学生学业表现与辍学预测数据集StudentAcademicPerformanceandDropoutPrediction-diegokkalunda
数据来源：互联网公开数据
标签：学生辍学, 学业表现, 教育数据, 机器学习, 预测模型, 学生特征, 数据分析, 教育评估
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙某高校的学生学业表现与辍学相关信息，记录了学生的个人背景、入学申请、课程参与、学习成绩等多个维度的数据，旨在用于研究和预测学生的辍学行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的静态数据集。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的教育机构。
数据维度：数据集包括多项学生特征，如婚姻状况、申请方式、课程、出勤情况、过往学历、国籍、父母教育与职业、是否负债、是否缴纳学费、性别、奖学金情况、入学年龄等。此外，还包含第一学期和第二学期的课程单元（已修、注册、评估、通过、成绩、未评估）信息，以及失业率、通货膨胀率、GDP等宏观经济指标。
数据格式：CSV格式，文件名为dropout_students.csv，方便数据分析和建模应用。
来源信息：该数据集由D. Kalunda收集整理，已被用于探索学生辍学的影响因素和预测建模。该数据集已进行标准化处理，适合用于分析和建模。
该数据集适合用于教育领域的研究，特别是学生学业表现与辍学风险评估，以及相关预测模型的构建。
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、社会学和数据科学交叉领域的学术研究，例如辍学影响因素分析、学习行为模式分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，用于识别高风险学生，优化教学策略，提升学生保留率。
决策支持：支持学校和教育部门制定干预措施，改善学生支持系统，提高教育质量和效率。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解学生行为和辍学风险。
此数据集特别适合用于探索学生学业表现与辍学之间的复杂关系，帮助用户构建预测模型，优化教育资源配置，提升学生成功率。
