Data Structure ?
4006.69M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
米国の大学生が卒業時に、就職先や収入見通しをはるかに上回る返済義務を負うことは秘密ではありません。エリート大学の学生は、知名度の低い大学の卒業生よりも収入が多い傾向があることは理解されていますが、将来の収入と大学進学との細かな関係はかなり不明瞭です。教育投資をより投機的でないものにするため、米国教育省は学生奨学金制度の情報と連邦税申告書を照合し、[大学スコアカードデータセット](https://collegescorecard.ed.gov/data/)を作成しました。
Kaggleは、共同学习と協力を促進するために大学スコアカードデータセットをホストしています。このデータセットから得られる洞察は、高等教育の収益をより透明化し、ひいてはより公平にするのに役立ちます。
## データの説明
[ここに、データの一部を探索的に概観するスクリプトがあります](https://www.kaggle.com/benhamner/d/kaggle/college-scorecard/exploring-the-us-college-scorecard-data)。
college - scorecard - release - *.zipには、Kaggleスクリプトを通じて利用可能な同じデータの圧縮版が含まれています。
これは3つの要素で構成されています。
- [大学スコアカードデータのバージョン1.40で公開されたすべての生データファイル](https://collegescorecard.ed.gov/data/)
- Scorecard.csv、すべての年度のデータが結合された単一のCSVファイル。このファイルでは、元のデータで整数キーで表されていたカテゴリ変数をラベルに変換し、Year列を追加しています。
- database.sqlite、Scorecard.csvと同じ情報を含む単一のScorecardテーブルを持つSQLiteデータベース
*Rでのデータ探索が初めてですか？無料でインタラクティブなDataCampのコース「[Kaggleスクリプトによるデータ探索](https://www.datacamp.com/courses/data-exploration-with-kaggle-scripts)」を受講して、ggplotを使ったデータ可視化の基本を学びましょう。途中で最初のKaggleスクリプトも作成することができます。*
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