学生升学状态预测数据集StudentProgressionStatusPrediction-satyaprakashshukl
数据来源：互联网公开数据
标签：学生发展, 升学预测, 教育数据, 机器学习, 分类任务, 数据分析, 辍学, 毕业
数据概述：
该数据集包含学生升学状态相关数据，记录了学生在不同阶段的升学状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的学生升学状态快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析不同教育背景下的学生升学表现。
数据维度：包含两个字段：“id”（学生唯一标识符）和“Target”（学生的升学状态，如Dropout（辍学）、Graduate（毕业）、Enrolled（在读）等）。
数据格式：CSV格式，文件名为notthebestwaycsv，便于数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于教育领域的研究，特别是学生升学状态预测和分析。
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，如学生辍学原因分析、升学影响因素研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生管理、学业规划和预警方面。
决策支持：支持教育管理部门制定相关政策，优化教育资源配置，提高学生升学率。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索学生升学状态与相关因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升教育质量和效率。
