学生学业表现数据集

关于数据集

数据集描述

的学生表现数据集包含1，000名学生的详细信息。它着重于他们的人口背景，父母的教育水平以及在三个标准化测试科目中的表现: 数学，阅读和写作。该数据集广泛用于探索社会经济因素与学业成绩之间的关系，以及用于构建预测模型以了解影响学生成绩的因素。

共有8列，涵盖分类变量和数值变量。分类特征包括性别，种族/民族，父母的教育水平，午餐类型以及学生是否完成了考试准备课程。数字特征包括数学，阅读和写作的分数-每个分数从0到100。

数据集没有缺失值，使其干净并准备好进行分析。它总共由1，000行和8列组成。

平均数学分数约为66，平均阅读分数约为69，平均写作分数约为68。总体而言，学生在阅读和写作方面的表现往往比数学略好。不同人群的分数差异很大，一些学生取得了满分，另一些学生得分很低。

在分类变量中，性别分布几乎是平衡的，女性为518，男性为482。代表的最大种族或族裔群体是C组，其次是B和D组。大多数学生的父母已经完成了 “一些大学” 作为他们的最高教育水平。大多数学生接受标准午餐，大多数学生没有完成考试准备课程。

由于其丰富的人口统计和性能数据组合，该数据集非常适合数据可视化、统计分析和预测建模项目。它通常用于分析性别，父母教育或午餐类型等因素如何与学业成绩相关。

列说明：

英文字段名	中文翻译	说明
gender	性别	学生的性别
race/ethnicity	种族/民族	学生的种族或民族背景
parental level of education	父母教育程度	学生父母的教育水平
lunch	午餐类型	学生的午餐福利类型（如标准餐、免费/减免餐）
test preparation course	备考课程	是否参加过考试准备课程
math score	数学成绩	数学科目考试分数
reading score	阅读成绩	阅读科目考试分数
writing score	写作成绩	写作科目考试分数