学生学业表现及辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-felicianorn

数据来源：互联网公开数据

标签：学业表现, 辍学预测, 学生行为, 教育数据, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 葡萄牙

数据概述：该数据集包含葡萄牙某高等教育机构的学生学业表现数据，记录了学生的个人背景、入学信息、课程表现以及宏观经济指标等。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，但涵盖了学生在校期间的学业表现。地理范围：数据主要来源于葡萄牙的教育机构。数据维度：数据集包含多个维度的数据，如学生的婚姻状况、申请方式、课程信息、出勤情况、过往学历、入学成绩、经济状况、课程单元表现（第一学期和第二学期）、失业率、通货膨胀率和GDP等。目标变量（Target）为学生的最终学业状态，包括“辍学”（Dropout）、“在读”（Enrolled）和“毕业”（Graduate）。数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，包含多个数值型和类别型变量，便于统计分析和机器学习建模。数据来源：数据来源于葡萄牙高等教育机构的学生记录，已经过匿名化处理和标准化。该数据集适合用于学生学业表现分析、辍学风险预测以及教育领域的研究。

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、社会学和数据科学交叉领域的学术研究，如学生辍学影响因素分析、学业表现预测模型构建等。行业应用：为高等教育机构提供数据支持，尤其适用于学生管理、招生策略优化、个性化学习支持等方面。决策支持：支持教育机构制定干预措施，以减少学生辍学率、提高毕业率，优化教育资源配置。教育和培训：作为数据分析、机器学习和教育管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解学生行为和学业表现之间的关系。此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和辍学的关键因素，构建预测模型，从而帮助教育机构更好地支持学生，提高教育质量。