学生辍学预测数据集StudentDropoutPredictionDataset-patricendambomve
数据来源：互联网公开数据
标签：学生辍学，教育，数据集，机器学习，数据分析，预测模型，高等教育，学生行为
数据概述：该数据集包含了学生在高等教育阶段的各项信息，旨在用于预测学生是否会辍学。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围通常为多个学年，具体取决于数据集的来源。
地理范围：数据可能涵盖不同国家或地区的大学或学院的学生信息。
数据维度：数据集包括学生的个人信息，学术表现，出勤记录，经济状况，社交活动，以及其他可能影响学生学业完成情况的变量。
数据格式：数据通常以CSV或其他结构化格式提供，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于大学，学院或其他教育机构的公开数据，并可能经过匿名化和清洗处理。
该数据集适合用于教育研究，数据挖掘和机器学习等领域，尤其在预测学生辍学风险，改进教育策略和提升学生留存率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，社会学和数据科学等领域的学术研究，如学生辍学的影响因素分析，预测模型的构建与评估等。
行业应用：可以为高校和教育管理部门提供数据支持，特别是在学生预警，干预措施的制定和资源分配等方面。
决策支持：支持高校制定个性化的学生支持计划，优化课程设置和教学方法，提高学生留存率。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及教育学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索学生辍学的内在规律，帮助用户实现对学生辍学风险的早期预警，优化教育资源配置，提高学生学业成功率。
