学生学习成绩影响因素分析数据集StudentAcademicPerformanceFactorsAnalysis-aman896
数据来源：互联网公开数据
标签：学生成绩, 教育数据, 学习行为, 影响因素分析, 数据挖掘, 机器学习, 成绩预测, 行为分析
数据概述：
该数据集包含学生学习成绩相关数据，记录了影响学生学业表现的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间段的静态数据。
地理范围：数据未明确具体地域，但涵盖了学生的个人信息、学习习惯、家庭背景等多个维度。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”、“index”、“number_of_siblings”、“direct_admission”、“CCA”、“learning_style”、“student_id”、“gender”、“tuition”、“final_test”、“n_male”、“n_female”、“age”、“hours_per_week”、“attendance_rate”、“sleep_time”、“wake_time”、“mode_of_transport”、“bag_color”等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为student_score.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于学生学习情况的调查与记录，经过整理和清洗。
该数据集适合用于探索影响学生学习成绩的各种因素，以及构建成绩预测模型。
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、数据科学等领域的学术研究，如学习行为分析、成绩影响因素研究等。
行业应用：可用于教育机构的教学评估、学生个性化辅导、教育资源优化配置等。
决策支持：支持教育政策制定，帮助提升教学质量和学生学业表现。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训案例，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分析学生的学习习惯、家庭背景、个人特征等因素与学习成绩之间的关系，从而为教育决策提供数据支持，并探索个性化学习方案。
