学生学习行为与学业成绩分析数据集StudentLearningBehaviorandAcademicPerformanceDataset-sanjusu
数据来源：互联网公开数据
标签：学业成绩, 学习行为, 学习时间, 考试分数, 俱乐部参与, 睡眠时间, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含学生学习行为的相关数据，记录了学生在学习过程中的多种因素与学业成绩之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次性或短期行为记录。
地理范围：数据来源未明确，可视为一般性学习环境下的学生数据。
数据维度：数据集包含以下字段：
Learning_Hours（学习时长）：学生学习的小时数。
Previous_Exam_Scores（先前考试分数）：学生过去的考试成绩。
Club_Participation（俱乐部参与）：学生是否参与俱乐部活动，包括“Yes”和“No”两种情况。
Daily_Rest_Hours（每日休息时长）：学生每日的休息时间。
Practice_Tests_Taken（练习测试次数）：学生参加的练习测试次数。
Academic_Performance_Score（学业成绩分数）：学生最终的学业表现得分。
数据格式：CSV格式，文件名为2a-datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但提供了学生学习行为和学业成绩的量化指标。该数据集适合用于研究学习习惯、学习方法与学业成绩之间的关系，以及构建预测模型。
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、心理学和数据科学等领域的学术研究，如学习行为分析、学业成绩预测、学习效率评估等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，帮助其优化教学方法、评估学生学习效果、制定个性化学习方案。
决策支持：支持教育管理者和教师进行数据驱动的决策，如调整课程安排、改进教学策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和教育心理学等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解学习行为与学业成绩的关系。
此数据集特别适合用于探索学习时间、休息时间、参与活动等因素对学业成绩的影响，帮助用户优化学习策略、提高学习效率。
