摘要：该数据集是一套包含1000名学生记录的模拟数据，主要用于分析学习习惯、生活方式和人口统计特征对学业表现的影响。
数据集概述
该数据集是一套包含1000名学生记录的模拟数据，主要用于分析学习习惯、生活方式和人口统计特征对学业表现的影响。数据同时覆盖学习投入、课堂出勤、睡眠状况、课外活动、兼职情况、性别、父母教育水平以及期末考试成绩等信息，适用于探索学生行为与最终成绩之间的潜在关系。
数据结构与关键特征
数据集以结构化表格文件student_performance_dataset存储，每行代表一名学生，每列对应一项学习、生活、家庭背景或学业结果特征。主要变量包括学习时长、出勤率、睡眠时间、课外活动、兼职状态、性别、父母教育水平、期末考试分数和字母等级等。数据同时包含连续数值、类别变量及成绩标签，可支持数据可视化、相关性分析、回归预测和多类别分类。
应用价值与研究方向
该数据集可用于期末成绩预测、等级分类、学生学业风险识别和教育影响因素分析。研究人员可开展探索性数据分析、特征重要性评估、回归与分类算法对比、学生群体聚类、模型可解释性以及公平性分析，并研究学习时间、出勤、睡眠、课外活动和家庭教育背景等因素对学生成绩的相对影响，为个性化学习支持与教学管理提供参考。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-702
文件大小：15K
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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