school_district_analysis:jupyter笔记本 源码
School_District_Analysis 学区分析概述 某城市学区的首席数据科学家玛丽亚(Maria)要求我们帮助分析有关学生资助和学生标准化考试成绩的数据。 我们帮助汇总数据并展示了学校绩效的趋势,以帮助学校董事会和学区长对学校的预算和优先事项做出决策。 向学校董事会提供我们的调查结果后,我们被告知有关学术不诚实的证据; 特别是针对托马斯高中9年级学生的阅读和数学成绩。 我们删除了托马斯高9年级学生的阅读和数学成绩,而其余数据保持不变。 这是我们对更新后的分析的发现。 结果 区域层面的分析 在删除了托马斯高9年级学生的数学和阅读分数之后,学区的整体及格率下降了不到1%。 该更改在学区一级微不足道,并且不应影响学校董事会或学监的任何决定。 地区摘要,包括托马斯高中9年级的数学和阅读成绩 地区摘要,不包括托马斯高中9年级的数学和阅读成绩 在学校一级的分析 加上托马斯高中9年级的
文件列表
school_district_analysis-main.zip
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school_district_analysis-main
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2MB
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135KB
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3KB
schools_complete.csv
699B
PyCitySchools_Challenge (1).ipynb
41KB
School_District_Summary_v1.png
14KB
School_Summary_v2.png
140KB
clean_students_complete.csv
2.21MB
missing_grades.csv
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