学生学业表现影响因素分析数据集StudentAcademicPerformanceFactors-muhammadalaasar
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业成绩, 学习行为, 影响因素, 教育分析, 机器学习, 数据挖掘, 统计分析
数据概述：
该数据集包含学生学业表现相关的数据，记录了影响学生考试成绩的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的、反映特定时期学生学习状态的快照数据集。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但根据数据内容推测，可能来源于某个或多个学校或教育系统。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
Hours_Studied（学习时长）
Attendance（出勤率）
Parental_Involvement（家长参与度）
Access_to_Resources（资源获取）
Extracurricular_Activities（课外活动）
Sleep_Hours（睡眠时长）
Previous_Scores（过往成绩）
Motivation_Level（学习动力）
Internet_Access（互联网接入）
Tutoring_Sessions（辅导次数）
Family_Income（家庭收入）
Teacher_Quality（教师质量）
School_Type（学校类型）
Peer_Influence（同伴影响）
Physical_Activity（体育活动）
Learning_Disabilities（学习障碍）
Parental_Education_Level（家长教育水平）
Distance_from_Home（离家距离）
Gender（性别）
Exam_Score（考试成绩）
数据格式：CSV格式，文件名为StudentPerformanceFactors.csv，易于进行数据分析和处理。
该数据集提供了一个全面的视角，用于理解影响学生学业表现的多种因素，适合进行多方面的分析。
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、统计学等领域的学术研究，例如，探究学习时间与成绩的关系、家庭背景对学习的影响等。
行业应用：可以为教育机构、学校、教育科技公司提供数据支持，用于学生评估、教学方法优化、个性化学习方案设计等。
决策支持：支持教育政策制定者进行决策，例如，评估教育资源分配的合理性、制定提高学生成绩的策略。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习课程的实训素材，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，进行成绩预测、因素分析，并为提高学生学习成绩提供数据支持。
