学生升学状态预测数据集StudentEnrollmentStatusPrediction-satyaprakashshukl
数据来源：互联网公开数据
标签：升学预测, 学生发展, 教育数据, 机器学习, 目标变量, 结构化数据, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开数据的学生升学状态信息，记录了学生的升学情况，可用于预测学生未来的教育轨迹。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：未明确标注具体地理位置，数据可能来自多个地区或学校。
数据维度：包括两个主要字段：“id”（学生唯一标识符）和“Target”（升学状态，如Dropout（辍学）、Graduate（毕业）、Enrolled（在读）等）。
数据格式：CSV格式，文件名为strangerthigsoyscsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但其结构和内容适用于教育领域的研究和实践。
该数据集适合用于分析学生升学状态，并进行相关的预测建模。
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，用于分析影响学生升学状态的因素，构建预测模型。
行业应用：为教育机构提供数据支持，用于预测学生辍学风险、优化招生策略、个性化教育方案等。
决策支持：支持学校和教育管理部门进行决策，提升教育质量和学生支持服务的有效性。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学生升学状态的影响因素，构建预测模型，提升教育决策的科学性和精准度。
