智利高校学生学业表现与留存数据集ChileanUniversityStudentAcademicPerformanceandRetentionDataset-joselbarrales
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 留存分析, 高校教育, 学业成绩, 数据分析, 教育评估, 智利, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自智利高校的学生学业表现和留存相关信息，记录了学生在不同年度的学业成绩、出勤率、奖学金情况以及是否留级等数据。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖多个学年，具体时间范围为2021年至2023年，并可能包含更多历史数据。
地理范围：数据主要来源于智利的高等教育机构，包括公立大学和其他类型的学校。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如MRUN（学生唯一标识符）、CODIGO_UNICO（学生代码）、CAT_PERIODO（学年）、TIPO_INST_3（学校类型）、RBD（学校代码）、AGNO（入学年份）、COD_DEPE2（学校依赖类型）、RURAL_RBD（学校是否位于农村地区）、GEN_ALU（学生性别）、EDAD_ALU（学生年龄）、PROM_GRAL（平均成绩）、ASISTENCIA（出勤率）、promedio_simce（SIMCE平均成绩）、BENEFICIO_BECA_FSCU（是否获得FSCU奖学金）、cat_periodo（学年）、COD_DEPE22-25（学校依赖类型细分）、Beneficio（是否获得其他福利）、Retencion（是否留级/留存）。
数据格式：CSV格式，文件名为datosTarea3.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于教育研究、学生学业表现分析、留存预测模型构建等。
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：适用于高等教育领域的学术研究，如学生学业表现影响因素分析、留存预测模型构建、奖学金政策效果评估等。
行业应用：可以为高校提供数据支持，特别是在学生管理、招生策略优化、教育资源分配等方面。
决策支持：支持高校管理者制定更有效的学生支持计划，提高学生留存率和学业成功率。
教育和培训：作为教育数据分析、数据挖掘等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现和留存的关键因素，帮助高校优化决策，提升教育质量和学生成功率。
