学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-ikram98ai
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 辍学预测, 学业成绩, 机器学习, 数据分析, 教育, 预测模型, 统计分析
数据概述：
该数据集包含学生在高等教育阶段的详细记录，旨在用于预测学生学业表现和辍学风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但基于课程与学期信息，推测为某高校的特定学年数据。
地理范围：数据来源地未明确，但涵盖了学生的个人背景、学习情况和财务状况等信息。
数据维度：数据集包含多种类型的变量，如学生人口统计学信息（如婚姻状况、国籍、年龄、性别等）、入学信息（如申请模式、入学成绩）、学习情况（如课程、出勤情况、各学期学分、成绩、评估结果等）以及财务状况（如是否有债务、学费缴纳情况、是否获得奖学金等）。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的教育数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于学生学业表现分析、辍学风险预测以及相关教育策略研究。
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、统计学、机器学习等领域的研究，如学生学业表现影响因素分析、辍学风险预测模型构建、教育资源分配优化等。
行业应用：可以为高校、教育机构提供数据支持，用于改进学生管理、优化教学策略、提升学生留存率。
决策支持：支持教育管理部门制定更有效的政策，以改善学生的学业表现，减少辍学率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业成功和辍学的关键因素，帮助用户构建预测模型，从而改进教育管理和学生支持系统。
