大学本科生学术表现与行为数据集CollegeDataset-nishantpatyal
数据来源：互联网公开数据
标签：学术表现，学生行为，数据集，无监督学习，教育，机器学习，行为分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自大学本科生的学术表现和行为数据，旨在用于无监督学习和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为多个学年。
地理范围：数据涵盖了大学本科生的学术和行为记录，可能包括多个学校或地区。
数据维度：数据集包括学生的学术成绩（如GPA，课程成绩），出勤情况，参与的课外活动，学习习惯，社交行为等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，Excel等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于大学的内部记录或公开的学术研究，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于教育研究，学生行为分析，学术表现预测和无监督学习等领域，特别是在学生群体聚类，行为模式识别和学术风险评估等方面具有重要价值。
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：适用于教育心理学，学生行为研究等学术研究，如学生群体的聚类分析，学习行为模式识别等。
行业应用：可以为高校提供数据支持，特别是在学生管理，学术支持和风险评估方面。
决策支持：支持高校的教学策略优化，学生支持服务的改进和学术风险预警。
教育和培训：作为教育学，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学生行为分析和无监督学习技术。
此数据集特别适合用于探索学生学术表现与行为之间的关系，帮助用户实现学生群体划分，行为模式识别等目标，为高校提供数据驱动的决策支持，促进教育质量的提升。
