学生学术表现数据集StudentAcademicPerformanceDataset-somumourya
数据来源：互联网公开数据
标签：学生，学术表现，数据集，教育分析，机器学习，成绩预测，学术研究，教育数据
数据概述：该数据集包含来自多个学校的学生成绩数据，记录了学生的学术表现情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的学校，具体包括城市和乡村的不同地区。
数据维度：数据集包括学生的姓名，学号，班级，年级，科目成绩，出勤记录，家庭背景，学习习惯等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个学校的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育研究，成绩预测和机器学习等领域的应用，特别是在学生表现分析，学业成就预测等方面具有重要的应用价值。
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：适用于教育研究，学业成就预测，学习行为分析等学术研究，如学生学业成就的影响因素分析，学习方法的研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在成绩预测，学生管理，个性化教育等方面。
决策支持：支持教育机构的招生决策，教学策略优化和学生支持服务的制定。
教育和培训：作为教育学和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析，学业预测等技术。
此数据集特别适合用于探索学生学术表现的规律与趋势，帮助用户实现成绩预测，学业成就分析和个性化教育支持等目标，提高教育质量和学生学习效果。
