辍学率与成功率预测数据集PredictingDropoutandSuccessRateDatasetbyICS-kabil007
数据来源：互联网公开数据
标签：教育研究，辍学率，成功率，数据集，机器学习，教育统计，学生表现，数据分析
数据概述： 该数据集由ICS（信息与通信系统）提供，主要记录了学生辍学率与成功率的相关数据，适用于教育领域的预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的学校和教育机构，具体包括不同地区和类型的教育环境。
数据维度：数据集包括学生的个人信息，学术表现，社会经济背景等变量，涵盖性别，年龄，入学成绩，课程参与度，家庭背景等因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于ICS的教育研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育研究，机器学习及教育数据分析等领域的应用，尤其在学生辍学预测，学术成功分析等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于学生辍学率，学术成功率等教育研究，如影响学生辍学的因素分析，提高学生成功率的策略研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生管理，课程优化和资源分配方面。
决策支持：支持教育政策的制定和优化，帮助教育管理者制定科学的干预措施和资源分配策略。
教育和培训：作为教育研究，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索学生辍学与成功的相关因素与趋势，帮助用户实现准确的预测和干预，优化教育资源配置，提高学生保留率和成功率。
