学生学业表现与升学状态预测数据集StudentAcademicPerformanceandProgressionStatusPrediction-dmonster304
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业评估, 升学预测, 大学生, 机器学习, 数据分析, 教育, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自高校学生的学业表现相关数据，记录了学生的学习成绩、入学信息、个人背景等，用于预测学生的升学状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段内的静态数据。
地理范围：数据未限定具体地理区域，可能来源于某一高校或多个高校。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Y”（升学状态，0代表未继续升学，1代表继续升学）、“ProgramStudi”（专业）、“Fakultas”（院系）、“TahunMasuk”（入学年份）、“IPK”（GPA，即平均学分绩点）、“SKSKumulatif”（累计学分）、“StatusKelanjutanStudi”（升学状态）、“Propinsi”（生源地）、“JenisKelamin”（性别）、“JenisSekolah”（高中类型）、“JalurMasukx”（入学途径）和“UKM”（课外活动）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataolahv2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于高校学生数据库，数据经过脱敏处理，保证学生隐私。
该数据集适合用于教育领域的数据分析和预测建模，特别是用于研究学生升学行为和影响因素。
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、统计学和数据科学交叉领域的学术研究，如学生学业表现影响因素分析、升学预测模型构建等。
行业应用：为高校提供数据支持，帮助高校评估教学质量、优化招生策略、改进学生管理。
决策支持：支持高校制定个性化的学生发展计划，提高学生的升学率和就业竞争力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和教育领域课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解学生学业表现。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现与升学状态之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对学生学业发展的理解和支持。
