学生辍学预测数据集-andrawesashraffarouk
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，学生，辍学，预测，机器学习，数据分析，行为分析，学术研究
数据概述： 该数据集包含了关于学生辍学风险的详细信息，旨在用于预测学生是否会从教育机构中辍学。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度涵盖了多个学年，具体时间范围取决于数据集的原始来源。
地理范围：数据可能来源于不同的教育机构，包括但不限于学校，学院和大学，地理范围取决于数据集的原始来源。
数据维度：数据集包括学生的个人信息，学术表现，出勤记录，家庭背景，社交行为等多个维度的数据。具体变量可能包括学生的年龄，性别，成绩，出勤率，参与课外活动情况，家庭收入，父母教育程度等。
数据格式：数据通常以CSV或其他结构化数据格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于不同的教育机构或研究项目，已经过一定程度的清洗和预处理。
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：适用于教育领域的研究，如学生辍学原因分析，辍学风险因素识别等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，用于早期预警和干预，帮助学校识别高风险学生，制定个性化的干预措施。
决策支持：支持教育机构的决策制定，优化资源分配，提升学生留存率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和教育学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响学生辍学的关键因素，帮助用户建立预测模型，实现对学生辍学风险的早期预警，从而采取有效的干预措施，提高学生的留存率。
