学生学业成绩影响因素分析数据集StudentAcademicPerformanceInfluenceFactorsDataset-garfieldandrew
数据来源：互联网公开数据
标签：学业成绩, 学生, 教育, 机器学习, 统计分析, 影响因素, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的学生学业成绩相关数据，记录了影响学生学业表现的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地区，可用于一般性学生学业表现分析。
数据维度：数据集包含33个字段，涵盖了学生个人信息、家庭背景、学习习惯、社会活动以及学业成绩等多个方面。具体字段包括：学校、性别、年龄、住址、家庭规模、父母状态、母亲教育程度、父亲教育程度、母亲职业、父亲职业、选择学校原因、监护人、上学时间、学习时间、不及格次数、是否申请学校支持、是否获得家庭支持、是否参与额外付费课程、是否参与课外活动、是否上过幼儿园、是否计划升学、是否使用互联网、是否恋爱、家庭关系质量、空闲时间、外出时间、工作日饮酒、周末饮酒、健康状况、缺勤次数以及期末成绩（G1, G2, G3）。
数据格式：CSV格式，文件名为3kcsv.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于探索学生学业成绩的影响因素，并进行预测模型构建。
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、心理学、社会学等领域的研究，如学生学业表现的影响因素分析、学习行为模式研究等。
行业应用：可以为教育机构提供数据支持，用于学生成绩预测、个性化学习方案制定、教育资源优化配置等。
决策支持：支持教育政策制定者进行教育投入效益评估、教育公平性分析等。
教育和培训：作为教育数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析在教育领域的应用。
此数据集特别适合用于分析学生个体特征、家庭背景、学习环境等因素与学业成绩之间的关系，从而为提升学生学业表现提供数据支持。
