学生学业预测与流失分析数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutAnalysis-pauloarruda

数据来源：互联网公开数据

标签：学业表现, 学生流失, 教育数据, 预测模型, 机器学习, 统计分析, 葡萄牙, 大学生

数据概述：该数据集包含来自葡萄牙高等教育机构的学生学业信息，记录了学生的个人背景、入学情况、课程表现等多个维度的数据，用于分析和预测学生在学业上的表现及潜在的流失风险。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，但记录了学生的入学和在学期间的各类信息，可视为一段时间内的横截面数据。地理范围：数据主要来源于葡萄牙的教育机构。数据维度：数据集包含了学生的个人信息（如婚姻状况、国籍、年龄、性别等）、入学信息（如申请模式、申请顺序、入学成绩等）、课程信息（如所选课程、出勤情况等）、学业表现（如各学期修读学分、考试情况、成绩等）以及其他相关因素（如是否为奖学金获得者、是否有债务等）。数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开的教育数据库，已进行匿名化处理。该数据集适合用于教育领域内的学业表现分析、学生流失预测等研究。

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、机器学习等领域的研究，例如学生学业表现的预测模型构建、学生流失风险因素分析、教育政策效果评估等。行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，帮助学校识别高风险学生群体，制定个性化辅导方案，提高学生的学业成功率。决策支持：支持教育机构的决策制定，例如优化招生策略、调整课程设置、改进教学方法等，以提升教学质量和学生满意度。教育和培训：作为教育数据分析、预测建模等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，深入理解教育领域的复杂问题。此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和流失的关键因素，从而帮助教育机构更好地支持学生，提高教育质量。