学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-nuruzzamankallol
数据来源：互联网公开数据
标签：教育, 辍学预测, 学生行为, 学业表现, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 统计分析
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与辍学相关数据，记录了学生的个人背景、学习情况、经济状况等信息，用于分析和预测学生辍学风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为某个时间段内的静态快照数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但从数据字段内容推测，可能来源于欧洲或葡萄牙地区的高等教育机构。
数据维度：数据集包括多项学生属性和学业表现指标，主要字段包括：婚姻状况、入学模式、申请顺序、课程、出勤时间、先前的学历、国籍、父母学历、父母职业、是否为流动人口、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否为奖学金获得者、入学年龄、是否为国际学生、第一学期和第二学期的学分、注册单元数、评估次数、通过单元数、成绩、未评估单元数、失业率、通货膨胀率、GDP以及目标变量“Target”（辍学状态）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dropout.csv，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源可能为教育研究项目或高校内部数据，已进行匿名化处理和初步清洗。该数据集适用于构建学生辍学预测模型，并深入分析影响学生学业表现的关键因素。
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、社会学、统计学和机器学习等领域的学术研究，如辍学影响因素分析、学生学业表现评估、预测模型构建等。
行业应用：为高等教育机构提供数据支持，尤其是在学生风险预警、个性化辅导、教育资源分配优化等方面。
决策支持：支持学校管理部门制定更有针对性的干预措施，以降低辍学率，提高学生成功率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建的技能。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和辍学的关键因素，以及构建预测模型，从而帮助教育机构更好地支持学生，提高教育质量。
