印尼班级学生退学行为预测数据集IndonesianClassStudentDropoutPrediction-firdadaniel
数据来源：互联网公开数据
标签：学生退学, 行为预测, 机器学习, 教育数据, 班级管理, 数据分析, 预警模型, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自印尼某班级学生的行为数据，记录了学生在学习过程中的多种表现，用于预测学生退学行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作学生在特定学期或学年内的行为记录。
地理范围：数据来源于印尼的班级，具体地区未知。
数据维度：数据集包括多个数据项，如学生行为数据、学习表现、以及最终的标签（Label），用于指示学生是否退学。
数据格式：CSV格式，文件名包含各种标识，如"d3/878448csv"等，方便数据处理和分析。数据字段包括"Und"、"data1"、"data2"至"data8"以及"label"，其中"label"字段为预测目标，其他字段可能代表学生的学习行为、表现指标等。
来源信息：数据来源于公开的教育资源，已进行结构化处理。
该数据集适合用于学生退学预测研究和构建预警模型。
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、数据科学和机器学习交叉领域的学术研究，如学生行为分析、退学风险因素识别、预测模型构建等。
行业应用：为教育机构提供数据支持，尤其适用于班级管理、学生预警系统开发、个性化学习方案制定等方面。
决策支持：支持学校和教育部门的决策制定，帮助其制定干预策略，减少学生退学率，提高教育质量。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和教育学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解学生行为和退学预测。
此数据集特别适合用于探索影响学生退学的关键因素，并建立预测模型，以帮助教育机构及时干预，降低退学风险。
