高等教育学生学业表现预测数据集HigherEducationStudentAcademicPerformancePrediction-jrheeaugrad
数据来源：互联网公开数据
标签：学业表现, 大学生, 预测模型, 教育分析, 机器学习, 结构化数据, 学生行为, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自高等教育机构的学生学业表现相关数据，记录了学生的个人背景、入学信息、课程表现等关键指标，用于分析和预测学生的学业成功。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内收集的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了学生的国籍信息，可能涵盖多个国家或地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
学生个人背景信息：婚姻状况、国籍、年龄、性别等。
入学信息：申请模式、入学顺序、课程类型、学费等。
学业表现：第一学期和第二学期的学分、注册情况、评估结果、通过情况、成绩等。
外部环境因素：失业率、通货膨胀率、GDP等宏观经济指标。
数据格式：CSV格式，文件名为academic success.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于研究学生的学业表现影响因素，构建预测模型，以及评估教育政策对学生学业成就的影响。
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、社会学和统计学等领域的学术研究，如学生辍学风险评估、学业表现预测模型构建、影响学业成功的因素分析等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，特别是在招生决策、学生支持服务、课程优化等方面。
决策支持：支持教育管理部门制定更有效的教育政策，提升教学质量和学生成功率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、统计分析等课程的实训案例，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现的关键因素，并建立预测模型，以帮助教育机构更好地支持学生，提高教育质量。
