最近、ますます多くの人々がMBAの勉強を選んでいます。今日、Powerdrill AIはMBA入学データセット、2025年度を探求します。

出典: Kaggle

このデータセットは、応募者のプロフィールの詳細な概要を提供し、学業の背景、職業経験、人口統計的特徴の多様性を示しています。この豊富な情報は、トレンドやパターンを分析するための堅実な基盤を提供し、MBA入学プロセスにおけるより情報に基づいたデータ駆動の意思決定を可能にします。これらの洞察を活用することで、機関は応募者プールをより良く理解し、トップ候補者を特定するために戦略を調整できます。

関連の問い合わせ:

Q1.応募者の性別の分布はどうなっていますか？

Q2.合格者および待機者のGMATスコアの分布はどうなっていますか？

Q3.異なる専攻における平均GMATスコアはどう異なりますか？

Q4.異なる人種における入学率はどう異なりますか？

Q5.応募者の職業業界の分布はどうなっていますか？

Q6.職業業界と入学結果（合格、待機）との相関関係を分析します。

Q7.GPAと入学状況との相関関係を分析して、学業成績が入学に重要な影響を与えるかどうかを確認します。

Q8.職業経験と入学結果との関係を分析します。より多くの職業経験が入学の可能性を高めるかどうか？

Q1.応募者の性別の分布はどうなっていますか？ 

性別分布データ

• 性別カテゴリー: このデータセットには「男性」と「女性」の2つの性別カテゴリーが含まれています。

• カウント統計: 平均カウントは3097.00で、標準偏差は1196.42です。最小カウントは2251、最大カウントは3943です。

• 詳細なカウント: 男性応募者は3943人、女性応募者は2251人です。

性別分布の視覚化

• 棒グラフの表現: 棒グラフは、応募者の性別ごとの頻度を視覚化しています。

• 男性応募者: 約4000の頻度軸に達する棒で表されています。

• 女性応募者: 約2250の頻度軸に達する棒で表されています。

結論と洞察

• 男性の代表性が高い: 男性応募者（3943）に対して女性応募者（2251）が大幅に多いです。

• 視覚的確認: 棒グラフは性別による応募者数の格差を明確に示しており、男性が主なグループであることがわかります。

Q2.合格者および待機者のGMATスコアの分布はどうなっていますか？

GMATスコアデータの概要

• 平均GMATスコア: 全応募者の平均GMATスコアは651.09です。

• 標準偏差: GMATスコアの標準偏差は49.29で、中程度の変動性を示しています。

• 範囲: GMATスコアは570.00から780.00の範囲です。

GMATスコア分布の視覚化

• 合格者: 箱ひげ図は、合格者の中央値GMATスコアが約650であることを示しています。四分位範囲（IQR）は約620から680で、ひげは約600から750まで伸びています。

• 待機者: 待機者の中央値GMATスコアも約650です。IQRは合格者と類似しており、約620から680の範囲で、ひげは約600から750まで伸びています。

結論と洞察

• 類似の中央値スコア: 合格者と待機者の両方の中央値GMATスコアは約650で似ています。

• 比較可能な変動性: 四分位範囲とGMATスコアの全体的な範囲は、両グループで非常に似ており、GMATスコアのみでは合格者と待機者を区別する要素となりにくいことを示しています。

• 他の要因の可能性: GMATスコア分布の類似性を考慮すると、職業経験、エッセイ、面接など他の要素が入学決定プロセスで重要な役割を果たす可能性があります。 

Q3.異なる専攻における平均GMATスコアはどう異なりますか？

専攻別の平均GMATスコア

• ビジネス: ビジネス専攻の平均GMATスコアは 650.36です。

• 人文学: 人文学専攻の平均GMATスコアは 651.83です。

• STEM: STEM専攻の平均GMATスコアは 650.83です。

平均GMATスコアの視覚化

• 棒グラフの表現: 棒グラフは、ビジネス、人文学、STEMの3つの専攻における平均GMATスコアを視覚的に表しています。スコアは比較的近く、人文学が最も高い平均GMATスコアを持っています。

結論と洞察

• 人文学専攻: 人文学専攻は、最も高い平均GMATスコア 651.83を持っています。

• ビジネスとSTEM専攻: ビジネスとSTEM専攻の平均GMATスコアは似ており、ビジネスが 650.36 、STEMが 650.83 です。

• 全体的な変動: 専攻間の平均GMATスコアの変動は最小限であり、異なる専攻からの学生がGMATで似たようにパフォーマンスを発揮していることを示しています。

Q4.異なる人種における入学率はどう異なりますか？

入学率データ

• アジア人: 入学率は約 16.56%です。

• 黒人: 入学率は約 8.73%です。

• ヒスパニック: 入学率は約 10.40%です。

• その他: 入学率は約 19.41%です。

• 白人: 入学率は約 16.76%です。

結論と洞察

• 顕著な変動: 異なる人種間で入学率に顕著な変動があり、「その他」カテゴリーが最も高い率を持ち、「黒人」カテゴリーが最も低いです。

• 近い率: 「アジア人」と「白人」カテゴリーの入学率は比較的近く、いずれも約 16.5% から 16.8%です。

• 潜在的な要因: 入学率の変動は、社会経済的背景、リソースへのアクセス、機関の偏見などの複数の要因によって影響される可能性があります。根本原因を理解するためには、さらなる調査が必要です。

Q5.応募者の職業業界の分布はどうなっていますか？

職業業界データの分析

• コンサルティング: 最も代表的な業界で、 1619人の応募者がいます。

• PE/VC（プライベート・エクイティ/ベンチャー・キャピタル）: 2番目に一般的な業界で、 907人の応募者がいます。

• テクノロジー:  716人の応募者がいます。

• 非営利/政府:  651人の応募者が含まれています。

• 投資銀行:  580人の応募者で構成されています。

• 金融サービス:  451人の応募者を占めています。

• その他:  421人の応募者を表しています。

• ヘルスケア:  334人の応募者がいます。

• 投資管理:  166人の応募者が含まれています。

• CPG（消費者向けパッケージ商品）:  114人の応募者で構成されています。

• 不動産:  111人の応募者を占めています。

• メディア/エンターテインメント:  59人の応募者を表しています。

• 小売:  33人の応募者がいます。

• エネルギー: 最も代表的でない業界で、 32人の応募者がいます。

職業業界の分布の視覚化

• 棒グラフは、さまざまな職業業界における応募者の分布を視覚的に表しています。

• コンサルティング が最も支配的な業界として際立っています。

• PE/VC と テクノロジー が次に一般的な業界として続きます。

• 非営利/政府 と 投資銀行 も重要な代表性を持っています。

• ヘルスケア と 金融サービス は中程度の代表性を示しています。

• その他の業界 として 投資管理、 CPG、 不動産、 メディア/エンターテインメント、 小売、および エネルギー は応募者が少ないです。

結論と洞察

• コンサルティング は応募者の中で最も人気のある業界であり、この分野への高い関心または需要を示しています。

• PE/VC および テクノロジー も人気のある選択肢であり、金融およびテクノロジー分野におけるトレンドを反映しています。

• 非営利/政府 および 投資銀行 は重要な代表性を示しており、応募者の間での多様な興味を示唆しています。

• ヘルスケア と 金融サービス は中程度の関心を示していますが、他の業界は比較的低い代表性を持っています。

• この分布は、応募者プールのキャリアの好みやトレンドを理解するのに役立ちます。

Q6.職業業界と入学結果（合格、待機）との相関関係を分析します。

データの概要

• 職業業界: このデータセットには、CPG、コンサルティング、エネルギー、金融サービス、ヘルスケアなど、14種類の異なる職業業界が含まれています。

• 合格統計: 合格者の平均数は64.29で、標準偏差は61.23です。合格者の最小数は3、最大は224です。

• 待機統計: 待機者の平均数は7.14で、標準偏差は8.51です。待機者の最小数は0、最大は33です。

業界別の入学および待機数

• コンサルティング: 合格者数が最も多く（224）、待機者数も最も多い（33）です。

• 金融サービス: 合格者数はかなり多い（86）、待機者数は中程度（9）です。

• PE/VC: 合格者数が多い（122）、待機者数も高い（13）です。

• テクノロジー: 合格者数が多い（112）、待機者数は中程度（8）です。

• ヘルスケア: 合格者数が中程度（40）、待機者数は中程度（8）です。

• エネルギー: 合格者数が最も少なく（3）、待機者はいません。

視覚化の洞察

• コンサルティング: 合格者数と待機者数の両方で支配しており、入学結果との強い相関関係を示しています。

• 金融サービス、PE/VC、テクノロジー: 合格者数が多く、待機者数が中程度で、これらの業界も入学結果との強い相関関係を示しています。

• エネルギー: 合格者数がわずかで待機者はいないため、入学結果との相関関係は弱いことを示しています。

• その他の業界: CPG、ヘルスケア、投資銀行、非営利/政府などは、入学者数や待機者数が異なるレベルを示し、中程度の相関関係を示しています。

結論と洞察

• 強い相関関係: コンサルティング、金融サービス、PE/VC、テクノロジー業界は、より高い入学結果との強い相関関係を示しています。

• 弱い相関関係: エネルギー業界は入学結果との相関関係が弱いです。

• 中程度の相関関係: CPG、ヘルスケア、投資銀行のようなその他の業界は、入学結果との中程度の相関関係を示しています。

この分析は、職業業界が入学結果に与える重要な影響を強調しており、コンサルティングやテクノロジーのような特定の業界が特に高い影響を持っていることを示しています。

Q7.GPAと入学状況との相関関係を分析して、学業成績が入学に重要な影響を与えるかどうかを確認します。

相関係数

• 相関係数: GPAと入学状況の間の相関係数は 0.097です。これは非常に弱い正の相関を示し、GPAが高いほど入学の可能性がわずかに高まることを示唆していますが、関係は強くありません。

仮説検定

• P値: 相関のp値は 0.0021です。これは一般的なアルファレベル0.05よりも有意に低く、GPAと入学状況の間の相関が統計的に有意であることを示しています。

結論と洞察

• 弱い正の相関: GPAと入学状況の間に弱い正の相関があります。これは、GPAが入学にいくらかの影響を与えることを示唆していますが、強い予測因子ではありません。

• 統計的有意性: 弱い相関にもかかわらず、その関係は統計的に有意であり、GPAが入学プロセスにおいてある程度の役割を果たすことを示します。

Q8.職業経験と入学結果との関係を分析します。より多くの職業経験が入学の可能性を高めるかどうか？

職業経験と入学結果の分析

• 合格者: 合格者の平均職業経験は約 5.05年です。

• 待機者: 待機者の平均職業経験は約 4.91年です。

職業経験と入学結果の視覚化

• 棒グラフ比較: 棒グラフは、合格者と待機者の平均職業経験を視覚的に表しています。合格者は待機者よりもわずかに多くの職業経験があることを示しています。

結論と洞察

• 相関関係: より多くの職業経験が入学の可能性を高めることにわずかな相関関係があります。合格者は平均して待機者よりも多くの職業経験があります。

• 影響: 職業経験は入学決定の要因として現れますが、合格者と待機者の平均職業経験の差は比較的小さいです。これにより、他の要因も入学プロセスで重要な役割を果たす可能性が示唆されます。

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