学生画像学习偏好分析数据集StudentProfileLearningPreferenceAnalysis-reeturajharsh
数据来源：互联网公开数据
标签：学生画像, 学习偏好, 社交行为, 教育数据, 文本分析, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自学生群体的个人信息，记录了学生在学习、社交、兴趣爱好等方面的偏好与行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态学生画像快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能来源于不同地区或国家的学生群体。
数据维度：包括“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Ethnicity”（种族）、“Academic Goals”（学术目标）、“Availability”（空闲时间）、“Major”（专业）、“Class Standing”（年级）、“Location”（学习地点）、“Study Habits”（学习习惯）、“Extracurricular Activities”（课外活动）、“Language Proficiency”（语言能力）、“Learning Style”（学习风格）、“Timezone”（时区）、“Hobbies”（爱好）、“Preferred Learning Methods”（偏好学习方法）、“Preferred Technology”（偏好技术）、“Preferred Time”（偏好时间）、“Preferred Group Size”（偏好小组规模）、“Social Media”（社交媒体）、“Computer Skills”（计算机技能）、“Availability Days”（空闲日期）、“Group Commitment”（小组承诺）、“Group Activity”（小组活动）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为student_profiles.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适用于学生行为分析、个性化学习推荐、教育资源优化等研究。
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、社会学等领域的学术研究，如学习行为模式分析、学习风格与学业成就关系研究等。
行业应用：为在线教育平台、学习软件提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、学习资源匹配等方面。
决策支持：支持教育机构优化教学策略、改进学生支持服务，提升学生的学习体验。
教育和培训：作为教育数据分析、用户画像构建等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解学生群体特征。
此数据集特别适合用于探索学生群体的学习偏好与行为模式，帮助用户实现个性化学习推荐、优化教育资源配置等目标。
