学生学习成绩影响因素分析数据集StudentPerformanceInfluencingFactorsAnalysis-fatihakbas
数据来源：互联网公开数据
标签：学生成绩, 教育评估, 学习行为, 数据分析, 统计建模, 影响因素, 机器学习, 多元分析
数据概述：
该数据集包含学生学习成绩相关信息，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。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结果。
地理范围：数据未限定地理位置，可能来源于某个学校、地区或国家。
数据维度：包括学生的性别、种族、父母教育程度、午餐类型、是否参加考试准备、父母婚姻状况、是否参加体育锻炼、是否是独生子女、兄弟姐妹数量、交通方式、每周学习时长以及数学、阅读、写作成绩等多个维度。
数据格式：CSV格式，提供了两个文件，分别为“Expanded_data_with_more_features.csv”和“Original_data_with_more_rows.csv”，便于数据分析和处理。数据集中包含缺失值，需要进行预处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，旨在探索影响学生学业表现的因素。该数据集适用于统计分析和机器学习模型的构建。
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，可以探索不同因素对学生学业成绩的影响，例如家庭背景、学习习惯、教育资源等。
行业应用：可以为教育机构、学校、培训机构等提供数据支持，帮助他们了解学生群体的特征，优化教学策略和资源分配。
决策支持：支持教育政策制定者进行数据驱动的决策，例如评估教育改革的效果、制定个性化学习方案等。
教育和培训：作为教育数据分析、统计学、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员学习数据分析方法，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索学生学习成绩与多种因素之间的关联，帮助用户理解影响学生学业表现的关键因素，并为教育领域的决策提供数据支持。
