学生入学与学业表现预测数据集StudentEnrollmentandAcademicPerformancePredictionDataset-malcolmbryan
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为分析, 学业表现预测, 入学因素, 教育数据挖掘, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 教育管理
数据概述：
该数据集包含来自教育机构的学生入学与学业表现相关数据，记录了学生的个人背景、入学信息、课程参与情况以及学业成绩。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段内的学生记录。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种国籍信息，推测为国际化教育环境。
数据维度：数据集包含多个维度，包括学生个人信息（如年龄、性别、国籍）、入学申请信息（如申请模式、入学等级）、课程相关信息（如课程、出勤情况、学分情况、成绩）以及其他影响因素（如经济状况、特殊教育需求）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv, testcsv, sample_submissioncsv三个文件，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理，可直接用于分析。
该数据集适合用于教育数据挖掘，学业表现预测，以及探索影响学生学业表现的关键因素。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生学业表现预测模型构建、影响学生学业表现因素分析等。
行业应用：为高等教育机构提供数据支持，用于招生策略优化、学生学业预警、个性化学习支持系统开发。
决策支持：支持教育管理部门进行决策，如改进课程设置、调整教学方法、优化资源分配等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育数据挖掘等课程的教学案例，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构建学生学业表现预测模型，识别高风险学生，并为他们提供有针对性的支持，从而提高学生的学业成功率。
