riyadahmadov/StudentPerformance|教育数据集|学生表现数据集

该数据集包含多个特征，如学校、性别、年龄、地址、家庭大小、父母状态、父母教育程度、父母职业、上学原因、监护人、通勤时间、学习时间、失败次数、学校支持、家庭支持、是否付费、课外活动、是否上过幼儿园、是否想继续高等教育、是否有互联网、是否有恋爱关系、家庭关系、空闲时间、外出时间、工作日饮酒、周末饮酒、健康状况、缺勤次数以及三个学期的成绩（G1, G2, G3）。数据集包含649个训练样本，总大小为161469字节。

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• school：学校名称，数据类型为字符串。
• sex：性别，数据类型为字符串。
• age：年龄，数据类型为整数。
• address：地址，数据类型为字符串。
• famsize：家庭规模，数据类型为字符串。
• Pstatus：父母同住状态，数据类型为字符串。
• Medu：母亲的学历，数据类型为整数。
• Fedu：父亲的学历，数据类型为整数。
• Mjob：母亲的工作，数据类型为字符串。
• Fjob：父亲的工作，数据类型为字符串。
• reason：选择学校的原因，数据类型为字符串。
• guardian：监护人，数据类型为字符串。
• traveltime：通勤时间，数据类型为整数。
• studytime：学习时间，数据类型为整数。
• failures：不及格次数，数据类型为整数。
• schoolsup：额外教育支持，数据类型为字符串。
• famsup：家庭额外支持，数据类型为字符串。
• paid：额外课程，数据类型为字符串。
• activities：课外活动，数据类型为字符串。
• nursery：幼儿园，数据类型为字符串。
• higher：高等教育意向，数据类型为字符串。
• internet：互联网使用情况，数据类型为字符串。
• romantic：恋爱关系，数据类型为字符串。
• famrel：家庭关系质量，数据类型为整数。
• freetime：业余时间，数据类型为整数。
• goout：外出频率，数据类型为整数。
• Dalc：工作日酒精消费，数据类型为整数。
• Walc：周末酒精消费，数据类型为整数。
• health：健康状况，数据类型为整数。
• absences：缺勤次数，数据类型为整数。
• G1：第一学期成绩，数据类型为整数。
• G2：第二学期成绩，数据类型为整数。
• G3：最终成绩，数据类型为整数。

数据集划分

• train：训练集，包含649个样本，数据大小为161469字节。

数据集大小

• 下载大小：22147字节。
• 数据集总大小：161469字节。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在教育数据分析领域，riyadahmadov/StudentPerformance数据集的构建旨在深入探究学生学业表现的多维度影响因素。该数据集通过收集来自不同学校的学生信息，涵盖了学生的基本背景、家庭环境、学习习惯及学业成绩等多个方面。具体而言，数据集包括学生的性别、年龄、家庭住址、家庭规模、父母教育程度、父母职业、监护人信息等社会经济特征，以及学生的学习时间、课外活动参与情况、网络使用情况等行为特征。此外，数据集还记录了学生的学业失败次数、缺勤情况及最终的学业成绩（G1、G2、G3），从而为研究者提供了一个全面的学生学业表现分析框架。

特点

riyadahmadov/StudentPerformance数据集的显著特点在于其多维度的数据结构和丰富的特征变量。该数据集不仅包含了学生的基本人口统计信息，还涵盖了家庭背景、教育资源、学习习惯及社交行为等多个方面的详细数据。这些特征的多样性使得研究者能够从多个角度分析影响学生学业表现的因素，从而为教育政策制定和教学实践提供科学依据。此外，数据集中的定量和定性特征相结合，使得研究者可以采用多种统计和机器学习方法进行深入分析，进一步挖掘潜在的关联和规律。

使用方法

riyadahmadov/StudentPerformance数据集适用于多种教育研究场景，尤其是在探究学生学业表现的影响因素方面。研究者可以通过分析数据集中的特征变量，如家庭背景、学习时间、课外活动等，来预测学生的学业成绩或识别影响学业表现的关键因素。此外，该数据集还可用于开发和验证教育领域的机器学习模型，例如分类模型用于预测学生的学业成功与否，或回归模型用于预测学生的具体学业成绩。在使用该数据集时，研究者应根据具体研究问题选择合适的特征和模型，并结合统计分析方法进行深入探讨，以确保研究结果的科学性和可靠性。

背景与挑战

背景概述

学生学业表现数据集（riyadahmadov/StudentPerformance）聚焦于教育领域的核心问题，旨在通过量化分析学生的背景信息与学业成绩之间的关系。该数据集由Riyad Ahmadov创建，涵盖了学生的学校、性别、年龄、家庭背景、学习习惯、社交活动等多维度特征，以及他们在不同学科中的成绩表现。这一数据集的构建为教育研究者提供了一个宝贵的资源，用以探索影响学生学业表现的多重因素，进而为教育政策的制定和教学方法的优化提供科学依据。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据集的特征维度广泛，涵盖了学生的社会背景、家庭环境、学习习惯等多个方面，如何有效整合这些信息并确保其相关性是一个重要挑战。其次，数据集中的特征类型多样，包括定量和定性数据，如何在分析过程中处理这些异质数据以确保模型的准确性和鲁棒性也是一个关键问题。此外，数据集的样本量相对有限，如何在有限的样本中挖掘出有意义的模式和规律，同时避免过拟合，是研究者需要克服的另一挑战。

常用场景

经典使用场景

在教育领域，riyadahmadov/StudentPerformance数据集的经典使用场景主要集中在学生学业表现的预测与分析。通过整合学生的背景信息、家庭环境、学习习惯等多维度数据，研究者能够构建模型，预测学生的学业成绩，如G1、G2和G3等关键指标。这种预测不仅有助于教育者及时调整教学策略，还能为学生提供个性化的学习建议，从而提升整体教育质量。

解决学术问题

该数据集有效解决了教育研究中关于学生学业表现影响因素的复杂性问题。通过量化分析学生的社会经济背景、家庭支持、学习时间等变量，研究者能够揭示这些因素与学业成绩之间的潜在关联，进而为教育政策制定提供科学依据。此外，该数据集还为探索个性化教育模式提供了数据支持，推动了教育公平与效率的双重提升。

衍生相关工作

基于riyadahmadov/StudentPerformance数据集，研究者们开展了多项经典工作，包括学生学业表现的预测模型优化、个性化学习路径推荐算法设计等。此外，该数据集还激发了关于教育公平性、学生心理健康与学业表现关系的深入研究。这些衍生工作不仅丰富了教育数据科学的研究内容，也为实际教育应用提供了理论支持和技术方案。