学生学习表现影响因素分析数据集StudentPerformanceFactorsAnalysis-fehu94
数据来源：互联网公开数据
标签：学习表现, 学生成绩, 影响因素, 教育分析, 数据挖掘, 机器学习, 行为分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含学生学习表现相关的多维度数据，记录了影响学生考试成绩的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体区域，为通用学生学习场景。
数据维度：包括“Hours_Studied”（学习时长）、“Attendance”（出勤率）、“Parental_Involvement”（家长参与度）、“Access_to_Resources”（资源获取）、“Extracurricular_Activities”（课外活动）、“Sleep_Hours”（睡眠时长）、“Previous_Scores”（过往成绩）、“Motivation_Level”（学习积极性）、“Internet_Access”（互联网接入）、“Tutoring_Sessions”（辅导次数）、“Family_Income”（家庭收入）、“Teacher_Quality”（教师质量）、“School_Type”（学校类型）、“Peer_Influence”（同伴影响）、“Physical_Activity”（体育活动）、“Learning_Disabilities”（学习障碍）、“Parental_Education_Level”（家长教育水平）、“Distance_from_Home”（离家距离）、“Gender”（性别）和“Exam_Score”（考试成绩）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为StudentPerformanceFactors.csv，易于数据处理和分析。
该数据集适用于探索影响学生考试成绩的多种因素，并进行相关性分析与建模。
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、心理学、统计学等领域的学术研究，例如探究学习时间、家庭背景等因素对学生成绩的影响。
行业应用：为教育机构、在线教育平台提供数据支持，例如改进教学方法、个性化学习方案的制定、学生行为分析等。
决策支持：支持教育政策制定者、学校管理者进行数据驱动的决策，优化教育资源配置，提升教学质量。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解数据分析方法在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于分析学生学习表现的影响因素，构建预测模型，优化教育策略，提升学生的学习成果。
