学生学业表现影响因素分析数据集StudentAcademicPerformanceFactors-bobthapa
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业成绩, 影响因素, 教育数据, 机器学习, 数据分析, 行为分析, 统计分析
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：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未标明具体地理范围，可能来源于特定学校或教育系统。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：学习时长（Hours_Studied）、出勤率（Attendance）、家长参与度（Parental_Involvement）、资源获取（Access_to_Resources）、课外活动（Extracurricular_Activities）、睡眠时长（Sleep_Hours）、以往成绩（Previous_Scores）、学习动机（Motivation_Level）、互联网接入（Internet_Access）、辅导次数（Tutoring_Sessions）、家庭收入（Family_Income）、教师质量（Teacher_Quality）、学校类型（School_Type）、同伴影响（Peer_Influence）、体育活动（Physical_Activity）、学习障碍（Learning_Disabilities）、家长教育水平（Parental_Education_Level）、离家距离（Distance_from_Home）、性别（Gender）以及考试成绩（Exam_Score）。
数据格式：CSV格式，文件名为StudentPerformanceFactorscsv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的教育资源或研究项目，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于教育领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于教育心理学、教育统计学等领域的学术研究，如探索影响学生学业表现的关键因素、分析不同因素间的相互作用等。
行业应用：可以为教育机构和教育科技公司提供数据支持，特别是在个性化学习、学生评估、教育资源优化等方面。
决策支持：支持教育政策制定者和学校管理者进行数据驱动的决策，如改进教学方法、优化资源配置、提升学生成绩等。
教育和培训：作为教育统计、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析学生学业表现的影响因素，并构建预测模型，以帮助改善学生的学习效果。
