🙄👩‍🎓 Predict student's drop out of the course

# ☘️🌴🌵 If You downloaded this dataset or it was useful to You, please upvote it! 😊😊😊

## 🎯 You have to predict whether the user (student) will be able to successfully complete an online (university) course.

## Data description:

### events_train.csv - data on actions performed by students with steps

- **step_id** - step id
- **user_id** - anonymized user id
- **timestamp** - time of occurrence of the event in unix date format
- **action** - event, possible values:
* **discovered** - the user switched to step
* **viewed** - view step,
* **started_attempt** - the beginning of an attempt to solve a step
* **passed** - a good solution to a practical step

### submissions_train.csv - data on the time and status of submissions for practical tasks

- **step_id** - step ID
- **timestamp** - time of sending the solution in unix date format
- **submission_status** - decision status
- **user_id** - anonymized user id


若您下载了此数据集或它对您有所帮助，敬请点赞！😊😊😊


目标：预测用户（学生）是否能够成功完成在线（大学）课程。

数据描述：

### events_train.csv - 学生行为数据记录

- **step_id** - 步骤ID
- **user_id** - 匿名用户ID
- **timestamp** - 事件发生的时间戳，采用Unix日期格式
- **action** - 事件，可能的值为：
* **discovered** - 用户切换至步骤
* **viewed** - 查看步骤
* **started_attempt** - 开始尝试解决步骤
* **passed** - 对实际步骤提供了正确解决方案


### submissions_train.csv - 实践任务提交的时间及状态数据

- **step_id** - 步骤ID
- **timestamp** - 提交解决方案的时间戳，采用Unix日期格式
- **submission_status** - 决策状态
- **user_id** - 匿名用户ID

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含学生在线课程中的行为数据和作业提交记录，用于预测学生是否会中途退课。数据集包含两个CSV文件，分别记录学生的行为事件和作业提交状态，适用于教育领域的分类任务。