学生学习行为与成绩数据集StudentLearningBehaviorandPerformanceDataset-elasawy
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学习行为, 成绩预测, 学习时间, 课外活动, 睡眠时间, 模拟试卷, 教育数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含学生学习行为与学术表现相关的数据，记录了学生在学习过程中的各项指标及其最终成绩表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，视作一段时间内收集的学生学习行为快照。
地理范围：数据未明确具体地理位置，可视为一般教育场景下的学生学习行为数据。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
Hours Studied（学习时长）：学生每周学习的小时数。
Previous Scores（过往成绩）：学生之前的学术表现。
Extracurricular Activities（课外活动）：学生是否参与课外活动（Yes/No）。
Sleep Hours（睡眠时长）：学生每晚的平均睡眠时长。
Sample Question Papers Practiced（模拟试卷练习数量）：学生练习的模拟试卷数量。
Performance Index（表现指数）：学生最终的学术表现指数。
数据格式：CSV格式，文件名为Student_Performance.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于教育数据分析、学生成绩预测和学习行为分析等领域。
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、心理学和数据科学交叉领域的学术研究，如学生学习行为与成绩之间的关系研究、学习效率影响因素分析等。
行业应用：可以为教育机构、在线教育平台提供数据支持，特别是在个性化学习推荐、学生成绩预测、学习效果评估等方面。
决策支持：支持教育管理者进行教学策略优化、资源分配决策和学生辅导方案制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的教学案例，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探索学习时间、睡眠、课外活动等因素与学生成绩之间的关联，帮助用户建立预测模型，优化学习方法，提升学习效果。
