2020学年学生学业表现数据集2020SchoolYearStudentAcademicPerformanceDataset-constanzaguajardo
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，学业表现，数据集，统计分析，机器学习，教育研究，学生评估，时间序列
数据概述： 该数据集包含来自2020学年的学生学业表现数据，记录了学生在一个学年的学业成绩，出勤情况，课外活动等详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年秋季学期到2021年春季学期。
地理范围：数据覆盖了多个地区的学校，包括城市和乡村的学校。
数据维度：数据集包括学生的基本信息（如姓名，性别，年龄），各科成绩，出勤记录，课外活动参与情况，家庭背景（如父母教育水平，家庭收入）等变量。
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：数据来源于教育部门的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育研究，学业表现分析，机器学习等领域，特别是在学生成绩预测，教育干预效果评估等任务中具有重要应用价值。
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：适用于教育研究，学业表现影响因素分析等学术研究，如学生成绩与家庭背景的关系，课外活动对学生成绩的影响等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生成绩预测，教育干预效果评估，课程优化等方面。
决策支持：支持教育政策的制定和实施，帮助教育部门制定更科学的教育干预措施。
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教育数据分析，学生表现评估等方法。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现的规律与影响因素，帮助用户实现对学生成绩的准确预测，优化教育干预措施，提升教育质量和学生表现。
