学生大学成绩预测数据集DatasetforPredictingtheCollegeGPAofStudents-petermushemi
数据来源：互联网公开数据
标签：教育，成绩预测，数据集，机器学习，学生分析，高等教育，预测模型，学术研究
数据概述： 该数据集包含用于预测大学学生成绩（GPA，即平均学分绩点）的相关数据，记录了影响学生成绩的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从入学年份到毕业年份，具体为2010年至2020年的学生数据。
地理范围：数据覆盖了多个国家的大学，包括美国，欧洲和亚洲的主要高等教育机构。
数据维度：数据集包括学生的入学成绩，高中背景，家庭收入，学习时间，课外活动，专业选择，性别，种族等变量，以及最终的大学GPA。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个大学的公开教育研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于教育研究，机器学习模型训练，学生学业表现预测等领域的应用，尤其在学生支持系统，个性化学习建议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：适用于学生学业表现影响因素研究，教育政策效果评估等学术研究，如学生背景对成绩的影响，学习方法与成绩的关系等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，特别是在入学录取决策，学生支持服务，课程调整等方面。
决策支持：支持大学招生策略优化，学生学业辅导和资源分配，帮助教育机构制定更科学的决策。
教育和培训：作为教育研究，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生表现预测，教育数据分析等。
此数据集特别适合用于探索影响学生大学成绩的因素与规律，帮助用户实现准确的学业表现预测，优化教育资源配置和个性化支持策略，提高教育质量和学生满意度。
