学生学习情况综合分析数据集StudentAcademicPerformanceAnalysis-elhaissoufdouae
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业评估, 教育数据, 学习行为, 成绩分析, 家庭背景, 教育环境, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自教育机构的学生学习情况的综合数据，记录了学生的个人信息、家庭背景、学习行为、出勤情况以及各科成绩等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态学生学业表现的快照。
地理范围：数据未限定具体地区，但可以推断为某个教育机构的学生数据。
数据维度：数据集包括学生的唯一标识符（id）、姓名（full_）、年龄（age）、性别（gender）、居住地（location）、家庭规模（family_size）、母亲教育程度（mother_education）、父亲教育程度（father_education）、母亲职业（mother_job）、父亲职业（father_job）、监护人（guardian）、父母参与度（parental_involvement）、互联网接入情况（internet_access）、学习时长（studytime）、辅导情况（tutoring）、学校类型（school_type）、出勤率（attendance）、课外活动参与情况（extra_curricular_activities）以及英语、数学、科学、社会科学和艺术文化等科目的成绩。
数据格式：CSV格式，文件名为bd_students_per_sujet2 (1)csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但可能来自学校内部记录或公开的教育研究项目。
该数据集适合用于学生学业表现分析、学习行为研究以及教育环境对学生成绩影响的分析。
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、心理学和数据科学交叉领域的学术研究，如学生成绩影响因素分析、学习行为模式挖掘、教育公平性研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生评估、个性化学习方案制定、教学质量改进等方面。
决策支持：支持教育管理者进行决策，如优化教学资源分配、改善学生支持系统、制定干预措施等。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生学业表现的影响因素。
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系，帮助用户实现对学生学习情况的全面分析，从而优化教育策略。
