学生学业表现与升学预测数据集StudentAcademicPerformanceandPromotionPredictionDataset-greenghost
数据来源：互联网公开数据
标签：学业成绩, GPA, 挂科, 出勤率, 升学预测, 机器学习, 学生行为, 数据分析
数据概述：
该数据集包含学生在多个学期内的学业表现数据，记录了学生的学术成绩、挂科情况以及出勤率等信息，用于分析和预测学生的升学情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一个学年或多个学期的综合表现。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构和字段名称暗示可能来自印度或其他使用SGPA（Semester Grade Point Average，学期平均绩点）的国家或地区的高等教育机构。
数据维度：数据集包括学生的学期平均绩点（SGPA）、挂科数量（KT）、出勤率（Attandance）以及一个表示升学与否的标签（label）。每个学生在不同学期的SGPA和KT均有记录，数据涵盖多个学期。
数据格式：CSV格式，文件名为Sample.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源未明确，但字段命名和数据内容表明其来源于高等教育机构的学生成绩记录。数据已进行初步处理，以便进行分析。
该数据集适合用于学术表现分析、升学预测、学生行为模式分析等领域，可用于构建预测模型和进行数据可视化。
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，如学生学业表现与升学之间的关系研究、影响升学因素分析等。
行业应用：可为高校提供数据支持，用于改进教学方法、优化课程设置、预警学业风险、辅助学生管理等。
决策支持：支持学校和教育机构制定更有效的学生支持策略，提高学生升学率，降低辍学率。
教育和培训：可作为机器学习、数据分析等课程的案例，帮助学生理解数据建模和预测分析。
此数据集特别适合用于探索学生的学业表现与升学结果之间的内在联系，帮助用户构建预测模型，为学生提供个性化支持，并优化教育资源配置。
