标题：全球教育与贫困数据集分析报告
数据内容：
本数据集包含了全球范围内关于教育与贫困的相关数据，具体包括以下几个数据元素：
1. Entity：代表国家或地区名称，共有330种不同的值。
2. Code：代表国家或地区的标准化代码，共有261种不同的值。
3. Year：代表数据年份，共有266种不同的值。
4. Expected years of schooling：代表预期教育年限，即学校入学年龄在特定入学率持续情况下的教育年数，共有6611种不同的值。
5. $2.15 a day - Share of population in poverty：代表极端贫困人口比例，即每天生活费低于2.15美元的人口占总人口的比例，共有2504种不同的值。
6. 990305-annotations：代表数据注释或说明，共有2种不同的值。
7. Population (historical)：代表历史人口数据，共有54150种不同的值。
8. World regions according to OWID：代表根据OWID（Our World in Data）划分的全球区域，共有7种不同的值。
数据来源：
本数据集来源于互联网公开数据，数据经过整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
数据用途：
该数据集可用于多个行业的研究与分析，具体包括：
1. 教育行业：研究全球教育水平的差异及其与贫困的关系，评估教育政策的效果。
2. 社会保障与扶贫：分析极端贫困的分布与原因，为制定扶贫政策提供数据支持。
3. 全球发展研究：研究教育与贫困之间的相互作用，探讨全球可持续发展目标的实现路径。
4. 政策制定：帮助政府和国际组织制定教育和扶贫政策，优化资源配置。
统计信息分析：
- Entity和Code的值数量较大，说明数据覆盖了广泛的国家和地区。
- Year的值数量较多，表明数据的时间跨度较长，可能跨越多个年份。
- Expected years of schooling和$2.15 a day - Share of population in poverty的值数量较多，反映出数据在教育和贫困领域的丰富性和多样性。
- World regions according to OWID仅有7种值，说明数据按照OWID的区域划分标准进行分类，便于区域层面的分析。
行业分类：
- 教育行业
- 社会保障与扶贫
- 全球发展研究
- 政策制定
标签：全球教育, 贫困分析, 教育年限, 极端贫困, 数据集说明, 教育政策, 扶贫政策, 数据统计, 人口数据, 区域划分，
