学校预算规划机器学习案例研究数据集SchoolBudgetingCaseStudy-MachineLearningDataset-kakamana
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，预算规划，机器学习，数据分析，学校管理，决策支持，案例研究，预测模型
数据概述：该数据集记录了学校预算规划相关的案例数据，适用于预算分配，资金管理及预测模型的建立。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个地区的公立和私立学校，包括不同规模和类型的学校。
数据维度：数据集包括学校类型，学生人数，教师人数，课程设置，设施维护，行政支出等变量，以及历史预算数据和使用情况。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于教育部门公开报告和学校财务记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育管理，预算规划及机器学习模型训练等领域的应用，尤其在优化学校资源配置，预测未来预算需求等方面具有重要价值。
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：适用于学校预算分配优化，教育资源配置效率等学术研究，如预算与教育质量的关系分析，不同类型学校的预算差异研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在预算编制，资金分配和成本控制方面。
决策支持：支持学校管理层的预算决策和资源优化，帮助制定更科学的财务计划。
教育和培训：作为教育管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解预算规划，预测建模等相关技术。
此数据集特别适合用于探索学校预算规划的规律与趋势，帮助用户实现更高效的资金分配和资源管理，提升教育资源配置的合理性和有效性。
