如今，越来越多的人选择学习MBA。今天，Powerdrill AI将探讨2025年班的MBA入学数据集。

来源：Kaggle

该数据集提供了申请者简介的详细概述，展示了他们在学术背景、职业经历和人口特征上的多样性。这种丰富的信息为分析趋势和模式提供了稳固的基础，使得在MBA招生过程中能够做出更明智且以数据为驱动的决策。通过利用这些洞察，机构可以更好地理解申请者群体，并量身定制其策略，以识别优秀候选人。

相关询问：

Q1.申请者的性别分布是怎样的？

Q2.被录取和待录取申请者的GMAT分布是怎样的？

Q3.不同专业的平均GMAT分数如何变化？

Q4.不同种族的录取率如何变化？

Q5.申请者的职业行业分布是怎样的？

Q6.分析职业行业与录取结果（录取、待录取）之间的相关性。

Q7.分析GPA与录取状态之间的相关性，以查看学术表现是否对录取有显著影响。

Q8.分析工作经验与录取结果之间的关系。是否更多的工作经验与更高的录取几率相关联？

Q1.申请者的性别分布是怎样的？ 

性别分布数据

• 性别类别：该数据集包括两个性别类别：'男性'和'女性'。

• 计数统计：平均计数为3097.00，标准差为1196.42。最小计数为2251，最大计数为3943。

• 详细计数：共有3943名男性申请者和2251名女性申请者。

性别分布可视化

• 条形图表示：条形图可视化了每种性别在申请者中的频率。

• 男性申请者：用一根条形表示，频率轴上大约达到4000。

• 女性申请者：用一根条形表示，频率轴上大约达到2250。

结论和洞察

• 男性占比更高：男性申请者（3943）的数量明显超过女性申请者（2251）。

• 视觉确认：条形图清晰显示了按照性别划分的申请者数量差异，男性是主要群体。

Q2.被录取和待录取申请者的GMAT分布是怎样的？

GMAT分数数据概述

• 平均GMAT分数：所有申请者的平均GMAT分数为651.09。

• 标准差：GMAT分数的标准差为49.29，表明中等变异性。

• 范围：GMAT分数的范围从570.00到780.00。

GMAT分数分布可视化

• 被录取申请者：箱线图显示，被录取申请者的中位数GMAT分数约为650。四分位间距（IQR）约为620到680，须延伸约600到750。

• 待录取申请者：待录取申请者的中位数GMAT分数也约为650。IQR与被录取申请者相似，范围从620到680，须延伸从600到750。

结论和洞察

• 中位数分数相似：被录取和待录取申请者的中位数GMAT分数都约为650。

• 可比的变异性：两组的四分位间距和GMAT分数的整体分布非常相似，表明仅根据GMAT分数可能无法区分被录取和待录取的申请者。

• 潜在额外因素：考虑到GMAT分数分布的相似性，工作经验、论文和面试等其他因素可能在录取决策过程中发挥重要作用。 

Q3.不同专业的平均GMAT分数如何变化？

按专业划分的平均GMAT分数

• 商业：商业专业的平均GMAT分数为 650.36。

• 人文学科：人文学科专业的平均GMAT分数为 651.83。

• STEM：STEM专业的平均GMAT分数为 650.83。

平均GMAT分数的可视化

• 条形图表示：条形图可视化了商业、人文学科和STEM三个专业的平均GMAT分数。这些分数彼此相对接近，人文学科平均GMAT分数最高。

结论和洞察

• 人文学科专业：人文学科专业的平均GMAT分数最高，为 651.83。

• 商业和STEM专业：商业和STEM专业的平均GMAT分数相近，商业为 650.36 ，STEM为 650.83。

• 整体变异：不同专业的平均GMAT分数的变异非常小，表明来自不同专业的学生在GMAT上的表现相似。

Q4.不同种族的录取率如何变化？

录取率数据

• 亚洲人：录取率约为 16.56%。

• 黑色人种：录取率约为 8.73%。

• 西班牙裔：录取率约为 10.40%。

• 其他：录取率约为 19.41%。

• 白人：录取率约为 16.76%。

结论和洞察

• 显著变化：不同种族之间的录取率有显著变化，“其他”类别的录取率最高，而“黑色人种”类别的录取率最低。

• 接近的录取率：亚洲人与白人类别的录取率相对接近，均在 16.5% 到 16.8%之间。

• 潜在因素：录取率的变化可能受到多个因素的影响，包括但不限于社会经济背景、资源获取及机构偏见。需要进一步调查以了解潜在原因。

Q5.申请者的职业行业分布是怎样的？

职业行业数据分析

• 咨询：最具代表性的行业，共有 1619名申请者。

• PE/VC（私募股权/风险投资）：第二常见行业，共有 907名申请者。

• 技术：有 716名申请者。

• 非营利/政府：包括 651名申请者。

• 投资银行：包括 580名申请者。

• 金融服务：占 451名申请者。

• 其他：包括 421名申请者。

• 医疗保健：有 334名申请者。

• 投资管理：包括 166名申请者。

• CPG（消费品）：包括 114名申请者。

• 房地产：占 111名申请者。

• 媒体/娱乐：有 59名申请者。

• 零售：有 33名申请者。

• 能源：最少代表性的行业，有 32名申请者。

职业行业分布可视化

• 条形图可视化表示了各个职业行业中申请者的分布。

• 咨询 作为最主导的行业，明显突出。

• PE/VC 和 技术 是其次最常见的行业。

• 非营利/政府 和 投资银行 也有显著代表性。

• 医疗保健 和 金融服务 显示出中等代表性。

• 其他行业 如 投资管理、 CPG、 房地产、 媒体/娱乐、 零售和 能源 有较少的申请者。

结论和洞察

• 咨询 是申请者中领先的行业，表明对此领域的高兴趣或需求。

• PE/VC 和 技术 也是热门选择，反映了金融和技术行业的趋势。

• 非营利/政府 和 投资银行 有相当的代表性，表明申请者有多样化的兴趣。

• 医疗保健 和 金融服务 表现出中等兴趣，而其他行业则相对较低的代表性。

• 这种分布有助于理解申请者群体的职业偏好和趋势。

Q6.分析职业行业与录取结果（录取、待录取）之间的相关性。

数据概述

• 职业行业：数据集包括14种不同的职业行业，例如CPG、咨询、能源、金融服务、医疗保健等。

• 录取统计：平均录取人数为64.29，标准差为61.23。最低录取人数为3，最高为224。

• 待录取统计：平均待录取人数为7.14，标准差为8.51。最低待录取人数为0，最高为33。

按行业划分的录取和待录取计数

• 咨询：录取人数最多（224）和待录取人数（33）。

• 金融服务：录取人数（86）和待录取人数（9）都较多。

• PE/VC：录取人数（122）和待录取人数（13）均较高。

• 技术：录取人数（112）和待录取人数（8）相对较多。

• 医疗保健：录取人数（40）和待录取人数（8）中等。

• 能源：录取人数（3）最低，无待录取。

可视化洞察

• 咨询：在录取和待录取中都居于领先，表明与录取结果之间的强相关性。

• 金融服务、PE/VC和技术：录取人数较高，待录取人数适中，表明这些行业与录取结果之间也有强相关性。

• 能源：录取人数最少且无待录取，表明与录取结果的关联性较弱。

• 其他行业：如CPG、医疗保健、投资银行和非营利/政府，显示出不同程度的录取和待录取，表明中等相关性。

结论和洞察

• 强相关性：咨询、金融服务、PE/VC和技术行业显示出与较高录取结果的强相关性。

• 弱相关性：能源行业与录取结果的相关性较弱。

• 中等相关性：其他行业如CPG、医疗保健和投资银行与录取结果显示中等相关性。

本分析强调了职业行业对录取结果的显著影响，某些行业如咨询和技术具有明显的更高影响。

Q7.分析GPA与录取状态之间的相关性，以查看学术表现是否对录取有显著影响。

相关系数

• 相关系数：GPA与录取状态之间的相关系数为 0.097。这表明非常弱的正相关，暗示更高的GPA与更高的录取几率略有相关，但关系不强。

假设检验

• P值：相关性的p值为 0.0021。这显著低于常见的显著性水平0.05，表明GPA与录取状态之间的相关性在统计上是显著的。

结论和洞察

• 弱正相关：GPA与录取状态之间存在弱正相关，表明虽然GPA对录取有一定影响，但不是强预测因子。

• 统计显著性：尽管相关性较弱，但该关系在统计上是显著的，意味着GPA确实在录取过程中发挥作用，尽管这一作用较小。

Q8.分析工作经验与录取结果之间的关系。是否更多的工作经验与更高的录取几率相关联？

工作经验与录取结果的分析

• 被录取申请者：被录取申请者的平均工作经验约为 5.05年。

• 待录取申请者：待录取申请者的平均工作经验约为 4.91年。

工作经验与录取结果的可视化

• 条形图比较：条形图可视化显示被录取和待录取申请者的平均工作经验。它显示，被录取申请者的工作经验略多于待录取申请者。

结论和洞察

• 相关性：更多的工作经验与更高的录取几率之间存在轻微的相关性。被录取的申请者通常比待录取的申请者拥有更多的工作经验。

• 含义：虽然工作经验似乎是录取决策中的一个因素，但被录取和待录取申请者之间的平均工作经验差异相对较小。这表明其他因素也可能在录取过程中发挥重要作用。

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