关于数据集
该数据集是从中国多所大学收集的，包含5，000名大学生的个人资料。它包括人口统计，学术，心理，社会参与和创业经验特征。目标变量，企业家潜力，分为低，中和高。该数据集可用于分析和预测学生的创业潜力，帮助教育机构识别高潜力的学生企业家，并提供有针对性的指导和培训。
主要特点:
人口统计:
Age: 学生的年龄 (18-25岁)。
Gender: 学生的性别 (男、女)。
Year_of_Study: 当前在大学学习的年份 (1-4)。
Major: 学生的学习领域 (工程，管理，艺术，科学，商业)。
学术记录:
GPA: 平均成绩，反映学习成绩 (5.0-10.0)。
Courses_Completed: 完成的创业相关课程的数量。
Academic_Awards: 获得的学术奖项或认可的数量。
心理特征:
Risk_Tolerance: 学生承担风险的意愿 (0-1量表)。
Creativity_Score: 通过评估测量的创造力水平 (50-100)。
Self_Efficacy: 对实现目标能力的信心 (50-100)。
Motivation_Level: 个人动力和决心的程度 (50-100)。
Resilience: 从挫折中恢复的能力 (50-100)。
社会参与:
Club_Participation: 学生活跃的俱乐部或社团的数量。
Leadership_Roles: 在社会或学术环境中担任领导职务的数量。
Networking_Score: 建立和维持社会联系的有效性 (50-100)。
Community_Service_Hours: 花在志愿服务或社区服务的时间。
创业经历:
Startup_Experience: 指示学生是否已开始业务 (0 = 否，1 = 是)。
Business_Plans_Submitted: 在竞赛或项目中提交的商业计划数量。
目标变量:
Entrepreneurial_Potential: 学生作为企业家潜力的分类衡量:
Low: 有限的创业准备或经验。
Medium: 具有一定技能或经验的中等潜力。
High: 强大的创业潜力，技能和经验。
