学生辍学预测数据集StudentDropoutPredictionDataset-abdelrahmansadek404
数据来源：互联网公开数据
标签：学生辍学, 教育数据, 机器学习, 预测模型, 学习行为, 辍学分析, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含学生在高等教育阶段的详细信息，记录了影响学生辍学的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为用于静态分析。
地理范围：数据未明确指出地理范围，可能来自某个特定教育机构或国家。
数据维度：数据集包括多种学生属性和学习行为指标，例如：婚姻状况、申请模式、课程、出勤情况、先前学历、国籍、父母学历、父母职业、入学成绩、是否位移、特殊教育需求、负债情况、学费缴纳情况、性别、奖学金获得情况、入学年龄、国际生身份、第一学期和第二学期的课程单元相关数据（包括已获得学分、注册数、评估数、通过数、成绩等）。
数据格式：CSV格式，文件名为student_dropout (1)csv，方便数据分析和建模。
该数据集特别适用于教育领域，用于研究学生辍学的影响因素，建立预测模型。
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、社会学等领域的研究，用于深入分析学生辍学的影响因素，构建预测模型，探索学生学习行为与辍学之间的关系。
行业应用：为高等教育机构提供数据支持，用于预警高风险学生，制定干预措施，提高学生留存率。
决策支持：支持教育机构的决策制定，优化教学资源配置，改进教学方法，提高教育质量。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训数据，帮助学生掌握数据分析和建模技能，理解学生行为。
此数据集特别适合用于探索影响学生辍学的关键因素，构建预测模型，从而帮助教育机构制定有效的干预措施，提高学生留存率。
