学生学业表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-anetemrk
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学业表现, 辍学预测, 录取信息, 课程成绩, 机器学习, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙某高校的学生的学业相关数据，记录了学生的入学申请信息、课程表现以及最终的学业结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推断为学生在校期间的静态数据。
地理范围：数据来源于葡萄牙某高校，反映了该地区的教育环境。
数据维度：数据集包括学生的婚姻状况、申请模式、申请顺序、所选课程、出勤情况、过往学历、国籍、父母学历、父母职业、入学成绩、是否搬迁、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否获得奖学金、入学年龄、是否为国际学生、第一学期和第二学期的学分、注册课程数、评估次数、通过课程数、成绩、未评估课程数、失业率、通货膨胀率、GDP，以及最终的学业结果（辍学、在读或毕业）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于学生学业表现预测、辍学风险评估等研究。
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、行为科学等领域的研究，如学生学业表现影响因素分析、辍学风险预测模型构建等。
行业应用：可以为高校提供数据支持，用于改进招生策略、优化课程设置、制定学生支持计划，以提高学生的成功率。
决策支持：支持教育机构的决策制定，帮助其识别高风险学生，并采取干预措施。
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，帮助学生了解教育数据分析的应用。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现的关键因素，并构建预测模型，以帮助教育机构更好地支持学生，提高教育质量。
