学生学习表现影响因素分析数据集StudentPerformanceFactorsAnalysisDataset-ahmedesso
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业成绩, 学习行为, 家庭背景, 教育环境, 机器学习, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含学生学习表现的相关数据，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，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于一般性的学生学习表现研究。
数据维度：数据集包括多项影响因素，如学习时长、出勤率、家长参与度、资源获取情况、课外活动参与、睡眠时长、过往成绩、学习动机、互联网使用情况、辅导次数、家庭收入、教师质量、学校类型、同伴影响、体育活动、学习障碍、家长教育水平、离家距离、性别和考试成绩等。
数据格式：CSV格式，文件名为StudentPerformanceFactors.csv，便于数据分析和处理。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于学生学习表现的影响因素分析、预测模型构建和教育政策研究。
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、心理学、社会学等领域的学术研究，如学习行为分析、影响因素量化研究等。
行业应用：为教育机构、在线教育平台提供数据支持，尤其在个性化学习方案制定、学生成绩预测、教育资源优化配置等方面。
决策支持：支持教育部门的政策制定，评估教育改革措施的效果，优化教育资源分配。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习课程的教学案例，帮助学生理解影响学生学习表现的各种因素。
此数据集特别适合用于探索不同因素对学生考试成绩的影响，帮助用户构建预测模型，优化教育策略，提升学生的学习成果。
