学生在线教育行为分析数据集StudentOnlineEducationBehaviorAnalysis-pmr35082021163
数据来源：互联网公开数据
标签：在线教育, 学生行为, 学习分析, 辍学预测, 学习平台, 数据挖掘, 用户画像, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自在线教育平台的学生行为数据，记录了学生在平台上的学习情况、个人背景及相关反馈。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学生行为快照。
地理范围：数据覆盖地区信息，包括学生所在的州（Estado）和城市（Municipio）。
数据维度：数据集包含多个维度，包括学生的基本信息（如年龄、教育背景、所在学校类型等）、学习行为（如是否在职、学习时间、对在线学习的态度等）、资源情况（如拥有的设备）以及最终结果（如是否完成课程或辍学）。具体字段包括：ID_Aluno, Idade, Tipo_escola, Escolaridade, Estado, Municipio, Trabalhando, Estudando, Concluiu_EAD, Aprender_EAD, Recursos, Disponibilidade_Tutoria, Disponibilidade_3_Meses, Pessoas_Casa, Renda_Familiar, Conheceu_PROA, Horario_Estudando, Data_Inscrição, Dias_Espera_Aprovacao, Dias_Espera_Inicio, Abandono_curso。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如Dataset_Treinocsv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于在线教育平台，已进行匿名化处理，确保学生隐私。
该数据集适合用于学生学习行为分析、辍学风险预测和个性化学习推荐等研究。
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，例如学生学习行为分析、学习效率评估、辍学原因分析等。
行业应用：可以为在线教育平台提供数据支持，帮助平台优化课程设计、改进教学方法、提高学生留存率。
决策支持：支持教育机构和相关部门制定针对性的政策和干预措施，以改善学生的学习体验和学习成果。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解学生学习行为。
此数据集特别适合用于探索影响学生在线学习效果的关键因素，为个性化学习提供数据支撑，并帮助优化在线教育平台的运营策略。
