巴西高考ENEM考生数学成绩预测数据集BrazilianNationalHighSchoolExamMathScorePrediction-luizsdias
数据来源：互联网公开数据
标签：高考, 教育, 机器学习, 数学成绩, 预测, 巴西, 学生, 成绩评估
数据概述：
该数据集包含来自巴西国家高中考试（ENEM）的考生信息和数学成绩数据，旨在用于数学成绩的预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2016年的ENEM考试。
地理范围：数据覆盖巴西全国范围内的考生。
数据维度：数据集包括考生注册号（NU_INSCRICAO）、居住地州代码（CO_UF_RESIDENCIA）、居住地州简称（SG_UF_RESIDENCIA）、年龄（NU_IDADE）、性别（TP_SEXO）、种族（TP_COR_RACA）、国籍（TP_NACIONALIDADE）、完成高中状态（TP_ST_CONCLUSAO）、毕业年份（TP_ANO_CONCLUIU）、学校类型（TP_ESCOLA）、教育阶段（TP_ENSINO）、是否为训练生（IN_TREINEIRO）、学校行政隶属关系（TP_DEPENDENCIA_ADM_ESC）、是否有视觉障碍（IN_BAIXA_VISAO）、失明（IN_CEGUEIRA）、听力障碍（IN_SURDEZ）、阅读障碍（IN_DISLEXIA）、计算障碍（IN_DISCALCULIA）、是否为安息日考生（IN_SABATISTA）、是否为孕妇（IN_GESTANTE）等考生个人信息，以及数学成绩（NU_NOTA_MT）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含answercsv、testcsv、traincsv三个文件，方便数据分析和模型训练。answercsv文件包含了考生注册号和数学成绩，testcsv文件包含了考生个人信息，traincsv文件包含了用于训练的数据。
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、社会学和机器学习交叉领域的学术研究，如考生成绩的影响因素分析、预测模型构建、教育公平性研究等。
行业应用：可以为教育机构、考试机构提供数据支持，用于改进考试设计、评估教学效果、识别高危学生群体等。
决策支持：支持教育政策制定，帮助政府更好地了解教育现状，优化教育资源配置。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解预测建模、特征工程等技术。
此数据集特别适合用于探索影响考生数学成绩的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对成绩的影响，从而为教育政策制定和教学改进提供数据支持。
