学生学习行为与成绩关联分析数据集StudentPerformanceAnalysisDataset-zzziadwaleed
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学习行为, 成绩预测, 机器学习, 教育数据, 行为分析, 相关性分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含学生学习行为与学业成绩的相关数据，记录了学生学习时间、睡眠时长、课外活动参与情况、练习试卷数量等因素与学业表现之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一次性调查或实验结果。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为面向学生的学习行为与成绩关联数据。
数据维度：数据集包含“Hours Studied”（学习时长）、“Previous Scores”（过往成绩）、“Extracurricular Activities”（课外活动参与情况）、“Sleep Hours”（睡眠时长）、“Sample Question Papers Practiced”（练习试卷数量）、“Performance Index”（表现指数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Student_Performance.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集适合用于探索学习行为与学业成绩之间的关联关系，以及构建成绩预测模型。
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、心理学等领域的研究，探索学习习惯、课外活动、睡眠等因素对学生成绩的影响。
行业应用：为教育科技公司提供数据支持，用于开发个性化学习系统、学习行为分析工具，以及优化学习资源分配。
决策支持：支持学校和教育部门进行教学策略调整，评估课外活动对学生成绩的影响，并进行针对性的干预措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于分析学生学习行为与学业表现之间的相关性，并构建预测模型，从而为教育决策提供数据支持，提升学生的学习效果。
