学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPredictionDataset-ahmedemadmustafa
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, 教育数据挖掘, 机器学习, 分类模型, 统计分析, 学习行为
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数据，记录了学生的学习行为、出勤情况、成绩以及最终的学业状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常可视为一个学期或学年的静态快照。
地理范围：数据未限定特定地区，但根据数据内容推测，可能来源于欧洲或北美的高等教育机构。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖学生的个人背景、入学信息、课程表现、出勤情况、财务状况等。具体字段包括：婚姻状况、申请模式、申请顺序、课程、日/夜间出勤、先前学历、国籍、母亲学历、父亲学历、母亲职业、父亲职业、是否搬迁、是否有特殊教育需求、是否负债、学费是否按时缴纳、性别、是否奖学金获得者、入学年龄、是否国际生、第一学期和第二学期的学分、注册、评估、通过、成绩、无评估单元数量、失业率、通货膨胀率、GDP以及目标变量（Target），即学生的最终学业状态（如辍学、毕业等）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，便于数据分析和建模。
该数据集非常适合用于探索学生学业表现与辍学之间的关系，以及开发预测学生学业结果的模型。
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、数据科学等领域的学术研究，例如学生辍学原因分析、学业表现影响因素分析等。
行业应用：可用于高校的教育管理，包括识别高风险学生、个性化学习支持、优化课程设置等。
决策支持：支持教育机构制定干预措施，以减少学生辍学率，提高学业成功率。
教育和培训：作为教育数据挖掘、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，帮助教育机构预测学生辍学风险，并据此采取相应的干预措施，从而提高学生的学业成功率。
