学生入学及学业表现数据集StudentAdmissionandAcademicPerformance-elhousseineb

数据来源：互联网公开数据

标签：学生数据, 学业表现, 入学申请, 教育评估, 统计分析, 机器学习, 预测模型, 葡萄牙

数据概述：该数据集包含来自葡萄牙高等教育机构的学生入学申请和学业表现的相关数据。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的学生入学和学业表现的综合记录。地理范围：数据主要来自葡萄牙的高等教育机构。数据维度：数据集包括学生的个人背景信息、入学申请信息、课程注册情况、学业成绩等多方面数据，具体字段包括：婚姻状况、申请模式、申请顺序、课程、日/夜间出勤、先前资格、先前资格（等级）、国籍、母亲资格、父亲资格、母亲职业、父亲职业、录取分数、流离失所、特殊教育需求、债务人、学费是否缴清、性别、奖学金获得者、入学年龄、国际生、第一学期课程单元（已获得学分）、第一学期课程单元（已注册）、第一学期课程单元（评估次数）、第一学期课程单元（通过次数）、第一学期课程单元（成绩）、第一学期课程单元（未评估次数）、第二学期课程单元（已获得学分）、第二学期课程单元（已注册）、第二学期课程单元（评估次数）、第二学期课程单元（通过次数）、第二学期课程单元（成绩）、第二学期课程单元（未评估次数）、目标。数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和处理。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适合用于教育领域的研究，以及学生学业表现预测模型的构建。

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、社会学等领域的研究，例如学生入学因素对学业表现的影响分析，学生辍学风险预测等。行业应用：可用于高等教育机构的学生管理，招生策略优化，以及个性化教育支持系统的开发。决策支持：支持学校和教育部门制定更有效的招生政策和学生支持计划，提高教育质量和效率。教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生理解教育数据分析的应用。此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现的关键因素，预测学生的学业发展趋势，并为教育决策提供数据支持。