葡萄牙与数学学科学生成绩分析数据集PortugueseandMathStudentsPerformanceAnalysis-rakibul215
数据来源：互联网公开数据
标签：学生成绩, 教育数据, 机器学习, 预测模型, 统计分析, 行为分析, 数据挖掘, 葡萄牙
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙两所中学学生在数学和葡萄牙语学科上的成绩数据，以及与学生相关的各种社会、学校和家庭特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可推测为特定学年收集的静态数据集。
地理范围：数据来源于葡萄牙的两所中学。
数据维度：数据集包括学生的基本信息（如年龄、性别、住址等）、家庭背景（如父母教育程度、家庭规模等）、学校相关因素（如是否接受额外支持、出勤率等）以及学生的学习行为（如学习时间、失败次数等）和最终的学科成绩（G1、G2、G3）。
数据格式：CSV格式，包含student-mat.csv（数学成绩）和student-por.csv（葡萄牙语成绩）两个文件，便于数据分析与建模。此外，还包含一个R脚本student-merge.R用于数据合并和处理。
来源信息：数据来源于公开教育研究，已进行脱敏处理，确保学生隐私。
该数据集适合用于教育领域的研究，特别是学生成绩预测、影响因素分析和教育干预策略的制定。
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、心理学、统计学等领域的研究，如探究影响学生成绩的因素、评估教育干预措施的效果、构建学生成绩预测模型等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，帮助学校了解学生学习情况，制定个性化教学方案，改进教学方法。
决策支持：支持教育政策制定者进行基于数据的决策，例如优化教育资源分配、改进课程设置等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程、模型构建和评估的流程。
此数据集特别适合用于探索学生成绩与各种因素之间的关系，预测学生的学习表现，并为教育领域的改进提供数据支持。
