在线教育学生评分预测数据集Dubdemy学生评分回归数据集-obatek

数据来源：互联网公开数据

标签：在线教育，学生评分，数据集，回归分析，机器学习，教育数据，学习成绩，学术研究

数据概述：该数据集来自Dubdemy平台，记录了学生在在线课程中的学习表现和评分情况，适用于评分预测，学习成绩分析等任务。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。地理范围：数据涵盖了来自不同地区的学生，包括中国大陆，美国，欧洲等多个国家和地区。数据维度：数据集包括学生的学习时长，完成作业次数，参与讨论的频率，课程类型，最终评分等变量。还包括学生的基本信息和课程的相关信息。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Dubdemy平台的学生学习记录，已进行标准化和清洗。该数据集适合用于在线教育领域的评分预测，学习行为分析，教学质量评估等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，回归分析等方面具有广泛的应用价值。

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：适用于在线教育中的评分预测，学习行为分析，教学质量评估等研究，如学生学习表现的影响因素分析，课程效果评估等。行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，特别是在学生表现预测，个性化学习建议制定和课程优化方面。决策支持：支持在线教育机构的评分预测和策略优化，帮助机构制定科学的学生管理，教学设计和课程改进策略。教育和培训：作为在线教育和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，评分预测等技术。此数据集特别适合用于探索在线教育中学生评分预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的评分预测，优化学生管理策略，提高在线教育的质量和效果。