高等教育学生留存预测数据集HigherEducationStudentRetentionPredictors-lucamorn
数据来源：互联网公开数据
标签：学生留存, 高等教育, 预测模型, 学习行为, 教育数据分析, 机器学习, 辍学风险, 成绩评估
数据概述：
该数据集包含来自高等教育机构的学生信息，记录了影响学生留存的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可以推断为特定学年或多个学年收集的学生信息。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析高等教育学生留存的普遍规律。
数据维度：数据集包含学生的个人背景、申请信息、学习成绩、出勤情况等多个维度的数据。具体字段包括：婚姻状况、申请模式、申请顺序、课程、日/夜间出勤情况、以往学历、以往学历成绩、国籍、母亲学历、父亲学历、母亲职业、父亲职业、入学成绩、是否被安置、是否有特殊教育需求、是否负债、学费是否缴清、性别、是否奖学金获得者、入学年龄、是否国际学生、第一学期学分（已修）、第一学期学分（注册）、第一学期评估科目、第一学期通过科目、第一学期成绩、第一学期未评估科目、第二学期学分（已修）、第二学期学分（注册）、第二学期评估科目、第二学期通过科目、第二学期成绩、第二学期未评估科目等。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于【具体来源，需补充】，已进行脱敏处理，确保学生隐私。
该数据集适合用于高等教育领域的学生留存分析、辍学风险预测以及个性化学习支持系统的开发。
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：适用于教育学、数据科学等领域的学术研究，如学生行为分析、辍学预测模型构建等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，尤其是在学生管理、学业预警、资源分配等方面。
决策支持：支持高校制定更有针对性的学生支持策略，提高学生留存率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的案例，帮助学生理解教育数据分析的应用。
此数据集特别适合用于识别影响学生留存的关键因素，构建预测模型，并为高校提供数据驱动的决策支持，以提高学生的学业成功率。
