学校辍学原因预测数据集PredictionofCausesofSchoolDropoutDataset-ronaldmatovu
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，辍学率，数据集，社会研究，机器学习，统计分析，公共政策，青少年研究
数据概述： 该数据集包含来自UWESO组织关于学校辍学原因的调查数据，记录了影响学生辍学的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个非洲国家，主要是UWESO组织开展教育援助的地区。
数据维度：数据集包括学生的个人背景信息（如年龄，性别，家庭收入），学校环境因素（如师资水平，教学质量），社区环境因素（如家庭支持，社区资源）以及辍学状态等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于UWESO组织的公开调查报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育学研究，社会统计分析及机器学习模型构建等领域，特别是在识别辍学风险因素，预测辍学可能性等任务中具有重要价值。
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：适用于教育公平，社会影响等学术研究，如辍学原因的统计分析，干预措施效果评估等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在教育政策制定，学生支持计划设计等方面。
决策支持：支持教育管理部门的决策制定和资源优化，帮助制定更有效的辍学干预策略。
教育和培训：作为教育学，社会学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解教育问题及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索学校辍学的风险因素与干预效果，帮助用户实现准确的辍学预测，优化教育资源配置和干预措施，提高教育公平性和学生留存率。
