学术生涯预测数据集AcademicCareerPredictionDataset-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：学术生涯, 职业预测, 学生发展, 机器学习, 文本分析, 数据挖掘, 目标变量, 预测模型
数据概述：
该数据集包含学生学术生涯相关数据，记录了学生的学术生涯目标，适用于职业预测、学生发展等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但可用于分析学术生涯发展的一般规律。
数据维度：包括“id”（学生唯一标识符）和“Target”（学生学术生涯目标，如Dropout, Graduate, Enrolled等）两个字段，适用于分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为final_submission.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于学术研究或公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于学术生涯预测、学生发展分析和职业规划研究。
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、社会学等领域的研究，如学生辍学风险评估、学术生涯发展轨迹分析等。
行业应用：为高校、教育机构提供数据支持，可用于学生管理、职业咨询、招生策略优化等。
决策支持：支持教育机构制定个性化辅导方案、改进教学质量、提升学生成功率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的案例，帮助学生理解分类模型在实际场景中的应用。
此数据集特别适合用于预测学生的学术生涯走向，帮助教育机构和学生更好地规划未来。
