学生成绩与就业预测数据集StudentPerformanceandPlacementPrediction-anmolgirase
数据来源：互联网公开数据
标签：学生成绩, 就业预测, 异常值检测, Z-Score, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 职业发展
数据概述：
该数据集包含来自学生就业相关的数据，记录了学生的学业成绩、就业考试成绩以及是否被录用的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集，用于分析学生个体特征与就业结果之间的关系。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于某一教育机构或特定区域的学生群体。
数据维度：数据集包括三个关键字段：cgpa（累计平均绩点），placement_exam_marks（就业考试成绩），以及placed（是否被录用，1代表已录用，0代表未录用）。
数据格式：CSV格式，文件名为placement.csv，方便数据分析和模型构建。数据经过了Z-Score方法进行异常值检测。
来源信息：数据来源于公开数据集，并经过预处理，包括异常值检测和清洗，以提高数据质量。
该数据集适合用于研究学生的学业表现、考试成绩与就业结果之间的关系，以及构建预测模型。
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、统计学和机器学习交叉领域的学术研究，如探索影响学生就业的关键因素、评估不同评估指标的预测能力等。
行业应用：可以为高等教育机构和招聘机构提供数据支持，特别是在学生职业发展规划、招聘流程优化和人才评估方面。
决策支持：支持教育机构改进教学方法、优化课程设置，以及帮助学生更好地准备就业。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解数据预处理、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就业之间的内在联系，为提高就业率、优化人才选拔提供数据支持。
