学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-cdr0101
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, 预测模型, 课程表现, 数据分析
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数据，记录了学生在不同学期的学习情况以及最终的学业结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但涵盖了学生在校期间的学业表现。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为某个高等教育机构的学生数据。
数据维度：数据集包括学生个人信息、入学信息、课程注册与成绩、出勤情况、经济状况、家庭背景等多个维度，以及最终的学业状态（如辍学、毕业、继续学习）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，包含多个字段，如婚姻状况、申请模式、课程、出勤情况、入学年龄、各学期修读课程数量、成绩、经济指标（失业率、通货膨胀率、GDP）以及最终的学业状态（Target）。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于教育领域的研究，特别是学生学业表现分析和辍学预测，以及数据建模和机器学习技术应用。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生学业表现影响因素分析、辍学风险评估、学生行为模式分析等。
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、教学质量评估、个性化学习支持等方面。
决策支持：支持教育机构制定更有效的学生支持策略，优化教学资源分配，提高学生留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、教育统计学等课程的实训案例，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发展，提高教育质量。
