学生成绩影响因素分析数据集StudentPerformanceFactorsAnalysisDataset-sylviahamidah
数据来源：互联网公开数据
标签：学生成绩，教育评估，成绩预测，学习行为，人口统计学，统计分析，机器学习，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含学生学习相关的结构化数据，记录了影响学生在数学、阅读和写作三门科目上成绩的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了多种学生背景信息，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：学生的性别（Gender）、种族/民族（EthnicGroup）、父母教育程度（ParentEduc）、午餐类型（LunchType）、是否参加考试预备课程（TestPrep）、父母婚姻状况（ParentMaritalStatus）、是否参加体育运动（PracticeSport）、是否是长子/女（IsFirstChild）、兄弟姐妹数量（NrSiblings）、交通方式（TransportMeans）、每周学习时长（WklyStudyHours）以及数学（MathScore）、阅读（ReadingScore）和写作（WritingScore）三门科目的成绩。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及学生成绩预测和影响因素分析。
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、心理学、统计学等领域的研究，如学生成绩影响因素分析、学习行为分析、教育公平性研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生评估、教学策略优化、个性化学习方案制定等方面。
决策支持：支持教育政策制定者了解影响学生成绩的关键因素，从而制定更有效的教育政策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学生成绩与各种因素之间的关联，帮助用户构建预测模型，优化教育资源配置，提升教育质量。
