学生学业中断预测数据集StudentAcademicDropoutPredictionDataset-mohamedhany777
数据来源：互联网公开数据
标签：学生辍学, 学业评估, 机器学习, 预测模型, 教育数据, 统计分析, 辍学预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含学生在高等教育阶段的学习记录，记录了影响学生学业中断的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为一个静态数据集，用于分析学生学业中断的影响因素。
地理范围：数据来源于高等教育机构，未具体说明国家或地区，但可推断为高等教育背景下的学生数据。
数据维度：数据集包含了多项学生个人信息、学业表现、家庭背景、社会经济环境等变量，包括但不限于：婚姻状况、申请模式、申请顺序、课程、出勤时间、学历背景、国籍、父母学历、父母职业、入学成绩、是否搬迁、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否获得奖学金、入学年龄、国际学生身份、第一学期和第二学期的学分、注册单元数、评估次数、通过单元数、成绩、未评估单元数、失业率、通货膨胀率、GDP以及目标变量（Target，表示是否辍学）。
数据格式：CSV格式，文件名为student_dropout.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于研究学生学业中断的影响因素，以及构建预测模型。
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、社会学、统计学等领域的学术研究，例如分析影响学生辍学的关键因素、评估不同干预措施的效果等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，用于预测学生辍学风险，制定针对性的干预措施，提高学生留存率。
决策支持：支持教育机构的决策制定，例如优化招生策略、改进教学方法、调整课程设置等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育统计等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据集，进行模型构建和分析。
此数据集特别适合用于探索学生学业中断的影响因素，预测学生辍学风险，并为教育机构提供数据驱动的决策支持，以改善学生学业表现。
