教育质量与学生表现分析数据集EducationQualityandStudentPerformanceAnalysis-macarenajimnez
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 学生表现, 成绩, 出勤率, 数据分析, 教育评估, 统计分析, 西班牙
数据概述：
该数据集包含来自西班牙教育系统的数据，记录了学生在2019年和2020年的学业表现及出勤情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年至2020年。
地理范围：数据主要来源于西班牙的教育系统。
数据维度：包括以下几个关键指标：
PROM_GRAL_2019：2019年平均成绩。
PROM_GRAL_2020：2020年平均成绩。
GEN_ALU：学生性别（编码）。
ASISTENCIA_2019：2019年出勤率。
数据格式：CSV格式，文件名为BD_Tarea_1_2023_Pregunta_1.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开渠道，用于教育研究与分析。
该数据集适合用于教育质量评估、学生成绩分析和相关模型构建。
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、统计学等领域的学术研究，例如学生成绩与出勤率之间的关系研究，以及不同年份成绩的对比分析。
行业应用：可以为教育管理部门提供数据支持，用于评估教育政策的实施效果，优化教学资源配置等。
决策支持：支持教育决策者进行数据驱动的决策，例如制定提高学生成绩和出勤率的策略。
教育和培训：作为教育统计学、数据分析等课程的案例，帮助学生理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于分析学生成绩变化趋势，评估教育干预措施的效果，以及探索影响学生学习表现的因素。
