学生学业表现评估数据集StudentAcademicPerformanceEvaluationDataset-thiernomadiou
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业成绩, 教育数据, 学习行为, 学习时间, 缺勤记录, 辅导支持, 家庭支持, GPA, 数据分析
数据概述：
该数据集包含学生学业表现相关数据，记录了学生的学习情况、个人背景以及学业成绩等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了学生的多种属性，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：StudentID（学生ID）、Age（年龄）、Gender（性别）、Ethnicity（种族）、ParentalEducation（父母教育程度）、StudyTimeWeekly（每周学习时间）、Absences（缺勤次数）、Tutoring（辅导情况）、ParentalSupport（父母支持）、Extracurricular（课外活动参与）、Sports（体育活动参与）、Music（音乐活动参与）、Volunteering（志愿活动参与）、GPA（平均绩点）和GradeClass（年级）。
数据格式：CSV格式，文件名为Student_performance_data_.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于教育领域的研究，特别是学生学业表现的预测和分析。
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，如学生学习行为分析、学业成绩预测、影响学业表现因素分析等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，例如，用于评估教学效果、优化教学策略、个性化学习方案设计等。
决策支持：支持教育管理者进行数据驱动的决策，如改进课程设置、调整资源分配、识别高风险学生等。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的实训材料，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业表现的影响因素，并构建预测模型，以提升学生的学习效果。
