学生学业表现预测数据集StudentAcademicPerformancePrediction-mattop
数据来源：互联网公开数据
标签：学生, 学业, 预测, 辍学, 成绩, 机器学习, 教育, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自高等教育机构的学生学术表现相关数据，记录了学生的个人背景、入学信息、课程参与情况以及最终的学习结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为学生在校期间的学习记录。
地理范围：数据来源未明确，可推测为某个高等教育机构的学生数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括学生的婚姻状况、入学方式、申请顺序、所选课程、出勤情况、过往学历、国籍、父母学历、父母职业、入学成绩、是否为异地学生、是否有特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否为奖学金获得者、入学年龄、是否为国际学生、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以及最终的学习结果（如辍学、在读、毕业）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索学生学业表现的影响因素，以及构建预测模型。
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、社会学、数据科学等领域的研究，如学生辍学原因分析、学业表现影响因素研究、学习行为模式分析等。
行业应用：为高等教育机构提供数据支持，用于改进招生策略、优化课程设置、识别高风险学生、提升教学质量。
决策支持：支持教育机构的决策制定，帮助其制定个性化的学生支持计划，提高学生留存率和毕业率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、教育数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于预测学生在高等教育中的学业表现，如辍学风险预测，从而帮助教育机构采取干预措施，提高学生的学业成功率。
