，但包含多个年度的项目申请。地理范围：数据来源于美国各州学校，涵盖不同学校状态下的项目申请情况。数据维度：数据集包括教师ID、教师职称、学校所在州、项目提交时间、项目年级、项目学科类别、项目子类别、项目标题、项目描述（包括多个essay字段）、项目资源摘要、教师过往项目数量、项目是否被批准（审批结果）、所需物品总数量和总价等多个维度。数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于DonorsChoose.org，已进行结构化处理。该数据集适合用于教育领域项目申请审批预测研究以及文本挖掘、自然语言处理等技术应用。

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：适用于教育政策研究、教育资源分配优化等领域的学术研究，例如分析影响项目审批的关键因素、探索项目申请文本与审批结果之间的关系等。行业应用：可以为教育机构和非营利组织提供数据支持，特别是在项目评估、资金分配、教师支持等方面。决策支持：支持教育部门和相关机构的决策制定，优化项目审批流程，提高资源利用效率。教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解教育项目申请过程和影响因素。此数据集特别适合用于探索教育项目申请的规律与趋势，预测项目审批结果，优化项目申请策略，帮助教育机构更好地分配资源。