学区数据分析报告：Jupyter笔记本应用

资源摘要信息:"school_district_analysis：jupyter笔记本" 知识点： 1. Jupyter Notebook（Jupyter笔记本）：Jupyter Notebook是一款开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。它支持多种编程语言，是数据分析、机器学习、科学计算等领域的常用工具。本资源描述中的“school_district_analysis-main”文件即是使用Jupyter Notebook创建的分析文件。 2. 数据分析：数据分析是一种使用统计和逻辑技巧来理解、解析和呈现数据的方法。在本案例中，数据分析被应用于某城市学区的学生资助数据和标准化考试成绩，目的是为了帮助学区长和学校董事会做出预算和决策的调整。 3. 学区分析：学区分析是指对某一特定地区内的学校进行评估和分析的过程。它通常包括评估学生成绩、教学资源、师资力量和教育成果等多个方面。在这个案例中，首席数据科学家玛丽亚（Maria）要求对学区的学术表现进行分析。 4. 整体及格率：整体及格率是衡量学生在标准化考试中达到及格标准的比例。在本案例中，整体及格率的微小下降表明删除特定学生群体（托马斯高中9年级学生的数学和阅读成绩）的数据对整体趋势影响有限。 5. 学术不诚实：学术不诚实指在学术领域中的不诚实行为，如作弊、抄袭等。本案例中，有关托马斯高中9年级学生的学术不诚实证据的发现导致了相关数据的删除。 6. 数据清洗：数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，指的是检查数据集中的错误和不一致性，并采取措施来纠正或删除这些数据。本案例中，删除了因学术不诚实导致的问题数据，即托马斯高中9年级学生的阅读和数学成绩。 7. 教育决策支持：教育决策支持系统（Educational Decision Support System, EDSS）是指利用信息技术手段，帮助教育管理者进行数据分析、模型构建、决策建议的综合系统。在本案例中，分析结果为学校董事会和学监提供了重要的数据支持，帮助他们做出更好的教育决策。 8. 学区预算：学区预算是学区管理的重要组成部分，它涉及到资金的分配和使用，包括教学设施、师资力量、学生活动、教育项目等方面的支出。在本案例中，数据分析帮助学区管理者了解资金使用对教育成果的影响。 9. 教育成果：教育成果通常指学生通过学习所达到的学业成就，如考试成绩、技能掌握等。在本案例中，标准化考试成绩被用作衡量学区教育成果的重要指标。 10. 区域层面分析：区域层面分析是指从较大范围（如一个城市或地区的多个学区）对教育数据进行研究和评估，以便了解整体趋势和问题。本案例中的区域层面分析帮助管理者从宏观角度审视学区表现。 以上知识点从标题和描述中提取，并结合了Jupyter Notebook及压缩包子文件的相关信息。通过这些知识点，可以深入了解该学区数据分析项目的背景、目的、操作过程和结果，以及它们在教育决策中的应用。