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说明：如需数据可以直接到文章最后关注获取。

1.数据背景   

  在全球范围内，教育机构面临着提高学生保留率和学术成就的双重挑战。学生辍学不仅影响个人未来发展，也对社会经济产生负面影响。因此，识别可能辍学的学生并采取早期干预措施变得尤为重要。为了应对这些挑战，教育研究者和政策制定者越来越依赖于数据分析和机器学习技术。本数据集（命名为“StudentSuccessPredictor”）旨在通过整合多种类型的数据，提供一个全面的视角来预测学生的辍学风险及学术成功。它涵盖了从个人信息到学习行为、家庭背景以及学校环境等多个方面的详细信息。 

"StudentSuccessPredictor" 数据集包含了37个字段，涵盖了广泛的信息维度。这些数据主要来源于高等教育管理系统的记录、家长和学生的问卷调查以及政府发布的宏观经济指标。具体来说，数据集包括学生的个人信息（如婚姻状况、性别、国籍等）、学术记录（如入学成绩、课程单元的完成情况等）、家庭背景（如父母的教育水平和职业）、经济因素（如当地失业率、通货膨胀率、GDP等），以及其他潜在影响因素（如是否有特殊教育需求、学费缴纳情况等）。这些多维度的数据为构建复杂的预测模型提供了坚实的基础。

该数据集的应用场景非常广泛，不仅可以用于开发预测模型以识别高辍学风险的学生，还可以帮助教育工作者设计更有效的教学策略和支持机制。例如，通过对不同变量的分析，可以发现哪些因素最显著地影响学生的学业表现，从而针对性地调整教育资源分配。此外，数据集还可以用于评估现有干预措施的效果，优化未来的教育政策。随着更多数据的积累和技术的进步，“StudentSuccessPredictor”有望成为推动个性化教育和提升整体教育质量的重要工具。未来，结合更多的实时数据和高级分析方法，将进一步增强其预测能力和应用范围，助力教育机构实现更高的学生保留率和学术成就。

2.数据介绍

数据格式为xlsx格式。    

编号	变量名称	描述
1	Marital Status	婚姻状况（如单身、已婚等）。
2	Application mode	申请方式（如在线申请、纸质申请等）。
3	Application order	申请顺序（如首次申请、二次申请等）。
4	Course	所选课程或专业。
5	Daytime/evening attendance	白天或晚间上课（日间班、夜间班）。
6	Previous qualification	入学前的学历背景。
7	Previous qualification (grade)	入学前学历的成绩等级。
8	Nacionality	国籍。
9	Mother's qualification	母亲的教育水平。
10	Father's qualification	父亲的教育水平。
11	Mother's occupation	母亲的职业。
12	Father's occupation	父亲的职业。
13	Admission grade	入学成绩。
14	Displaced	是否为流离失所的学生（如因自然灾害或其他原因）。
15	Educational special needs	是否有特殊教育需求。
16	Debtor	是否有欠费记录（如学费未缴清）。
17	Tuition fees up to date	学费是否按时缴纳。
18	Gender	性别（如男、女）。
19	Scholarship holder	是否获得奖学金。
20	Age at enrollment	入学时的年龄。
21	International	是否为国际学生。
22	Curricular units 1st sem (credited)	第一学期已获得学分的课程单元数量。
23	Curricular units 1st sem (enrolled)	第一学期注册的课程单元数量。
24	Curricular units 1st sem (evaluations)	第一学期参加评估的课程单元数量。
25	Curricular units 1st sem (approved)	第一学期通过的课程单元数量。
26	Curricular units 1st sem (grade)	第一学期课程单元的平均成绩。
27	Curricular units 1st sem (without evaluations)	第一学期没有参加评估的课程单元数量。
28	Curricular units 2nd sem (credited)	第二学期已获得学分的课程单元数量。
29	Curricular units 2nd sem (enrolled)	第二学期注册的课程单元数量。
30	Curricular units 2nd sem (evaluations)	第二学期参加评估的课程单元数量。
31	Curricular units 2nd sem (approved)	第二学期通过的课程单元数量。
32	Curricular units 2nd sem (grade)	第二学期课程单元的平均成绩。
33	Curricular units 2nd sem (without evaluations)	第二学期没有参加评估的课程单元数量。
34	Unemployment rate	当地失业率（可能影响学生的经济状况和学业表现）。
35	Inflation rate	当地通货膨胀率（可能影响家庭经济状况）。
36	GDP	国内生产总值（反映国家整体经济状况，可能间接影响教育资源和机会）。
37	y	目标变量，通常表示某种结果（如辍学与否、学术成功等级等）。

数据详情如下(部分展示)：

3.数据获取

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