学生学术生涯状态预测数据集StudentAcademicCareerStatusPrediction-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学业预测, 机器学习, 分类模型, 教育数据, 目标变量, 辍学, 毕业
数据概述：
该数据集包含学生学术生涯状态预测的数据，记录了学生在学术生涯中的不同状态。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。
地理范围：数据未明确说明地理范围，一般推测为教育机构的学生数据。
数据维度：数据集包括“id”（学生唯一标识符）和“Target”（学生学术生涯状态，包括Dropout（辍学）、Graduate（毕业）、Enrolled（在读）等）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据来源于学术研究或教育机构，已进行标准化处理。
该数据集适合用于学生学业状态预测、辍学风险评估等研究。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生行为分析、学业轨迹预测、辍学风险因素研究等。
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、预警干预等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，优化资源配置，提高学生的学业成功率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据预测模型。
此数据集特别适合用于探索学生学术生涯状态的规律与趋势，帮助用户实现提高学生学业成功率、优化教育资源配置等目标。
