智利学生学业表现与留级预测数据集ChileanStudentAcademicPerformanceandRetentionPrediction-gabrielsotomayorl
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 留级预测, 教育数据, 学业成绩, 统计分析, 机器学习, 教育公平, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自智利教育系统的数据，记录了学生的学业表现、个人信息以及留级情况，旨在用于分析影响学生学业成就的关键因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可推断为某个或多个学年学生学业表现的综合记录。
地理范围：数据主要覆盖智利地区的学校和学生。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：RURAL_RBD（学校是否位于乡村地区），GEN_ALU（学生性别），EDAD_ALU（学生年龄），PROM_GRAL（总平均成绩），ASISTENCIA（出勤率），COD_DEPE22至COD_DEPE25（学校依赖类型编码），Beneficio（是否享受福利），promedio_simce（SIMCE考试平均分），Retencion（是否留级）。
数据格式：CSV格式，文件名为datosTarea3.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的教育数据库，经过整理和清洗，确保了数据的可用性。该数据集适合用于教育研究、学生学业表现分析和留级预测等领域。
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、统计学和机器学习等领域的学术研究，如分析影响学生留级的因素、评估教育政策的效果等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，帮助学校识别高风险学生，制定干预措施，提高学生的学业表现和留级率。
决策支持：支持教育部门进行教育政策的制定和优化，促进教育公平。
教育和培训：作为教育数据分析、预测建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和留级的因素，以及构建预测模型，帮助教育工作者和研究人员更好地理解和改善学生的学习环境。
