school database

从collegeScorecard包中选取的school数据库，包含了学校的详细信息。

The school dataset selected from the collegeScorecard package contains detailed information about schools.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: school数据库（来自collegeScorecard包）
• 数据来源: collegeScorecard R包
• 官方文档: https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/doc/collegeScorecard/school.html

数据内容

• 变量示例:
  • id: 学校ID（整数型）
  • name: 学校名称（字符型）
  • city: 所在城市（字符型）
  • state: 所在州（字符型）
  • zip: 邮政编码（字符型）
  • latitude: 纬度（数值型）
  • longitude: 经度（数值型）
  • url: 学校网址（字符型）
  • deg_predominant: 主要学位类型（因子型）

获取方式

R install.packages(collegeScorecard) library(collegeScorecard) school

相关活动

• 数据发布时间: 2025年2月15日
• 数据可视化竞赛:
  • 提交期限: 2025年2月15日至3月31日
  • 奖项设置:
    • 一等奖: 300欧元
    • 二等奖: 100欧元
  • 结果公布: 2025年4月

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于`collegeScorecard`包中的`school`数据库。该数据库的构建采取从官方资源直接导入的方式，包含了众多学校的详细信息，如学校ID、名称、所在城市、州、邮编、纬度、经度以及学校网址等。这些信息为参赛者提供了丰富的可视化素材。

特点

此数据集的特点在于其内容的详实性和专业性。不仅涵盖了学校的地理位置信息，还包含了学校的学位类型，这对于分析不同地区教育资源的分布和学校教育水平有重要价值。此外，数据集的开放性使得研究者能够方便地获取并用于各类分析和可视化竞赛。

使用方法

数据集的使用方法简要明了。首先，用户需通过R语言的`collegeScorecard`包来安装和调用数据集。随后，用户可以直接使用数据集中的变量进行数据探索、清洗和可视化。在规定的竞赛期间，参与者需将制作的可视化作品或链接通过指定邮箱提交，以便参与评审和竞赛。

背景与挑战

背景概述

在高等教育领域，数据可视化竞赛已成为推动数据分析技能和创新能力的重要手段。本数据集名为school database from collegeScorecard，源自collegeScorecard包，是一个关于学校信息的数据库。该数据集的创建旨在为数据可视化竞赛提供基础数据，并于2025年2月15日对公众开放。由collegeScorecard提供的数据，不仅包含了学校的基本信息，还涵盖了教育程度等关键变量，对教育政策制定、学校选择等领域的研究具有重要的参考价值。

当前挑战

该数据集在应用过程中面临的挑战主要涉及两个方面：一是如何在众多学校数据中提取有用信息，构建有效的可视化作品，以解决教育领域的实际问题；二是数据构建过程中，如何确保数据的准确性、完整性和及时更新。这些问题要求参赛者不仅需要具备较强的数据处理能力，还需要对教育领域有一定的了解，以准确解读数据背后的含义。

常用场景

经典使用场景

在数据可视化竞赛中，school数据库作为collegeScorecard的一部分，其经典的使用场景在于参赛者利用R语言对教育数据进行可视化分析，旨在通过图表直观展现教育相关的多样性和复杂性，如学校地理位置、学位类型等维度信息。

解决学术问题

该数据集有效地解决了教育领域中关于学校资源分配、学生招生以及教育成效评估等学术研究问题，为研究者提供了宝贵的一手数据资源，增强了研究的客观性和准确性。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生了众多相关的工作，包括但不限于教育数据分析模型、可视化方法研究以及教育预测算法的开发，推动了教育数据科学领域的进步。