学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-youssefemiel

数据来源：互联网公开数据

标签：学生辍学, 学业表现, 机器学习, 预测模型, 教育数据, 辍学分析, 数据挖掘, 葡萄牙

数据概述：该数据集包含来自葡萄牙某高等教育机构的学生学业表现相关数据，记录了学生的个人背景、入学信息、学业成绩、以及最终的学业状态。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为多个学年累积的学生记录。地理范围：数据主要来源于葡萄牙的教育机构。数据维度：数据集包括学生的婚姻状况、申请方式、申请顺序、所选课程、出勤方式、学历背景、国籍、父母教育程度、父母职业、入学成绩、是否需要特殊教育、是否有债务、学费缴纳情况、性别、是否获得奖学金、入学年龄、国际学生身份、各学期修读学分、评估次数、通过学分、成绩、以及相关的宏观经济指标，如失业率、通货膨胀率和GDP，以及最终的学业状态（辍学、在读、毕业）。数据格式：CSV格式，文件名为student_dropout.csv，方便数据分析与处理。数据来源：数据来源于高等教育机构的内部记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于学生学业表现分析、辍学风险预测和教育数据挖掘。

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，如学生辍学影响因素分析、学业表现预测模型构建、教育政策评估等。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、风险预警、个性化学习支持等方面。决策支持：支持教育机构优化教学策略、改善学生支持系统，提高学生的留存率和学术成就。教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的案例，帮助学生理解如何利用数据分析解决实际问题。此数据集特别适合用于探索学生学业表现与辍学之间的关联，帮助用户构建预测模型，优化教育资源配置，提升教学质量。