学生学业表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-nguynhul
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学业评估, 机器学习, 预测模型, 教育数据, 课程表现, 学生画像, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自某教育机构的学生学习行为和学业表现相关数据，旨在用于分析和预测学生的学业成就。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内收集的静态数据。
地理范围：数据来源于特定教育机构，未明确指出具体地区或国家。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖了学生的基本信息、入学申请信息、课程注册与评估信息、以及宏观经济指标等。具体字段包括：婚姻状况、申请模式、申请顺序、课程、日/夜间出勤、先前学历、先前学历成绩、国籍、母亲学历、父亲学历、母亲职业、父亲职业、入学成绩、是否被迁移、是否有特殊教育需求、是否负债、学费是否缴清、性别、是否奖学金获得者、入学年龄、是否国际生、第一学期学分、第一学期注册课程数、第一学期评估次数、第一学期通过课程数、第一学期成绩、第一学期未评估课程数、第二学期学分、第二学期注册课程数、第二学期评估次数、第二学期通过课程数、第二学期成绩、第二学期未评估课程数、失业率、通货膨胀率、GDP。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于学生学业表现预测、学习行为分析、以及探索影响学生学业成就的因素。
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、数据科学等领域的研究，例如学生辍学风险预测、学业表现影响因素分析、个性化学习路径推荐等。
行业应用：可用于教育机构的学生管理系统，辅助学校进行学生评估、预警、以及个性化教学方案制定。
决策支持：支持教育机构的决策制定，优化教学资源分配、提升教学质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于探索学生的学习行为与学业成就之间的关系，并构建预测模型，以提升学生的学业成功率。
