学生升学状态预测数据集StudentAdvancementStatusPrediction-markcelliott
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 升学预测, 机器学习, 目标变量, 预测模型, 数据分析, 教育, 升学
数据概述：
该数据集包含学生升学状态预测相关数据，记录了学生在特定时间点的升学状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未知，但可用于构建通用的学生升学状态预测模型。
数据维度：包含“id”（学生唯一标识符）和“Target”（升学状态，如Dropout、Graduate、Enrolled等）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submissioncsv，便于数据处理和模型训练。
数据来源信息：数据来源于公开的教育数据或模拟数据，已进行初步处理。
该数据集适合用于学生升学状态的预测和分析，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于教育领域的研究，如学生升学行为分析、辍学风险评估等。
行业应用：为教育机构提供数据支持，用于优化招生策略、改进教学方法等。
决策支持：支持教育管理部门制定相关政策，提高学生升学率和教育质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生了解模型构建和应用。
此数据集特别适合用于探索学生升学状态的影响因素，构建预测模型，并帮助教育机构更好地支持学生发展。
