美国中小学教师资助项目申请数据集U-S-K-12TeacherFundingProjectApplications-manasvee1
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 教师, 资助项目, 项目申请, 文本分析, 机器学习, 公共事业, 捐款
数据概述：
该数据集包含来自 DonorsChoose.org 平台的项目申请数据，记录了美国中小学教师为获得资助而提交的项目详情。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为项目申请提交的时间，具体时间跨度未明确标注，但包含测试集、训练集，可用于评估项目申请的预测模型。
地理范围：数据覆盖美国各州的中小学教育项目。
数据维度：数据集主要包含以下几个文件：
train.csv：训练集，包含项目ID、教师ID、教师职称、学校所在州、项目提交时间、项目年级分类、项目主题类别、项目子类别、项目标题、项目描述（多篇essay形式）、项目资源摘要、教师过往项目数量以及项目是否被批准等信息。
test.csv：测试集，包含与训练集相似的字段，但不包含项目是否被批准的标签。
resources.csv：项目所需资源信息，包括项目ID、资源描述、数量和价格。
sample_submission.csv：提交示例文件，用于预测项目是否被批准。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据已完成基本的数据清洗和整理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于教育领域的研究，尤其是在项目申请评估、教师需求分析和资助决策支持等方面。
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、教师需求分析、以及项目申请成功率影响因素分析等学术研究。
行业应用：可以为教育公益组织、慈善机构和在线教育平台提供数据支持，例如优化资助决策、改进项目评估流程、进行捐款预测等。
决策支持：支持教育管理部门和学校制定更有效的资源分配策略，以及为教师提供项目申请方面的指导。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据分析方法解决实际问题。
此数据集特别适合用于探索影响项目申请成功率的关键因素，构建预测模型，以及分析不同地区、不同学科的项目申请特点，从而优化资源分配和提升捐款效率。
