学生学习与成绩预测数据集StudentStudyandResultPrediction-venkatesan092003
数据来源：互联网公开数据
标签：学习行为, 成绩预测, 教育数据, 学习时间, 出勤率, 线性回归, 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最终成绩相关数据，记录了学生学习时间、娱乐时间、内部评估分数、出勤率及最终考试结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次性或短期内的学习情况记录。
地理范围：数据来源未明确标注，可推测为针对特定教育机构或群体的学生数据。
数据维度：数据集包含五个关键字段：Hours_Study（学习时长）、Hours_Entertainment（娱乐时长）、IAT_Marks（内部评估分数）、Attendance_Percentage（出勤率）和Final_Result（最终考试结果，0代表未通过，1代表通过）。
数据格式：CSV格式，文件名为Result predictioncsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、行为科学等领域的研究，例如学习行为对成绩的影响、学习时间分配对学习效果的影响等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生成绩预测、学习行为分析、教学策略优化等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，例如识别学习困难学生、优化教学资源分配等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，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行为与成绩之间的关系，帮助用户实现成绩预测、个性化学习方案推荐等目标。
