Final Project Topic: World Universities ranking analysis



Download 1,28 Mb.
Pdf ko'rish
bet2/2
Sana02.06.2022
Hajmi1,28 Mb.
#630905
1   2
Bog'liq
12215034 Final Maftuna

Criteria 
Indicator 
Code 
Weight 
Quality of 
Education 
Alumni of an institution winning Nobel Prizes and 
Fields Medals 
Alumni 10% 
Quality of Faculty 
Staff of an institution winning Nobel Prizes and 
Fields Medals 
Award 20% 
Highly Cited Researchers 
HiCi 
20% 
Research Output 
Papers published in Nature and Science* 
N&S 
20% 
Papers indexed in Science Citation Index-Expanded 
and Social Science Citation Index 
PUB 
20% 
Per Capita 
Performance 
Per capita academic performance of an institution 
PCP 
10% 


According to the objectives and analytical tools that have been used in the problem formulation, other 
datasets have been added. 
Checking the integrity of the extracted and sampled data on the individual datasets & cleansing data 
(data cleansing) 
Missing values
. In datasets, some missing values have been detected in “times data” and expenditure on 
education. The missing values have been filled by calculating the median of other data. 
Integrating data 
Integration of multiple databases, I will create new data taken form shanghai data and Cwurdata in 
order to similarity among them. According to that table then will find most influential factors, 
Transforming the data and creating new variables 
I will transform after integrating and data cleansing steps and will make new variables. 
Removing independent variables with low or no predictive power 
On the process of data cleansing I removed some column of “times data” (student_staff ratio, male- 
famale ratio, income,) “CWURdata” (broad impact) which are no value for my future analysis. 
Irrelevant links, comments, descriptions also removed as there is no need for them. 
V.
 
Data mining 
Sampling is no need in my analysis just comparing data source is more important. 
I have done many types of analysis. Since my dataset is a bit larger, some types of analysis in separate 
sheets. The main purpose of these analysis that I have done is to show relationship between variables 
and datasets. 
First of all, my main data is Central World University rank data which shows different rank of university 
accordance of different factors. I try to find firstly how many universities do countries have. Data show 
universities rank between 2012 and 2015 years. I want to know how number of universities were 
changed over these years 
This bar chart show that USA had many universities in 2012 compared to other countries and it followed 
by United Kingdom, Japan and Switzerland.


 In 2015 the Indicators of data stayed almost same as 2012, however, some countries university became 
a fewer, some countries became more. One thing we can understand from this two chart is that USA, 
UK, Japan Switzerland countries have more appropriate universities that included in Top 100 world rank 
universities across years.
Next, I identify the quality of education among top 10 universities and how they are changed over years. 
My analysis shows that Harvard, Stanford, Massachusetts, and Cambridge have high quality on 
education compared with other universities. Any eager students who want to get high quality education 
these universities are assumed most appropriate.




Nevertheless, we could not rely on only quality of education, there should be one more factor that help 
to choose right university for any degree. According to CWUR data I collected top 10 universities to 
show rank of alumni employment. Employment is one of the big factor that effects on every student’s 
education part. 
Back in 2012, Universities’ rank that mentioned above was lower on alumni employment. By 2015, these 
indicators have changed significantly.
Harvard university and Massachusetts Institute of Technology have changed its rank from ninth place to 
first place, and from seventeenth place to eleventh place respectively. The rank of Stanford university 


on alumni employment has changed significantly from eleventh place to second place. Behind these 
indicators laid great efforts of universities.
Now let’s look at overall picture of Top 15 universities rank in the world. 
Harvard, Stanford, Massachusetts, Oxford universities have maintained their dominance during these 
years. 
I did some regression analysis in order to find out which factors are more important in identifying world 
rank universities not relying on some factors alone. In my data, there are many factors effect on world 
rank of universities for example, quality of education, alumni employment, quality of faculty, 
publications, influence, citations, patents. I highlighted important parts with yellow and made small 
table which show importance of factors in percentage. I have found with the use of a regression analysis 
that quality of faculty is a number one factor for identifying world rank. The second purpose of 
regression analysis is to find out the relationship between dependent and independent variables. From 
regression it’s shown that I have 7 independent variables and result of dependent variable is world rank 
and highlighted them as X (x1,x2 ..) and Y respectively. For that I do multiple regression and through this 
we can conclude that in the future this relationship between variables will continue as well. Without 
these factors world rank is meaningless concept 


There is another data Times Higher Education World University Ranking which show many top 
universities around the world as CWUR dataset. 


According to these data, the percentage of International Student is display that what kind of Universities 
are welcome for foreigners.
According to chart, Imperial College of London are more welcome to international students compared 
with Harvard university. The lower percentage of International students the harder to get into them, so 
students who planned to study abroad should care to develop their strength more.
Moreover, I did line graph to show changes how top Universities world rank as CWUR data. Harvard, 
Stanford, Massachusetts Universities are once again dominating the world rank.


Another analysis shows that all universities we assumed are described all data sources differently. 
For example, in Cwur and Shanghai data Harvard university is placed in the first rank, but on the Times 
data it takes second place. Massachusetts university, Stanford university, Cambridge Oxford and other 
universities take different place depending on different factors on sites.
SHanghai rankings uses measures that reflect elements of academic quality, including how many of an 
institution’s alumni have won a Nobel prize and how many faculties have won Nobel prizes as a result of 
the work done while at the university (in order to prevent rich universities from “buying” Nobel prize 
winners). The importance of research outputs is measured by examining where and how often faculty 
publish in certain key indicator journals. This highly quantitative methodology produces a ranked list 
that represents some very impressive educational and research outcomes, but from a narrow 
perspective. The Cwur and Times rankings are more broadly based and include more diverse indicators, 
measurements of student numbers, diversity of faculty and students, etc., but are significantly 
influenced by an opinion poll/global survey of faculty and other researchers around the world that 
focuses on what they know about research strengths of other institutions. 


VI.
 
Conclusion 
In this project, Appropriate information and criteria are tried to give for every student’s problem who 
wish to pursue higher education in foreign universities but do not have any idea regarding which options 
he/she have with respect to his/her overall profile and also have not quite exposed to the procedure 
how students get admitted at foreign universities. However, every student should choose universities 
based on their criteria whether they want to get high quality of education or take patent for invention or 
other expectation. Just relying on rank does not describe whole description of universities or countries.
This project just conclude some important factors which help to identify real rank of universities based 
on 3 famous rank system. Final decision depend on student decision and his/her preference who are 
going to continue education degree. 

Download 1,28 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish