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该数据集汇编了1995年至2023年间阿塞拜疆学校毕业生的关键入学指标，全面展示了他们在入学考试中的表现以及随后被高等教育机构录取的情况。数据集包括男性和女性毕业生的数据，提供了性别特定趋势和表现的见解。数据集采用了一个综合评分系统，将学校毕业生的表现与共和国平均水平进行比较，提供了近三十年来教育成果的细致理解。数据集包含约83,000行数据，每行代表一个学校和学年的独特组合，列包括出勤率、平均分数和不同类型高等教育机构的录取率等指标。此外，数据集还提供了预测分析的应用案例，强调了其在预测未来大学录取率方面的潜力。

原始信息汇总

阿塞拜疆学校毕业生入学指标数据集（1995-2023）

数据集概述

该数据集收集了1995年至2023年阿塞拜疆学校毕业生的关键入学指标，全面展示了他们在入学考试中的表现以及随后被高等教育机构录取的情况。数据包括男性和女性毕业生的信息，提供了性别特定趋势和表现的洞察。数据集采用了一个通用的评级系统，将学校毕业生的表现与共和国的平均水平进行比较，提供了近三十年来教育成果的细致理解。

涵盖了阿塞拜疆地区所有学校的数据，该数据集包含约83,000行，是进行预测分析的宝贵资源，有助于根据历史模式预测未来的大学录取率。数据集按行组织，每行代表一个学校和学年的唯一组合，列出了每个记录的指标，如出勤率、平均分数和不同类型高等教育机构的录取率。

列描述

• school_name: 学校的正式名称。
• region: 学校所在的地理区域或行政区。
• school_code: 分配给学校的唯一标识符，常用于行政和追踪目的。
• year: 报告数据的年份。
• rating_b: 男性毕业生的通用评级，基于其入学考试成绩与共和国平均水平的比较。
• rating_g: 女性毕业生的通用评级，基于其入学考试成绩与共和国平均水平的比较。
• attendance_b: 参加入学考试的男性毕业生人数。
• attendance_g: 参加入学考试的女性毕业生人数。
• attendance_mean_points_b: 男性毕业生在入学考试中的平均分数。
• attendance_mean_points_g: 女性毕业生在入学考试中的平均分数。
• accepted_mean_points_b: 被录取的男性毕业生的平均分数。
• accepted_mean_points_g: 被录取的女性毕业生的平均分数。
• accepted_scholarship_b: 以奖学金形式被录取的男性毕业生人数。
• accepted_scholarship_g: 以奖学金形式被录取的女性毕业生人数。
• accepted_tution_b: 以学费支付形式被录取的男性毕业生人数。
• accepted_tution_g: 以学费支付形式被录取的女性毕业生人数。
• accepted_private_b: 被私立机构录取的男性毕业生人数。
• accepted_private_g: 被私立机构录取的女性毕业生人数。
• accepted_b: 被任何形式的高等教育机构录取的男性毕业生总数。
• accepted_g: 被任何形式的高等教育机构录取的女性毕业生总数。
• advanced_graduate: 表示取得显著高成绩的毕业生，可能包括获得荣誉或奖项。

预测分析应用场景

此外，该数据集提供了进行预测分析的重要机会。通过利用23年的学校毕业生表现和录取率的历史数据，数据科学家和教育研究人员可以开发模型，预测未来一年可能被大学录取的男生和女生人数。这种预测对于教育规划者和政策制定者在分配资源、设计有针对性的干预措施和准备未来教育需求方面具有重要意义。这种预测能力突出了数据集的实用性，不仅作为历史记录，而且作为主动教育规划和政策制定的工具。

伦理和隐私

该数据集尊重隐私，省略了个人识别信息，确保了研究分析中的伦理使用。鼓励用户保持伦理标准，保护所代表的个人和机构的尊严和隐私。