美国国家科学基金会NSF学者团队发现数据集-xiyaocheng
数据来源：互联网公开数据
标签：科研合作，学者网络，数据集，科学基金，学术研究，社交网络分析，项目资助，科研团队
数据概述： 该数据集包含来自美国国家科学基金会（NSF）的项目资助信息，记录了NSF资助的科研项目以及参与项目的学者团队信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了近年来NSF资助的科研项目。
地理范围：数据主要集中在美国，涉及了美国各大学，研究机构和科研人员。
数据维度：数据集包括学者姓名，所属机构，研究领域，项目名称，资助金额，合作关系，项目开始和结束时间等信息。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV，JSON等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于美国国家科学基金会（NSF）的公开项目数据库，并已进行清洗和整理。
该数据集适合用于科研合作网络分析，学者团队结构分析，项目资助效果评估，科学计量学等领域的研究，以及数据挖掘，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：适用于科研合作关系分析，学者团队构建，科研项目评估等学术研究，如科研团队的合作模式，学术影响力分析等。
行业应用：可以为科研机构，大学和政府部门提供数据支持，特别是在科研项目管理，科研政策制定等方面。
决策支持：支持科研项目资助决策，科研资源分配优化，以及科研团队的组建与管理。
教育和培训：作为科研管理，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科研项目管理，学者网络分析等。
此数据集特别适合用于探索科研合作模式，学者团队的组织结构和科研项目的影响，帮助用户实现优化科研资源配置，提升科研效率和促进学科发展等目标。
