学生辍学预测数据集-hassanobaya
数据来源：互联网公开数据
标签：学生，辍学，教育，预测，机器学习，数据分析，学术研究，风险评估
数据概述：
该数据集包含学生在教育机构的学习数据，主要用于研究和预测学生辍学的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为学生在校期间。
地理范围：数据覆盖教育机构的学生群体，具体地区或机构信息视数据集内容而定。
数据维度：数据集包括学生的个人信息，学习成绩，出勤记录，参与活动，家庭背景等变量。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV或Excel，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于教育机构的内部记录或公开学术研究，并已进行匿名化和清洗处理。
该数据集适合用于教育研究，学生行为分析和机器学习建模等领域，特别是在预测学生辍学风险，制定干预措施等方面具有重要价值。
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，社会学等领域的学术研究，如学生辍学的影响因素分析，预测模型构建等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在识别高风险学生，制定个性化教育方案等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，帮助学校提前干预，降低辍学率，提高教育质量。
教育和培训：作为教育学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索学生辍学的风险因素，帮助用户实现预测模型构建，风险评估和干预策略制定等目标，为教育机构提供数据支持，提高教育质量。
