学生学习表现影响因素分析数据集StudentPerformanceFactorsAnalysisDataset-sumitsuman24iitk
数据来源：互联网公开数据
标签：学习表现，学生，教育，影响因素，行为分析，数据分析，机器学习，教育评估
数据概述：
该数据集包含学生学习表现的相关数据，记录了影响学生考试成绩的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了多种可能影响学生学习表现的因素，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括多项影响因素，如学习时长（Hours_Studied）、出勤率（Attendance）、家长参与度（Parental_Involvement）、资源获取（Access_to_Resources）、课外活动（Extracurricular_Activities）、睡眠时长（Sleep_Hours）、过往成绩（Previous_Scores）、学习动力（Motivation_Level）、网络接入（Internet_Access）、辅导课程（Tutoring_Sessions）、家庭收入（Family_Income）、教师质量（Teacher_Quality）、学校类型（School_Type）、同伴影响（Peer_Influence）、体育活动（Physical_Activity）、学习障碍（Learning_Disabilities）、家长教育水平（Parental_Education_Level）、离家距离（Distance_from_Home）、性别（Gender）和考试成绩（Exam_Score）。
数据格式：CSV格式，文件名为StudentPerformanceFactors.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便进行统计分析和建模研究。
该数据集适合用于教育学、心理学、数据科学等领域的研究，尤其适用于探索影响学生学习表现的关键因素。
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、心理学等领域的研究，如探究不同因素对学生成绩的影响、分析学习行为与成绩的关系等。
行业应用：为教育机构提供数据支持，用于评估教学效果、优化教学策略、个性化学习方案的制定等。
决策支持：支持教育政策制定者进行数据驱动的决策，如资源分配、教育公平性提升等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索学习表现的影响因素，为教育工作者、研究人员和政策制定者提供数据支持，以提升教育质量和学生成绩。
