Анализ факторов, влияющих на успеваемость студентов

Образование – один из ключевых факторов, определяющих будущий успех человека. Однако академическая успеваемость студентов зависит не только от их интеллектуальных способностей, но и от множества внешних факторов: семейного окружения, уровня подготовки, учебных привычек, социально-экономического положения и даже вовлеченности в дополнительные занятия.

Цель этого исследования – выявить ключевые закономерности, которые оказывают наибольшее влияние на академические результаты студентов.

Для анализа мы используем датасет "Students Performance Dataset", содержащий информацию о студентах, их учебных привычках и оценках.

Тепловая карта корреляций используется для выявления линейных связей между переменными, в нашем случае мы можем отследить, как факторы обучения влияют на успеваемость.

Точечная диаграмма с трендом и плотностью распределения используется, потому что мы имеем большое количество числовых непрерывных величин, поэтому лучше всего использовать точечную диаграмму, но для наблюдения роста, добавляем линию тренда (Зависимость GPA от родительской поддержки).

Диаграмму с усами мы используем, чтобы сравнить средние величины, а также разброс наших целевых групп (Влияние внеучебной активности на оценки). Аналогично прошлому пункту - чтобы сравнить средние величины, а также разброс наших целевых групп, но с разбиением по бинарному признаку, чтобы проверить его влияние на целевую переменную.

График - упорядоченная столбчатая диаграмма - пропуски - конечная величина, измеряемая в целых числах, поэтому точечная диаграмма не подходит, но тренд нужно отследить, поэтому мы используем разбиаение на группы и строим столбчатую диаграмму.

Для анализа мы используем датасет Students Performance Dataset, скоторый содержит 2392 записи о студентах и их успеваемости.

Этот датасет включает широкий спектр факторов, которые могут влиять на академические результаты, начиная от семейного окружения и заканчивая количеством часов, проведенных за учебой. Он позволяет провести комплексный анализ и выявить, какие аспекты наиболее значимо коррелируют с высокими или низкими оценками.

1. Идентификационные данные StudentID – уникальный идентификатор студента.
2. Демографические характеристики Age – возраст студента. Gender – пол студента (0 = женский, 1 = мужской). Ethnicity – этническая принадлежность студента.
3. Академическая подготовка и учебные привычки ParentalEducation – уровень образования родителей. StudyTimeWeekly – количество часов, проведённых за учёбой в неделю. Absences – количество пропущенных занятий. Tutoring – получал ли студент дополнительное обучение (0 = нет, 1 = да).
4. Социальные и семейные факторы ParentalSupport – уровень поддержки со стороны родителей (шкала 1-5).
5. Внеурочная активность Extracurricular – участие во внеурочных активностях (0 = нет, 1 = да). Sports – участие в спортивных мероприятиях (0 = нет, 1 = да). Music – занятия музыкой (0 = нет, 1 = да). Volunteering – участие в волонтерской деятельности (0 = нет, 1 = да).
6. Академическая успеваемость GPA – средний балл студента (от 0.0 до 4.0). GradeClass – итоговый класс студента (0 – неудовлетворительно, 1-4 – уровни успеваемости).

1. Загрузка, первичный осмотр и предобработка данных
2. Анализ ключевых факторов, влияющих на успеваемость и визуализация данных: выявление закономерностей
3. Формирование итоговых выводов

Зелёный для меня — это про гармонию, природу и спокойствие, он сразу создаёт ощущение свежести и баланса. Глазам на нём легко задержаться, потому что он находится прямо в центре видимого спектра и не утомляет. Дополнительные оттенки я подбирала так, чтобы всё смотрелось гармонично и глубоко, также с использованием цветовой палитры — в итоге получилось довольно неплохо: цвета приятны и дружелюбны к восприятию.