学生学业表现影响因素分析数据集StudentAcademicPerformanceInfluencingFactorsDataset-hakim11
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业评估, 学习行为, 学习习惯, 学生画像, 机器学习, 教育分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含学生学业表现相关数据，记录了学生的学习行为、学习习惯、个人背景等多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一次性调查或评估的结果。
地理范围：数据来源未明确，但从字段内容推测可能来自高等教育机构。
数据维度：数据集包含多个维度，包括学生性别、年龄、学期、奖学金情况、交通方式、学习时长、学习频率、学习模式、智能设备使用情况、英语水平、出勤率、是否被停学等学业相关信息，以及社交媒体使用时长、技能发展时长、兴趣领域、关系状态、课外活动参与情况、居住情况、健康状况、既往成绩、身体状况、家庭收入等个人背景信息。目标变量（target）和部分数值类字段存在缺失值。
数据格式：CSV格式，文件名为Students_Performance_data_set.csv，便于数据分析和建模。
数据来源于学生调查或评估，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于学生学业表现影响因素分析、学生画像构建、学习行为分析等。
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，例如学生学业表现的影响因素分析、学习模式对成绩的影响研究、学生群体特征分析等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生评估、个性化学习方案推荐、学业预警等方面。
决策支持：支持教育管理部门制定相关政策，优化教学策略，提高教学质量。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解学生学业表现的影响因素。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与学业表现之间的关系，以及不同因素对学生学业成就的影响，从而帮助优化教育策略，提升教学效果。
