学生学习成绩影响因素分析数据集StudentAcademicPerformanceFactorsAnalysis-shaliniipandey24
数据来源：互联网公开数据
标签：学生成绩, 学习行为, 教育评估, 数据分析, 机器学习, 统计分析, 影响因素, 成绩预测
数据概述：
该数据集包含学生学习成绩相关数据，记录了学生的个人背景、学习习惯、家庭环境等多种因素，以及他们在数学、阅读和写作方面的成绩表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次性调查或评估的结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了学生的多种背景信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如性别（Gender）、种族/民族（EthnicGroup）、父母教育程度（ParentEduc）、午餐类型（LunchType）、是否参加考试准备课程（TestPrep）、父母婚姻状况（ParentMaritalStatus）、是否参加体育运动（PracticeSport）、是否是长子（IsFirstChild）、兄弟姐妹数量（NrSiblings）、交通方式（TransportMeans）、每周学习时长（WklyStudyHours），以及数学（MathScore）、阅读（ReadingScore）和写作（WritingScore）的成绩。
数据格式：CSV格式，文件名为Expanded_data_with_more_features.csv，方便数据导入和处理。
来源信息：数据来源于公开的学生学习成绩评估或调查，并已进行结构化处理。
该数据集适合用于教育研究、学生成绩预测和学习行为分析。
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、心理学、统计学等领域的研究，例如探索不同因素对学生成绩的影响，分析学习习惯与成绩之间的关系等。
行业应用：可以为教育机构和教育科技公司提供数据支持，用于评估教学效果、改进教学方法、个性化学习方案的制定等。
决策支持：支持教育政策制定者进行数据驱动的决策，例如优化教育资源分配、制定针对性的学生支持计划等。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解学生学习行为与成绩的关系。
此数据集特别适合用于分析学生学习成绩的影响因素，建立预测模型，从而优化教育策略和提升学生的学习效果。
