学生辍学预测数据集StudentDropoutPredictionDataset-ntambaraetienne
数据来源：互联网公开数据
标签：学生辍学, 教育数据, 机器学习, 预测模型, 风险评估, 学生行为, 家庭背景, 成绩分析
数据概述：
该数据集包含学生相关信息，旨在用于预测学生是否会辍学。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一次性调查或统计结果。
地理范围：数据未明确地理范围，但可能源于特定教育系统或地区。
数据维度：数据集包括多个特征，如年龄、性别、家庭收入、出勤率、成绩、是否支付学校餐费、用餐频率、孤儿状况、父母教育程度、兄弟姐妹数量以及最终的辍学标签（0代表未辍学，1代表辍学）。
数据格式：CSV格式，文件名为dropout_dataset_competition.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于开放的数据集或竞赛，旨在促进教育领域的数据分析和应用。
该数据集适合用于教育研究，特别是学生辍学风险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、统计学、机器学习等领域的学术研究，如学生辍学影响因素分析、辍学风险预测模型构建等。
行业应用：为教育部门、学校提供数据支持，用于识别高风险学生、制定干预措施、优化资源分配等。
决策支持：支持教育管理部门的决策制定，帮助制定更有效的学生支持政策和干预计划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例研究，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探索影响学生辍学的关键因素，以及构建预测模型以提高学生的学业成功率。
