这个问题我考虑好久，不太敢确定自己的思路，而且数据处理上也有问题，所以上来请教高手，帮忙看看

题目给的数据，很多都是文字类型的

Title 有正教授、副教授、助理教授

Gender  男 女

Student MBA 研究生 本科生

Year  2002 2003 2004

Semester 春季 秋季

这种带有字符的数据没有处理过啊，哪位高手有办法解决一下啊？

如果要是建立模型，主要的是应该用回归分析吗？还是要用其他的模型哦？

附部分数据

副教授   女       MBA      2002 秋季     114    3.175
副教授   女       MBA      2002 秋季     88      3.523
副教授   女       MBA      2003 秋季     83      4.458
副教授   女       MBA      2002 秋季     66      3.470
副教授   女       MBA      2003 秋季     46      4.630
副教授   女       MBA      2004 秋季     45      4.511
副教授   女       MBA      2002 秋季     38      3.184
副教授   女       MBA      2002 秋季     31      3.548
副教授   女       MBA      2003 秋季     30      4.433
副教授   女       MBA      2004 秋季     30      4.300
副教授   女       研究生   2002 秋季     29      4.103
副教授   女       MBA      2003 秋季     28      4.536
副教授   女       MBA      2004 秋季     28      4.536
副教授   女       本科生   2004 秋季     27      3.963
副教授   女       MBA      2003 秋季     23      3.435
副教授   女       本科生   2003 秋季     22      4.136

拜托各位了，这里小女子不胜感谢。

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题目：

数据集evaluation 记录了某大学的某学院进行教学评估的数据，共有340条记录。每一条记录对应2002年到2004年该学院所开设的一门课程。其中每个变量的含义如下：

 Title     开设该门课程的教师的职称

Gender    开设该门课程的教师的性别

Student     学习该门课程的学生的类别

 Year       开设该门课程的年份

 Semester    开设该门课程的季节

 Size   学习该门课程的学生的人数

 Score     该门课程任课教师最终的评估得分

对该数据集进行描述统计分析；建立适当的模型分析每门课程任课教师最终评估得分受其他因素的影响情况；根据你的分析，给出建议：如何根据教学评估得分对教师进行考核?

[此贴子已经被作者于2008-12-4 15:02:11编辑过]