学术成功分类预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：学术成功,学生分类,教育分析,机器学习,预测模型,特征工程,教育数据
数据概述：
本数据集包含51,012条记录，涵盖了学生的基本信息及其学术表现和参与活动情况。数据集中的字段包括学生唯一标识符、性别、年龄、主修专业、平均成绩、每周学习时长、是否参与课外活动、出勤率和是否通过学业。这些信息为构建预测学生是否能够通过学业的分类模型提供了坚实的基础。
数据用途概述：
该数据集适用于教育机构进行学术成功预测、学生支持策略制定和教育资源优化等场景。通过分析数据，教育者可以识别影响学生成功的因素，优化教学方案，提高学生的学习成果。此外，数据集也适合用于学术研究，帮助研究者探索教育领域的关键问题。
举例：
例如，研究人员可以使用此数据集来训练分类模型，预测学生是否能够通过学业。通过对数据进行探索性数据分析、特征选择、模型训练和评估，研究人员可以识别出影响学生成功的最重要因素，并为教育机构提供个性化支持的建议。
