Hoy en día, cada vez más personas eligen estudiar para un MBA. Hoy, Powerdrill AI explorará el conjunto de datos de Admisión de MBA, Clase 2025.

Fuente: Kaggle

El conjunto de datos ofrece una visión detallada de los perfiles de los solicitantes, mostrando la diversidad en sus antecedentes académicos, experiencias profesionales y características demográficas. Esta rica variedad de información proporciona una base sólida para analizar tendencias y patrones, permitiendo decisiones más informadas y basadas en datos en el proceso de admisiones de MBA. Al aprovechar estas percepciones, las instituciones pueden comprender mejor el grupo de solicitantes y adaptar sus estrategias para identificar a los mejores candidatos.

Consultas Relevantes:

Q1. ¿Cuál es la distribución de género entre los solicitantes?

Q2. ¿Cuál es la distribución de las puntuaciones GMAT entre los solicitantes admitidos y los que están en lista de espera?

Q3. ¿Cómo varía la puntuación GMAT promedio entre diferentes especialidades?

Q4. ¿Cómo varía la tasa de admisión entre diferentes razas?

Q5. ¿Cuál es la distribución de las industrias laborales entre los solicitantes?

Q6. Analiza la correlación entre la industria laboral y los resultados de admisión (Admitido, Lista de espera).

Q7. Analiza la correlación entre el GPA y el estado de admisión para ver si el rendimiento académico tiene un impacto significativo en las admisiones.

Q8. Analiza la relación entre la experiencia laboral y los resultados de admisión. ¿Tener más experiencia laboral se correlaciona con una mayor probabilidad de admisión?

Q1. ¿Cuál es la distribución de género entre los solicitantes? 

Datos de Distribución de Género

• Categorías de Género: El conjunto de datos incluye dos categorías de género: 'Masculino' y 'Femenino'.

• Estadísticas de Cuenta: La media de la cuenta es 3097.00 con una desviación estándar de 1196.42. La cuenta mínima es 2251, y la cuenta máxima es 3943.

• Cuentas Detalladas: Hay 3943 solicitantes masculinos y 2251 solicitantes femeninos.

Visualización de la Distribución de Género

• Representación en Gráfico de Barras: El gráfico de barras visualiza la frecuencia de cada género entre los solicitantes.

• Solicitantes Masculinos: Representados por una barra que alcanza aproximadamente 4000 en el eje de frecuencia.

• Solicitantes Femeninos: Representados por una barra que alcanza aproximadamente 2250 en el eje de frecuencia.

Conclusión e Insights

• Mayor Representación Masculina: Hay significativamente más solicitantes masculinos (3943) en comparación con solicitantes femeninos (2251).

• Confirmación Visual: El gráfico de barras muestra claramente la disparidad en el número de solicitantes por género, siendo los hombres el grupo predominante.

Q2. ¿Cuál es la distribución de las puntuaciones GMAT entre solicitantes admitidos y en lista de espera?

Resumen de Datos de Puntuaciones GMAT

• Puntuación GMAT Media: La puntuación GMAT promedio entre todos los solicitantes es 651.09.

• Desviación Estándar: Las puntuaciones GMAT tienen una desviación estándar de 49.29, indicando una variabilidad moderada.

• Rango: Las puntuaciones GMAT varían desde un mínimo de 570.00 hasta un máximo de 780.00.

Visualización de la Distribución de Puntuaciones GMAT

• Solicitantes Admitidos: El gráfico de caja muestra que la puntuación GMAT mediana para los solicitantes admitidos es alrededor de 650. El rango intercuartílico (IQR) es aproximadamente de 620 a 680, con los bigotes extendiéndose de aproximadamente 600 a 750.

• Solicitantes en Lista de Espera: La puntuación GMAT mediana para los solicitantes en lista de espera es también alrededor de 650. El IQR es similar al de los solicitantes admitidos, variando de aproximadamente 620 a 680, con bigotes extendiéndose de aproximadamente 600 a 750.

Conclusión e Insights

• Puntuaciones Medianas Similares: Ambos grupos de solicitantes admitidos y en lista de espera tienen una puntuación GMAT mediana similar de alrededor de 650.

• Variabilidad Comparable: Los rangos intercuartílicos y la dispersión general de las puntuaciones GMAT son bastante similares para ambos grupos, lo que indica que las puntuaciones GMAT por sí solas pueden no ser un factor diferenciador entre los solicitantes admitidos y los que están en lista de espera.

• Factores Adicionales Potenciales: Dada la similitud en las distribuciones de puntuaciones GMAT, otros factores como la experiencia laboral, los ensayos y las entrevistas podrían desempeñar un papel significativo en el proceso de decisiones de admisión. 

Q3. ¿Cómo varía la puntuación GMAT promedio entre diferentes especialidades?

Puntuaciones GMAT Promedio por Especialidad

• Negocios: La puntuación GMAT promedio para las especialidades de Negocios es 650.36.

• Humanidades: La puntuación GMAT promedio para las especialidades de Humanidades es 651.83.

• STEM: La puntuación GMAT promedio para las especialidades de STEM es 650.83.

Visualización de las Puntuaciones GMAT Promedio

• Representación en Gráfico de Barras: El gráfico de barras representa visualmente las puntuaciones GMAT promedio entre las tres especialidades: Negocios, Humanidades y STEM. Las puntuaciones son relativamente cercanas entre sí, con Humanidades teniendo la puntuación GMAT promedio más alta.

Conclusión e Insights

• Especialidades de Humanidades: Las especialidades de Humanidades tienen la puntuación GMAT promedio más alta en 651.83.

• Especialidades de Negocios y STEM: Las especialidades de Negocios y STEM tienen puntuaciones GMAT promedio similares, siendo Negocios 650.36 y STEM 650.83.

• Variación General: La variación en las puntuaciones GMAT promedio entre las especialidades es mínima, indicando que los estudiantes de diferentes especialidades se desempeñan de manera similar en el GMAT.

Q4. ¿Cómo varía la tasa de admisión entre diferentes razas?

Datos de Tasa de Admisión

• Asiáticos: La tasa de admisión es aproximadamente 16.56%.

• Negros: La tasa de admisión es aproximadamente 8.73%.

• Hispánicos: La tasa de admisión es aproximadamente 10.40%.

• Otros: La tasa de admisión es aproximadamente 19.41%.

• Blancos: La tasa de admisión es aproximadamente 16.76%.

Conclusión e Insights

• Variación Significativa: Hay una variación significativa en las tasas de admisión entre diferentes razas, con la categoría "Otros" teniendo la tasa más alta y la categoría "Negros" teniendo la más baja.

• Tasas Cercanas: Las tasas de admisión para las categorías de "Asiáticos" y "Blancos" son relativamente cercanas, ambas alrededor de 16.5% a 16.8%.

• Factores Potenciales: La variación en las tasas de admisión puede estar influenciada por múltiples factores, incluyendo, pero no limitado a, el trasfondo socio-económico, el acceso a recursos y los sesgos institucionales. Se necesitaría una investigación adicional para comprender las causas subyacentes.

Q5. ¿Cuál es la distribución de las industrias laborales entre los solicitantes?

Análisis de Datos de la Industria Laboral

• Consultoría: La industria más representada con 1619 solicitantes.

• PE/VC (Capital Privado/Capital de Riesgo): La segunda industria más común con 907 solicitantes.

• Tecnología: Tiene 716 solicitantes.

• Sin Ánimo de Lucro/Gobierno: Incluye 651 solicitantes.

• Banca de Inversión: Comprende 580 solicitantes.

• Servicios Financieros: Representa 451 solicitantes.

• Otros: Representa 421 solicitantes.

• Cuidado de la Salud: Tiene 334 solicitantes.

• Gestión de Inversiones: Incluye 166 solicitantes.

• CPG (Bienes de Consumo): Comprende 114 solicitantes.

• Bienes Raíces: Representa 111 solicitantes.

• Medios/Entretenimiento: Representa 59 solicitantes.

• Retail: Tiene 33 solicitantes.

• Energía: La industria menos representada con 32 solicitantes.

Visualización de la Distribución de la Industria Laboral

• El gráfico de barras representa visualmente la distribución de solicitantes en varias industrias laborales.

• Consultoría es la industria más dominante.

• PE/VC y Tecnología siguen como las siguientes industrias más comunes.

• Sin Ánimo de Lucro/Gobierno y Banca de Inversión también tienen una representación significativa.

• Cuidado de la Salud y Servicios Financieros muestran una representación moderada.

• Otras industrias como Gestión de Inversiones, CPG, Bienes Raíces, Medios/Entretenimiento, Retail, y Energía tienen menos solicitantes.

Conclusión e Insights

• Consultoría es la industria líder entre los solicitantes, indicando un alto interés o demanda en este campo.

• PE/VC y Tecnología también son opciones populares, reflejando tendencias en los sectores de finanzas y tecnología.

• Sin Ánimo de Lucro/Gobierno y Banca de Inversión tienen una representación sustancial, sugiriendo diversos intereses entre los solicitantes.

• Cuidado de la Salud y Servicios Financieros muestran un interés moderado, mientras que otras industrias tienen una representación relativamente baja.

• Esta distribución puede ayudar a comprender las preferencias y tendencias de carrera entre el grupo de solicitantes.

Q6. Analiza la correlación entre la industria laboral y los resultados de admisión (Admitido, Lista de espera). 

Resumen de Datos

• Industrias Laborales: El conjunto de datos incluye 14 industrias laborales diferentes como CPG, Consultoría, Energía, Servicios Financieros, Cuidado de la Salud, etc.

• Estadísticas de Admitidos: La media de admitidos es 64.29, con una desviación estándar de 61.23. El número mínimo de admitidos es 3, y el máximo es 224.

• Estadísticas de Lista de Espera: La media de solicitantes en lista de espera es 7.14, con una desviación estándar de 8.51. El número mínimo de solicitantes en lista de espera es 0, y el máximo es 33.

Contadores de Admisión y Lista de Espera por Industria

• Consultoría: Mayor número de admitidos (224) y lista de espera (33).

• Servicios Financieros: Un número significativo de admitidos (86) y lista de espera moderada (9).

• PE/VC: Alto número de admitidos (122) y lista de espera (13).

• Tecnología: Alto número de admitidos (112) y lista de espera moderada (8).

• Cuidado de la Salud: Número moderado de admitidos (40) y lista de espera (8).

• Energía: Menor número de admitidos (3) y sin lista de espera.

Insights de Visualización

• Consultoría: Domina tanto en admitidos como en lista de espera, indicando una fuerte correlación con los resultados de admisión.

• Servicios Financieros, PE/VC y Tecnología: Muestran altos admitidos con listas de espera moderadas, sugiriendo que estas industrias también tienen una fuerte correlación con los resultados de admisión.

• Energía: Muestra admitidos mínimos y sin lista de espera, indicando una débil correlación con los resultados de admisión.

• Otras Industrias: Como CPG, Cuidado de la Salud, Banca de Inversión y Sin Ánimo de Lucro, muestran diferentes niveles de admitidos y lista de espera, indicando correlaciones moderadas.

Conclusión e Insights

• Fuerte Correlación: Las industrias de Consultoría, Servicios Financieros, PE/VC y Tecnología muestran una fuerte correlación con resultados de admisión más altos.

• Débil Correlación: La industria de Energía muestra una débil correlación con los resultados de admisión.

• Correlación Moderada: Otras industrias como CPG, Cuidado de la Salud y Banca de Inversión muestran correlaciones moderadas con los resultados de admisión.

Este análisis destaca el impacto significativo de la industria laboral en los resultados de admisión, con ciertas industrias como Consultoría y Tecnología teniendo una influencia notablemente mayor.

Q7. Analiza la correlación entre el GPA y el estado de admisión para ver si el rendimiento académico tiene un impacto significativo en las admisiones.

Coeficiente de Correlación

• Coeficiente de Correlación: El coeficiente de correlación entre el GPA y el estado de admisión es 0.097. Esto indica una correlación positiva muy débil, sugiriendo que los GPA más altos están ligeramente asociados con mayores posibilidades de admisión, pero la relación no es fuerte.

Pruebas de Hipótesis

• Valor p: El valor p para la correlación es 0.0021. Esto es significativamente más bajo que el nivel alfa común de 0.05, indicando que la correlación entre el GPA y el estado de admisión es estadísticamente significativa.

Conclusión e Insights

• Correlación Positiva Débil: Hay una correlación positiva débil entre el GPA y el estado de admisión, sugiriendo que aunque el GPA tiene algún impacto en las admisiones, no es un fuerte predictor.

• Significancia Estadística: A pesar de la débil correlación, la relación es estadísticamente significativa, lo que significa que el GPA juega un papel en el proceso de admisiones, aunque sea un papel pequeño.

Q8. Analiza la relación entre la experiencia laboral y los resultados de admisión. ¿Tener más experiencia laboral se correlaciona con una mayor probabilidad de admisión?

Análisis de la Experiencia Laboral y los Resultados de Admisión

• Solicitantes Admitidos: La experiencia laboral promedio para los solicitantes admitidos es aproximadamente 5.05 años.

• Solicitantes en Lista de Espera: La experiencia laboral promedio para los solicitantes en lista de espera es aproximadamente 4.91 años.

Visualización de la Experiencia Laboral y los Resultados de Admisión

• Comparación en Gráfico de Barras: El gráfico de barras representa visualmente la experiencia laboral promedio para los solicitantes admitidos y en lista de espera. Muestra que los solicitantes admitidos tienen ligeramente más experiencia laboral en comparación con los solicitantes en lista de espera.

Conclusión e Insights

• Correlación: Hay una ligera correlación entre tener más experiencia laboral y una mayor probabilidad de admisión. Los solicitantes admitidos tienden a tener más experiencia laboral en promedio en comparación con los solicitantes en lista de espera.

• Implicación: Si bien la experiencia laboral parece ser un factor en las decisiones de admisión, la diferencia en la experiencia laboral promedio entre los solicitantes admitidos y en lista de espera es relativamente pequeña. Esto sugiere que otros factores también pueden desempeñar un papel significativo en el proceso de admisión.

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