学生学业表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-shengtanst
数据来源：互联网公开数据
标签：学生学业, 辍学预测, 成绩分析, 教育数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 学习行为
数据概述：
该数据集包含学生在高等教育阶段的学业表现相关数据，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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为多个学年或学期的数据集合。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从数据内容推测为高等教育机构的学生数据。
数据维度：数据集包含了学生的多个维度信息，包括：婚姻状况、申请方式、申请顺序、课程、出勤方式、先前学历、国籍、父母学历、父母职业、是否异地、是否有特殊教育需求、是否负债、学费是否按时缴纳、性别、是否奖学金获得者、入学年龄、是否国际学生、第一学期和第二学期的学分、注册数、评估数、通过数、成绩、未评估数、失业率、通货膨胀率、GDP，以及目标变量“Target”，表示学生的学业状态（如辍学、毕业等）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便进行数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，字段名称清晰，便于理解。
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、数据科学等领域的学术研究，例如学生辍学原因分析、学习行为模式研究、学业表现预测模型构建等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，特别是在学生管理、教学优化、风险预警等方面。例如，通过预测模型识别高辍学风险学生，从而进行干预。
决策支持：支持教育机构进行决策，优化教学资源分配、改进课程设置、提升教学质量。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、预测建模等课程的教学案例，帮助学生理解和应用数据分析技术。
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，构建预测模型，以及制定有效的干预措施，从而提高学生的学业成功率。
