学生学业表现影响因素分析数据集StudentAcademicPerformanceFactors-devsistems
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业成绩, 学习行为, 影响因素分析, 机器学习, 教育数据, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含学生在校期间的学习行为、家庭环境、健康状况等多方面数据，用于分析学生学业表现的影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一次性调查或模拟数据。
地理范围：数据未限定特定地区，可用于一般性的学生学业表现分析。
数据维度：数据集包含12个主要字段，包括：学习时长（Study_Hours）、出勤率（Attendance）、过往成绩（Previous_Grades）、父母教育水平（Parental_Education）、家庭环境（Home_Environment）、学校参与度（School_Engagement）、健康状况（Health_Status）、睡眠时长（Sleep_Hours）、社交活动（Social_Activity）、网络使用情况（Internet_Usage）、兼职工作（Part_Time_Work），以及最终成绩（Final_Grade）。
数据格式：CSV格式，文件名为student_performance_dataset.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于模拟生成或公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及数据建模和机器学习技术的应用。
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：适用于教育心理学、教育统计学等领域的学术研究，如学生学习行为与学业成绩的关系研究、家庭环境对学习的影响研究等。
行业应用：可以为教育机构、在线教育平台提供数据支持，特别是在学生成绩预测、学习效果评估、个性化学习方案推荐等方面。
决策支持：支持学校、教育部门制定更有针对性的教育政策，优化教学方法，提升学生整体学业水平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉教育领域的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学习行为、家庭环境等因素与学生学业成绩之间的关系，帮助用户实现成绩预测、学习干预策略优化等目标。
