学生学业表现及出勤率分析数据集StudentAcademicPerformanceandAttendanceAnalysis-diegovegasi
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 出勤率, 学业成绩, 教育分析, 数据分析, 统计建模, 教育评估, 学习行为
数据概述：
该数据集包含来自教育机构的学生学业表现和出勤率相关数据，记录了学生的学习成绩、出勤情况以及其他相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一学年或特定时段的快照数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但从字段名称推测，可能与特定地区或教育系统相关。
数据维度：数据集包含多项关键指标，包括：学生在2022年和2023年的平均成绩（PROM_GRAL_2023, PROM_GRAL_2022），学生的性别（GEN_ALU），2022年的出勤率（ASISTENCIA_2022），以及其他如学校代码（COD_REG_RBD），学校是否位于乡村地区（RURAL_RBD），学生的年龄（EDAD_ALU），以及学生的科学科目成绩（CIENCIAS）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含BD_Tarea_1_2024_Pregunta_1.csv和BD_Tarea_1_2024_Pregunta_2.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开渠道，具体来源未明确，但已进行结构化处理。
该数据集适合用于教育领域的数据分析、学生表现评估、以及出勤率与学业成绩的相关性研究。
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：适用于教育评估、教育政策制定相关的学术研究，例如学生学业表现影响因素分析、出勤率对学习成绩的影响研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，特别是在学生管理、教学质量评估、以及教育资源优化配置方面。
决策支持：支持教育管理部门和学校进行决策，例如制定提高学生学习成绩和出勤率的策略。
教育和培训：作为教育数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解教育数据的应用。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现与出勤率之间的关系，以及其他相关因素的影响，帮助用户实现优化教育策略、提升教学质量等目标。
