学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-kenanavar
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 辍学预测, 学业评估, 机器学习, 教育数据挖掘, 预测模型, 课程表现, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙一所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、课程注册情况、出勤情况、成绩以及最终的学业结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但可推断为多个学年学生学习情况的汇总。
地理范围：数据来源于葡萄牙的某高等教育机构。
数据维度：数据集包含多维度学生学业信息，包括学生的婚姻状况、申请模式、申请顺序、所选课程、出勤方式、过往学历、国籍、父母学历、父母职业、入学成绩、是否搬迁、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否缴纳、性别、是否获得奖学金、入学年龄、是否为国际生、第一学期和第二学期的学分、注册课程数、评估次数、通过课程数、成绩、未评估课程数、失业率、通货膨胀率、GDP以及最终的学业结果（如“辍学”、“在读”或“毕业”）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于某个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、辍学预测模型构建等研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生辍学预测、学业表现影响因素分析、学习行为模式研究等。
行业应用：为高等教育机构提供数据支持，特别是在优化教学策略、改进学生支持服务、提高学生留存率等方面。
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、制定个性化干预措施，提高教育质量。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、教育统计等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和辍学的关键因素，构建预测模型，从而帮助教育机构更好地支持学生，提高教育质量。
