智利学生学业表现分析数据集ChileanStudentAcademicPerformanceAnalysis-diegovegasi
数据来源：互联网公开数据
标签：学生表现, 学业成绩, 助学金, 教育分析, 成绩评估, 统计分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自智利教育系统学生的学业表现数据，记录了学生的成绩、出勤率、性别等相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体年份，但从文件名推测为2022年至2024年期间。
地理范围：数据覆盖智利教育系统内的学生。
数据维度：数据集包含多个字段，如学生注册码（COD_REG_RBD）、学校类型（RURAL_RBD）、性别（GEN_ALU）、年龄（EDAD_ALU）、平均成绩（PROM_GRAL）、出勤率（ASISTENCIA）以及科学成绩（CIENCIAS）等。此外，还包括2022年和2023年的平均成绩、出勤率等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：BD_Tarea_2_2024_Pregunta_1.csv 和 BD_Tarea_2_2024_Pregunta_2.csv，其中Question 1包含2022和2023年的成绩信息， Question 2包含学生更详细的个体信息。
该数据集适合用于教育领域的研究，尤其是在学生学业表现、影响因素分析、以及教育政策评估等方面。
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，如学生学业成绩影响因素分析、不同学校类型学生的成绩差异研究、性别差异对学业的影响研究等。
行业应用：可以为教育机构、教育咨询公司提供数据支持，尤其是在学生成绩评估、教学质量分析、个性化学习方案推荐等方面。
决策支持：支持教育部门进行教育政策制定和优化，例如，评估助学金项目对学生学业表现的影响，制定提高学生出勤率的策略。
教育和培训：作为教育数据分析、学生行为预测等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解教育数据分析的方法和应用。
此数据集特别适合用于探索影响学生学业表现的关键因素，评估教育政策的有效性，并为提升教育质量提供数据支持。
