学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-paramvir705
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学业表现, 辍学预测, 机器学习, 教育分析, 多元统计, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自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、课程注册、出勤情况、学业成绩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，可视为一段时间内的学生学业记录的集合。
地理范围：数据来源未明确，但根据数据字段内容，推测可能来自欧洲或葡萄牙等国家的高等教育机构。
数据维度：数据集包括学生个人信息（如婚姻状况、国籍、年龄等）、申请信息（如申请模式、录取分数等）、课程信息（如课程代码、注册情况、成绩等）、经济社会指标（如失业率、通货膨胀率、GDP等）以及最终的学业结果（辍学、在读或毕业）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，字段之间使用逗号分隔，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于研究学生学业表现的影响因素，以及构建预测学生辍学风险的模型。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生行为分析、学业表现评估、辍学风险预测等。
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、课程优化、招生策略制定等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，帮助其识别高风险学生群体，并制定干预措施，提高学生的学业完成率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析、特征工程、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和辍学风险的关键因素，帮助教育机构优化资源配置，提升教育质量。
