学生学业表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-ranasabrii

数据来源：互联网公开数据

标签：学生行为, 学业表现, 预测分析, 机器学习, 教育数据挖掘, 回归分析, 分类模型, 葡萄牙

数据概述：该数据集包含来自葡萄牙高等教育机构的学生学业表现相关数据，记录了学生的入学、学习过程、以及最终的学业结果。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，推测为某一或多个学年的学生数据集合。地理范围：数据来源于葡萄牙的教育机构，反映了葡萄牙高等教育体系下的学生群体特征。数据维度：数据集涵盖了学生的个人背景、入学申请信息、课程参与情况、出勤情况、成绩表现、以及经济状况等多个维度的数据。具体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、之前的学历、国籍、父母学历和职业、入学成绩、是否被安置、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否为奖学金获得者、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、评估、通过、成绩、未评估的课程数量、失业率、通货膨胀率、以及GDP等。数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv、submission.csv和metadata.csv四个文件。metadata.csv提供了变量的详细描述。

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、数据科学、机器学习等领域的学术研究，例如学生学业表现影响因素分析、辍学风险预测、个性化学习路径推荐等。行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，尤其是在招生策略优化、教学质量评估、学生支持服务改进、以及提升学生留存率等。决策支持：支持教育管理部门和院校制定数据驱动的决策，优化教育资源配置，提升教育质量和效率。教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及教育数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。此数据集特别适合用于探索学生学业表现的影响因素，构建预测模型，并根据预测结果制定个性化的干预措施，从而提升学生的学业成功率。