学生学业表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：学生, 学业, 成绩, 预测, 机器学习, 分类, 教育, 统计
数据概述：
该数据集包含来自高等教育机构的学生学业表现相关数据，记录了学生的个人背景、入学信息、课程参与情况、成绩表现以及最终学业状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为若干学期或学年的学生学习记录。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了学生的多种背景信息，可用于分析不同背景学生群体的学业表现差异。
数据维度：数据集包括学生的多方面信息，如婚姻状况、入学模式、课程选择、出勤情况、先前的学历、国籍、父母的学历和职业、是否是交换生、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否获得奖学金、入学年龄、是否为国际生、第一学期和第二学期的学分、注册课程数、评估次数、通过课程数、成绩、未评估课程数、失业率、通货膨胀率、GDP，以及最终的学业状态（Target，如辍学、在读、毕业）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源信息：数据来源未明确，但数据已进行了标准化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于学生学业表现预测、辍学风险评估、成绩影响因素分析等研究。
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：适用于教育学、统计学和机器学习等领域的学术研究，例如学生辍学预测、学业成绩影响因素分析等。
行业应用：可以为高等教育机构提供数据支持，特别是在学生管理、教学资源分配、个性化学习支持等方面。
决策支持：支持高校制定更有效的学生支持策略，改善教学质量，提高学生的成功率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和教育数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生学业表现的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现的关键因素，构建预测模型，帮助教育机构更好地支持学生，提高教育质量。
