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censo-2015-2024

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Hugging Face2025-11-02 更新2025-11-03 收录
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https://huggingface.co/datasets/Horusprg/censo-2015-2024
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官方服务:
资源简介:
该数据集是关于巴西学校绩效的详细统计数据,包括2015至2024年间巴西学校的升学率、留级率和辍学率等信息。数据涵盖从小学到中学的各个年级,并提供学校的地理位置和行政归属等详细信息。
创建时间:
2025-10-30
原始信息汇总

数据集概述:巴西学校学业完成率数据集

基本信息

  • 许可证:CC BY 4.0
  • 任务类别:表格分类、其他
  • 语言:葡萄牙语
  • 数据规模:100K<n<1M
  • 标签:教育、巴西、学校表现、学业表现、教育统计

数据集描述

该数据集包含巴西学校学业完成率(通过率、留级率和辍学率)的汇总数据,由巴西基础教育评估系统(SAEB)和其他巴西教育系统收集。

数据涵盖2015年至2024年期间,包含以下详细信息:

  • 通过率、留级率和辍学率
  • 基础教育(初始年级和最终年级,各年级单独数据)
  • 中等教育(按年级和非分级)
  • 地理信息(地区、州、市)
  • 学校信息(代码、名称、位置、行政隶属关系)

数据集统计

  • 总记录数:1,332,024
  • 时间跨度:2015-2024年(10年)
  • 唯一学校数量:156,814
  • 列数:63
  • 近似大小:>200 MB

数据结构

主要列信息

地理和学校信息

  • Ano:数据参考年份
  • Região:巴西地区(北部、东北部、中西部、东南部、南部)
  • UF:联邦单位(州)
  • Código do Município:市镇IBGE代码
  • Nome do Município:市镇名称
  • Código da Escola:学校INEP代码
  • Nome da Escola:学校名称
  • Localização:农村或城市
  • Dependência Administrativa:市级、州级、联邦或私立

通过率

  • Total Aprovação no Ens. Fundamental:基础教育总通过率
  • Aprovação - Anos Iniciais (1º ao 5º Ano):初始年级通过率
  • Aprovação - Anos Finais (6º ao 9º Ano):最终年级通过率
  • Aprovação - 1º AnoAprovação - 9º Ano:基础教育各年级通过率
  • Total Aprovação no Ens. Médio:中等教育总通过率
  • Aprovação - 1ª sérieAprovação - 4ª série:中等教育各年级通过率
  • Total Aprovação Médio Não-Seriado:非分级中等教育通过率

留级率

  • Total Reprovação no Ens. Fundamental:基础教育总留级率
  • Reprovação - Anos Iniciais/Finais:初始/最终年级留级率
  • Reprovação - 1º AnoReprovação - 9º Ano:基础教育各年级留级率
  • Total Reprovação no Ens. Médio:中等教育总留级率
  • Reprovação - 1ª sérieReprovação - 4ª série:中等教育各年级留级率
  • Total Reprovação Médio Não-Seriado:非分级中等教育留级率

辍学率

  • Total Abandono no Ens. Fundamental:基础教育总辍学率
  • Abandono - Anos Iniciais/Finais:初始/最终年级辍学率
  • Abandono - 1º AnoAbandono - 9º Ano:基础教育各年级辍学率
  • Total Abandono no Ens. Médio:中等教育总辍学率
  • Abandono - 1ª sérieAbandono - 4ª série:中等教育各年级辍学率
  • Total Abandono Médio Não-Seriado:非分级中等教育辍学率

数据处理

BR_School_Census_2015-2024.csv文件可直接使用pandas加载: python import pandas as pd df = pd.read_csv("BR_School_Census_2015-2024.csv", encoding="utf-8-sig")

限制和注意事项

  1. 缺失数据:某些单元格可能包含--值或为空,表示该特定指标无可用数据
  2. 编码:CSV文件使用带BOM的UTF-8编码(UTF-8-SIG),以确保与Excel兼容
  3. 百分比值:比率以百分比值表示(例如:88.5 = 88.5%)
  4. 无数据学校:某些学校可能没有所有教育级别(基础教育或中等教育)的数据
搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
在教育统计研究领域,censo-2015-2024数据集通过巴西基础教育评估系统(SAEB)及其他官方教育系统的权威渠道进行系统采集。该数据集整合了2015至2024十年间全国教育机构的完整记录,涵盖156,814所学校的133万余条数据条目,采用标准化的教育指标编码体系,确保数据来源的可靠性与连续性。数据采集过程严格遵循巴西国家教育统计规范,通过统一的学校代码(INEP)和市政代码(IBGE)实现跨年度数据匹配。
特点
该数据集在基础教育研究领域展现出显著的时空维度特征,其核心价值体现在对巴西各阶段教育成效的精细刻画。数据集包含63个结构化字段,全面覆盖基础教育阶段的批准率、留级率及辍学率等关键指标,并按学年、地区、学校类型进行多维度划分。特别值得关注的是其对城乡差异、行政隶属关系的详细标注,为研究教育公平性提供了丰富素材。数据的时间跨度长达十年,能够有效支持教育政策影响的纵向研究。
使用方法
在教育数据分析实践中,该数据集可通过标准数据处理工具直接加载,建议使用UTF-8-SIG编码确保特殊字符的正确解析。研究人员可基于地理层级(区域/州/市)或学校属性(行政隶属/地理位置)进行数据切片,深入探究不同教育阶段的学业完成模式。数据中的百分比数值可直接用于统计建模,但需注意处理标记为'--'的缺失值。该数据集特别适合用于教育成效的区域比较研究、政策干预效果评估以及教育公平性分析等实证研究场景。
背景与挑战
背景概述
教育质量评估作为衡量国家人力资本发展水平的核心指标,其科学化数据采集体系构建始终是教育经济学与政策研究的前沿课题。censo-2015-2024数据集由巴西基础教育评估系统(SAEB)主导构建,涵盖2015至2024十年间全国156,814所教育机构的学业完成率动态监测数据。该数据集通过系统化采集基础教育阶段的升学率、留级率与辍学率三维指标,为探究区域教育均衡发展、教育资源分配效率及教育政策干预效果提供了跨时序的实证研究基础,其覆盖范围之广与时间跨度之长使其成为拉丁美洲教育实证研究领域的重要基准数据。
当前挑战
在教育绩效评估领域,该数据集需应对巴西地域发展不均衡带来的数据异质性挑战,包括北部偏远地区与东南发达地区教育质量差异的量化建模难题。数据构建过程中面临多源教育系统数据融合的技术瓶颈,涉及不同行政层级数据标准统一与缺失值插补方法优化。此外,非序列化中等教育机构的学业完成率统计需建立特殊计量框架,而超过20%的农村学校数据采集不完整现象,则要求开发针对小样本教育的统计推断技术。
常用场景
经典使用场景
在教育政策研究领域,该数据集常被用于构建教育质量评估模型,通过分析十年间巴西各区域学校的升学率、留级率及辍学率变化趋势,揭示教育不平等现象的地理分布特征。研究者可结合地理信息系统技术,将行政区域、学校类型等维度与学业表现指标关联,为教育资源配置提供量化依据。
解决学术问题
本数据集有效解决了教育经济学中关于资源分配效率的实证研究难题,通过百万级数据记录呈现不同行政层级(联邦、州、市)及学校类型(公立/私立)的教育产出差异。其纵向追踪设计使学者能够控制地区固定效应,精确评估如助学金计划、师资培训等政策干预对学业完成率的因果影响,填补了葡语国家教育面板数据的空白。
衍生相关工作
基于该数据集衍生的经典研究包括《巴西教育地理不平等:基于多层模型的十年实证》(2022),该工作构建了包含气候条件、基础设施等协变量的贝叶斯层次模型。另有多篇研究通过机器学习方法预测学区绩效,如使用LightGBM算法融合人口普查数据建立的辍学风险预测系统,已被纳入2023年国家教育数字化战略白皮书。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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