学生学业表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-konstantinognev
数据来源：互联网公开数据
标签：学生, 学业, 辍学预测, 成绩, 行为, 机器学习, 教育, 预测模型
数据概述：
该数据集包含学生在高等教育阶段的学习行为、成绩及相关背景信息，旨在用于预测学生的学业表现，特别是辍学风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，一般可视为单一学期或学年的学生学习情况快照。
地理范围：数据来源未明确，但从变量名称及数值推测可能来自欧洲或葡萄牙的教育机构。
数据维度：数据集包含多个维度，包括学生个人背景（如婚姻状况、国籍、年龄），入学申请信息（如申请模式、申请顺序），课程信息（如所选课程、出勤方式），学习成绩（如各学期学分、评估次数、通过情况），以及宏观经济指标（如失业率、通货膨胀率、GDP）等。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据读取与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于教育领域的数据挖掘、机器学习模型构建，以及学生学业表现的预测与分析。
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、数据科学等领域的研究，如学生辍学原因分析、学业表现影响因素研究、预测模型构建等。
行业应用：为高校、教育机构提供数据支持，可用于建立学生预警系统、优化教学资源配置、改善学生支持服务等。
决策支持：支持教育管理部门的决策制定，如制定针对性的学生支持计划、评估教育政策效果等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法，理解模型构建流程。
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，从而帮助教育机构更好地支持学生，降低辍学率，提高教育质量。
