学生学业行为与结果分析数据集StudentAcademicBehaviorandOutcomes-elhousseineb
数据来源：互联网公开数据
标签：学业表现, 学生行为, 辍学预测, 教育数据挖掘, 机器学习, 毕业率, 学习行为分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自某高校的学生学业相关数据，记录了学生的个人背景、入学信息、课程表现以及最终的学业结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从课程表现等指标推断，数据涵盖了学生在校期间的完整学习周期。
地理范围：数据来源于某高校，具体位置未明示，但可用于分析特定教育环境下的学生行为模式。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
个人背景信息：如婚姻状况、国籍、年龄、性别等。
入学信息：如申请模式、入学顺序、录取成绩等。
课程表现：如第一学期和第二学期的学分、考试次数、通过情况、成绩等。
经济状况：如是否有助学金、是否欠费等。
宏观经济指标：如失业率、通货膨胀率、GDP等。
学业结果：如最终的学业状态（辍学、在读、毕业）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于直接用于分析和建模。
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、辍学预测、学习行为模式挖掘等。
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，分析不同因素对学生学业结果的影响，构建辍学预测模型，探索学习行为与学业成就之间的关系。
行业应用：可以为高校提供数据支持，帮助高校改进教学策略，优化学生管理，提高毕业率和学生满意度。
决策支持：支持教育机构制定更有效的学生支持计划，提前识别有辍学风险的学生，并提供个性化的干预措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解教育数据挖掘的实际应用。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现的影响因素，构建预测模型，从而帮助教育机构更好地支持学生，提升教育质量。
