学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-ramjaslangdi
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学业表现, 辍学预测, 教育数据挖掘, 多元统计分析, 机器学习, 预测模型, 教育公平
数据概述：
该数据集包含来自教育机构的学生学术表现与辍学相关信息，记录了学生的个人背景、入学信息、课程表现等数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内学生学业表现的综合记录。
地理范围：数据来源未明确，但可以推测为高等教育机构的学生数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖学生的婚姻状况、入学方式、课程、出勤情况、学历背景、国籍、父母学历职业、入学成绩、是否为特殊教育需求、是否有债务、学费缴纳情况、性别、奖学金情况、入学年龄、国际生身份、各学期修读课程单元、评估情况、通过情况、成绩等。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和建模。
数据来源可能为教育机构的内部数据库或公开数据集，数据已进行标准化和清洗，确保数据质量。
该数据集适合用于教育数据挖掘、学生行为分析和辍学风险预测等研究。
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、社会学和数据科学等领域的研究，例如学生学业表现影响因素分析、辍学风险预测模型构建、教育公平性研究等。
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、教学优化、招生策略制定等方面。
决策支持：支持教育机构制定针对性的干预措施，帮助学生顺利完成学业。
教育和培训：作为教育数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和辍学的关键因素，构建预测模型，从而优化教育资源配置，提高学生的成功率。
