学生成绩预测模型_学生成绩分析预测

本文以学生的数据集为基础，利用python通过对学生的性别国籍以及课堂表现等数据进行分析，了解学生情况以及对学生的成绩进行预测。

数据来源

本文数据集来自阿里天池：学生成绩预测-数据集-阿里云天池

gender:性别；NationalITy：国籍；PlaceofBirth：出生地；StageID：级别；GradeID：年级；SectionID：班级；Topic：学科；Semester：学期；Relation：家庭关系；raisedhands：课堂举手次数；VisITedResources：浏览在线课件次数；AnnouncementsView：浏览学校公告次数；Discussion：课堂讨论次数；ParentAnsweringSurvey：家长是否填写问卷；ParentschoolSatisfaction：家长对学校满意度；StudentAbsenceDays：学生缺勤次数；Class：等级（成绩），分为L(low)、M(middle)、H(high)。

定义问题

本次分析，研究学生成绩与什么因素有关，并进行预测。

数据清洗

查看空值

数据比较没有空值异常值，数据干净不需要清洗。

数据探索EDA

数据集等级（分数）分布状况

数据集结果没有不平衡.

分析影响因素

1.性别gender

2.国籍NationalITy

3.出生地PlaceofBirth

4.级别StageID

5.年级GradeID

6.班级SectionID

7.学科Topic

8.学期Semester

9.家庭负责人Relation

10.家长是否填写问卷ParentAnsweringSurvey

11.家长满意度ParentschoolSatisfaction

12.学生缺勤次数StudentAbsenceDays

可见，Class跟gender、NationalITy、PlaceofBirth、StageID、GradeID、SectionID、Topic、Semester无关；跟Relation、ParentAnsweringSurvey、ParentschoolSatisfaction、StudentAbsenceDays有关（如性别因素，因为class分布中M是最多的L跟H差不多，而这个趋势不会因为性别不同而不同，依然是M最多，其余差不多。其余因素同理）。

13.raisedhands,VisITedResources,AnnouncementsView,Discussion

转换数据

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