学生在线学习行为分析数据集StudentOnlineLearningBehaviorAnalysis-hadisahmadian
数据来源：互联网公开数据
标签：学习行为, 在线教育, 学生表现, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 课程分析, 行为预测
数据概述：
该数据集包含学生在线学习行为的相关数据，记录了学生在在线学习平台上的活动、表现以及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的学生学习行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为在线学习平台上的全球或特定区域的学生数据。
数据维度：数据集包括id_student（学生ID），code_module（课程代码），id_site（学习资源ID），grp_count（分组计数），age_band（年龄段），highest_education（最高学历），gender（性别），sum_click（点击总数），final_result（最终成绩），score_mean（平均分数），date（日期），max_mean_score（最大平均分数），label_multi、label_single、label（标签）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data_reduced_window7_labelmaxmean_operationreal_count.csv，便于数据分析与建模。
该数据集适合用于学生学习行为分析、学习效果预测、个性化学习推荐等研究。
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、数据科学等领域的研究，如学生学习模式分析、学习效果影响因素分析、学习路径优化等。
行业应用：为在线教育平台提供数据支持，特别是在学生画像构建、学习效果评估、个性化学习推荐等方面。
决策支持：支持教育机构和平台制定教学策略、优化课程设计、提升学习体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例数据，帮助学生和研究人员实践数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索学生学习行为与学习效果之间的关系，帮助用户实现优化学习体验、提升教学质量等目标。
