院校录取评估数据集UniversityAdmissionEvaluationDataset-kamranhuseynov
数据来源：互联网公开数据
标签：院校录取, 机器学习, 录取预测, GPA, GRE, 排名, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别记录了院校录取评估相关信息和国家概况信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：录取评估数据侧重于院校录取，国家概况数据包含全球多个国家。
数据维度：
院校录取评估数据包含四个主要字段：
admit: 录取结果（0代表未录取，1代表录取）；
gre: GRE成绩；
gpa: GPA成绩；
rank: 院校排名（1-4，代表排名等级）。
国家概况数据包括多个字段，如landmass（大陆板块）、zone（所属区域）、area（面积）、population（人口）、language（官方语言）、religion（宗教信仰）、bars（条纹数量）、stripes（条纹数量）、colours（颜色数量）、red（红色占比）、green（绿色占比）、blue（蓝色占比）、gold（金色占比）、white（白色占比）、black（黑色占比）、orange（橙色占比）、mainhue（主色调）、circles（圆圈数量）、crosses（十字数量）、saltires（圣安德鲁斯十字数量）、quarters（分区数量）、sunstars（太阳和星星数量）、crescent（新月数量）、triangle（三角形数量）、icon（图标）、animate（动画）、text（文字）、topleft（左上角颜色）、botright（右下角颜色）。
数据格式：CSV格式，包含admissioncsv和1990countriescsv两个文件，方便数据分析与处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于院校录取预测模型构建、影响录取因素分析以及国家概况统计分析。
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：适用于教育领域和数据科学交叉研究，例如录取概率预测、影响录取因素分析、基于GPA和GRE的录取模型构建等。
行业应用：可用于院校招生部门评估申请人，辅助招生决策，预测录取结果，优化招生策略。
决策支持：支持教育机构进行数据驱动的决策，提高录取效率和质量。
教育和培训：可作为机器学习、数据分析、统计学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析方法，进行实践操作。
此数据集特别适合用于探索影响院校录取结果的关键因素，并构建预测模型，提升录取预测的准确性。
