学生学业成功预测数据集StudentAcademicSuccessPrediction-mohamedmahmoud153
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业预测, 机器学习, 教育数据, 成绩分析, 统计分析, 课程表现, 风险评估
数据概述：
该数据集包含学生学业相关信息，记录了影响学生学业成功的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的学生学业表现的综合记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据包含教育系统相关变量，推测可能来源于特定教育机构或国家。
数据维度：数据集包含多项学生个人背景、学习行为、课程表现、经济环境等方面的变量，如婚姻状况、入学模式、课程、出勤情况、以往学历、国籍、父母学历与职业、是否负债、学费缴纳情况、性别、是否获得奖学金、入学年龄、国际学生身份、第一学期和第二学期的课程单元情况（包括已修学分、注册、评估、通过、成绩、未评估情况）、失业率、通货膨胀率、GDP以及最终的学业成功与否（Target）。
数据格式：CSV格式，文件名为Student Success.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于教育机构或相关研究，已进行结构化处理。
该数据集适合用于学生学业成功预测、影响因素分析、教育政策评估等。
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、统计学、机器学习等领域的研究，例如学生学业表现影响因素分析、学业风险评估模型构建、个性化学习路径推荐等。
行业应用：为教育机构提供数据支持，用于改进教学方法、优化资源分配、提高学生留存率、提升整体教学质量。
决策支持：支持教育管理者制定更有效的教育政策，帮助学校识别高风险学生群体，提供针对性的支持措施。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解影响学生学业成功的关键因素。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业成功的关键因素，预测学生学业表现，并为教育决策提供数据支持。
