京公网安备11010802038645号京ICP备20022436号-3京EDI证京B2-20220639区块链京网信备 1101082276223860002X号数据描述
本数据集聚焦 2019-2023 年全球高等教育学生迁移动态，覆盖 10 大主流留学目的国（含美英澳加等），精准映射各国顶尖大学与城市分布。数据包含学生原籍国、留学目的地、就读院校、课程选择、就业结果等核心维度，通过仿真建模生成兼具真实性与研究价值的全周期记录。特别适合用于分析全球留学趋势演变、热门学科动向、签证政策影响及毕业生就业表现，为教育机构、研究学者及留学服务行业提供量化决策支撑。
产品基本信息
● 时间范围：2019 年 1 月 - 2023 年 12 月（完整五年周期）
● 覆盖地域：10 大留学目的国（含美国、英国、澳大利亚、加拿大、德国等）
● 数据维度：原籍国、目的国、大学名称、城市、课程类别、入学年份、签证类型、奖学金获取情况、毕业年份、就业行业、起薪水平
● 数据规模：包含 10 万 + 条学生迁移记录（合成数据，结构真实）
● 生成逻辑：基于全球教育统计报告、大学录取数据及就业市场公开信息建模
● 文件格式：Excel（含数据字典）、CSV（兼容 SPSS/R 等分析工具）
● 覆盖地域：10 大留学目的国（含美国、英国、澳大利亚、加拿大、德国等）
● 数据维度：原籍国、目的国、大学名称、城市、课程类别、入学年份、签证类型、奖学金获取情况、毕业年份、就业行业、起薪水平
● 数据规模：包含 10 万 + 条学生迁移记录（合成数据，结构真实）
● 生成逻辑：基于全球教育统计报告、大学录取数据及就业市场公开信息建模
● 文件格式：Excel（含数据字典）、CSV（兼容 SPSS/R 等分析工具）
产品使用说明
- 数据导入：Excel 版本可直接用 Office/Google Sheets 打开，CSV 格式支持 Python pandas、R read.csv 等工具批量读取。
- 核心变量解析：
course_category：按 STEM、商科、人文社科等 12 大类别分类visa_type：区分学生签、工作签等 6 种类型placement_outcome：包含就业率、平均起薪、行业分布等指标
- 典型分析场景：
- 趋势分析：按年份对比 STEM 专业留学人数增长率
- 地域对比：分析德国与法国在理工科学生录取上的差异
- 就业关联：研究奖学金获取与起薪水平的相关性
- 数据局限性：合成数据未包含个体隐私信息，部分国家数据因公开信息有限存在建模偏差，建议结合官方统计数据交叉验证。
产品来源
本数据集由教育数据研究团队通过多层级建模生成：
- 宏观数据锚定：基于世界银行《全球教育监测报告》、OECD 国际学生统计数据确定各国留学人口基数。
- 中观结构映射：参照 QS 世界大学排名、各国教育部公布的学科评估结果，构建大学与课程的真实映射关系。
- 微观行为模拟：通过机器学习算法模拟学生个体选择逻辑，包括国家偏好、专业倾向、就业决策等行为模式。
- 结果验证校准：最终数据经与 2023 年各国留学年报、部分大学公开录取数据交叉比对，关键指标偏差率控制在 5% 以内。
验证报告
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全球学生移民与高等教育趋势
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