学生学业表现综合分析数据集StudentAcademicPerformanceAnalysis-trangtranmin
数据来源：互联网公开数据
标签：学生行为, 学业评估, 学习成绩, 课程表现, 录取信息, 毕业预测, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含学生学业表现的综合数据，记录了学生在高等教育机构中的多方面信息，用于分析学生的学习行为与最终学业成就之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个特定学期的静态快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但涵盖了高等教育机构的学生。
数据维度：数据集包括学生的多项属性，如婚姻状况、入学模式、课程信息、出勤情况、学历背景、国籍、家庭背景、入学成绩、是否需要特殊教育、是否有债务、学费缴纳情况、性别、是否获得奖学金、入学年龄、是否为国际生，以及第一学期和第二学期的课程单元数据（包括学分、注册、评估、通过、成绩、未评估等）。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于学生学业表现的研究，以及学业成就预测、学生行为分析等数据建模和机器学习应用。
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、数据科学等领域的学术研究，如学生学业表现影响因素分析、学习行为模式挖掘、辍学风险预测等。
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、招生策略优化、课程设置调整、个性化学习支持等方面。
决策支持：支持教育机构的决策制定，帮助其优化教学质量、提高学生成功率、改善资源分配。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、教育统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解学生学业表现的影响因素。
此数据集特别适合用于探索学生特征与学业表现之间的关系，帮助用户实现学业成绩预测、学生行为分析、教育策略优化等目标。
