学生辍学预测数据集StudentDropoutPredictionDataset-manishlohar16
数据来源：互联网公开数据
标签：学生辍学，数据集，教育分析，预测模型，机器学习，社会学，教育学，数据分析
数据概述：该数据集包含来自多个教育机构的学生辍学记录数据，记录了影响学生辍学的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个地区和国家的教育机构，包括城市和农村学校的辍学情况。
数据维度：数据集包括学生的基本信息（如年龄，性别，家庭背景），教育背景（如学习成绩，出勤记录，参与的课外活动），家庭经济状况等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个教育机构的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育学研究，社会学分析以及机器学习等领域的应用，特别是在预测学生辍学风险和优化教育政策方面具有重要应用价值。
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：适用于教育政策分析，辍学原因研究等学术研究，如不同因素对学生辍学的影响分析，辍学趋势预测等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生支持服务，辍学预防策略制定等方面。
决策支持：支持教育政策制定和辍学风险评估，帮助教育机构优化资源配置和服务。
教育和培训：作为教育学和社会学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生辍学的原因与影响。
此数据集特别适合用于探索学生辍学的规律与趋势，帮助用户实现辍学风险预测，优化教育资源配置，提升教育质量。
