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学生成绩的数据集（包含.csv和.mat文件）

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简介：
这是一个包含了学生学习成绩数据的数据集，提供.csv和.mat两种格式文件，便于不同需求的研究者使用。 该资源包含学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中包括7个属性： - GRE 成绩 (290 至 340) - TOEFL 成绩 (92 至 120) - 学校等级 (1 至 5) - 自身意愿 (1 至 5) - 推荐信力度 (1 至 5) - CGPA 成绩 (6.8 到 9.92) - 是否有研习经验（0 或 1） - 意向读硕士分数（0.34 到 0.97） 数据集文件包括： Admission_Predict.csv：原始数据集。 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE成绩置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL成绩放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 此外，对应的.csv格式数据已转换为.mat格式。

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  • 学生成绩的数据集（包含.csv和.mat文件）
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    这是一个包含了学生学习成绩数据的数据集，提供.csv和.mat两种格式文件，便于不同需求的研究者使用。 该资源包含学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等工作。数据集中包括7个属性： - GRE 成绩 (290 至 340) - TOEFL 成绩 (92 至 120) - 学校等级 (1 至 5) - 自身意愿 (1 至 5) - 推荐信力度 (1 至 5) - CGPA 成绩 (6.8 到 9.92) - 是否有研习经验（0 或 1） - 意向读硕士分数（0.34 到 0.97） 数据集文件包括： Admission_Predict.csv：原始数据集。 Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_grade.csv：将grade数据置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_GRE.csv：将GRE成绩置于第一列，作为Y值；其余列为X值。 Admission_Predict_TOEFL.csv：将TOEFL成绩放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 此外，对应的.csv格式数据已转换为.mat格式。
     
  • 学生成绩的数据集（包含.csv和.mat文件）
    优质
    这是一个包含了学生学业表现数据的数据集，以.csv和.mat两种格式提供，适合进行数据分析与教育研究。 该资源包括学生成绩数据集，可用于预测学生的成绩等相关工作。数据集中包含7个属性： - GRE 成绩 (290 至 340) - TOEFL 成绩(92 至 120) - 学校等级 (1 至 5) - 自身的意愿 (1 至 5) - 推荐信的力度 (1 至 5) - CGPA成绩 (6.8 到 9.92) - 是否有研习经验（0 或者 1） - 读硕士的意向(0.34到0.97) 数据集包括以下文件： - Admission_Predict.csv：原数据集 - Admission_Predict_CGPA.csv：将CGPA数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 - Admission_Predict_grade.csv：将grade 数据放在第一列，作为 Y 值，其余列为 X 值。 - Admission_Predict_GRE.csv： 将GRE 数据 放在 第一 列, 作 为 Y 值; 其余 列为 X 值. - Admission_Predict_TOEFL.csv:将TOEFL数据放在第一列，作为Y值；其余列为X值。 对应的 .csv 格式 已 转换为.mat格式。
     
  • 大学生成绩记录的CSV数据集
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    本数据集包含了大学生的成绩信息，以CSV格式存储，便于分析和处理。包括课程、学分、成绩等关键字段，适合教育数据分析研究。 大学生成绩数据集以CSV格式提供。
     
  • 学生成绩管理系统的数据库文件包含版本
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    本系统为学生学习成绩设计，其数据库文件涵盖多个版本，旨在高效存储、更新及查询学生的学业数据，支持教师便捷管理与分析。 采用C#和SQL Server 2000开发系统，并在多个地方使用触发器和存储过程来实现功能。根据不同的用户登录权限进行区分：教师可以对学生课程的成绩初始化、录入成绩以及查询班级整体成绩；学生则只能查看自己的个人成绩信息；管理员具有对课程的增删查改等管理权限。
     
  • BookCrossing 数据集（含 SQL 和 CSV 文件）
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    本书写 Crossing 数据集包含了丰富的书籍交易信息，以SQL和CSV文件形式提供，便于研究者分析图书流通模式及读者行为。 BookCrossing数据集包含278858个用户对271379本书的评分，包括显式和隐式的评分。该数据集主要提供两种文件格式：sql和csv，方便不同需求的用户使用。
     
  • 学生学习成绩预测数据集-数据集
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    此数据集包含学生的学业相关信息，包括以往成绩、出勤率等，用于构建模型以预测学生成绩趋势，旨在帮助教育者提前干预，提升教学效果。 标题“学生成绩预测数据集”表明这是一个用于预测学生学习成绩的数据集，可能包含一系列与学生表现相关的变量。这种类型的数据集在教育领域、机器学习建模和数据分析中非常常见，旨在研究影响学业成绩的因素或开发预测模型。 核心文件通常是一个CSV格式的表格文件，“students_data.csv”，其中每一行代表一个观测实例（即一位学生的记录），而列则对应不同的特征或变量。在这个数据集中可能包含以下几类关键信息： 1. **学生基本信息**：如学号，姓名，年龄，性别等。 2. **学术背景**：包括年级、班级、学科以及过去的成绩记录等。 3. **家庭和社会背景**：例如父母的教育水平和职业，家庭经济状况等。 4. **学习行为和态度**：比如出勤率、参与课外活动的情况及自我报告的学习兴趣等。 5. **教师和教学环境**：包括班级大小、学校声誉以及教学方法等因素。 6. **目标变量**：在本例中可能是学生的最终成绩，也有可能是通过/未通过的二元结果。 分析这样的数据集通常会经历以下几个步骤： 1. **数据预处理**: 包括读取CSV文件、检查和清理缺失值及异常值。 2. **探索性数据分析（EDA）**：理解各个变量之间的关系以及可能存在的模式或关联。 3. **特征工程**：创建新的有意义的特征，如计算平均分或将分类变量转换为数值形式等。 4. **建立模型**: 选择并训练合适的预测模型来预测学生成绩。 5. **评估和优化模型性能**：通过交叉验证及其它方法提高模型准确度，并进行必要的调整。 最终的目标是利用这些分析结果，帮助教育政策制定者、教师以及家长更好地理解影响学业成绩的关键因素，从而采取更有效的措施支持学生的学术发展。
     
  • 学生成绩预测 - 数据集
    优质
    本数据集包含了用于学生学习成绩预测的相关信息，包括学习时间、参与课外活动情况等变量，旨在通过数据分析提升教学效果和个性化教育方案。 该数据涵盖了两所葡萄牙学校的中学学生的学习成绩。数据属性包括学生成绩、人口统计特征和社会及学校相关因素，并通过使用学校报告和调查表进行收集。提供了两个关于不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。