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Student Performance Analysis

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　「大学生の成績はなんの要素に関係しているのか？」ということを、カリフォルニア大学アーバイン校のCenter for Machine Learning and Intelligent Systemsが所有するデータセットを用いて分析してみた。


UCI Machine Learning Repository: Air Quality Data Set

Air Quality Data Set Download: Data Folder, Data Set DescriptionAbstract: Contains the responses of a gas multisensor device deployed on the field in an Italian city. Hourly responses averages are recorded along with gas concentrations references from a certified analyzer. Data Set Characteristics:  Multivariate, Time-SeriesNumber of Instances:9358Area:ComputerAttribute Characteristics:RealNumber of Attributes:15Date Donated2016-03-23Associated Tasks:RegressionMissing Values?YesNumber of Web Hits:322991Source:Saverio De Vito (saverio.devito '@' enea.it), ENEA - National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic DevelopmentData Set Information:The dataset contains 9358 instances of hourly averaged responses from an array of 5 metal oxide chemical sensors embedded in an Air Quality Chemical Multisensor Device. The device was located on the field in a significantly polluted area, at road level,within an Italian city. Data were recorded from March 2004 to February 2005

archive.ics.uci.edu

多変量解析最終レポート

大学生の就職に関する分析があり興味深かった。そして、学業成績はどのような要素に影響されるのだろうかと疑問を持った。また、テストが終わると学業成績も気になるところである。そこで、生徒に関するあらゆるデータから学業成績を分析する運びとなった。手法としては、決定木分析を用いて調べる。　　カリフォルニア大学アーバイン校のCenter for Machine Learning and Intelligent Systemsが所有するデータセットを利用した。 データ自体はミンホ大学で数学科の学生395名を対象にとられたものである。 ＊データ構成は33項目に及ぶが、今回は学業成績の分析するにあたっては最終成績のみをターゲットとするので31,32を除外する。 1 school - student’s school (binary: ‘GP’ - Gabriel Pereira or ‘MS’ - Mousinho da Silveira) 2 sex - student’s sex (binary: ‘F’ - female or ‘M’ - male) 3 age - student’s age (numeric: from 15 to 22) 4 address - student’s home address type (binary: ‘U’ - urban or ‘R’ - rural) 5 famsize - family size (binary: ‘LE3’ - less or equal to 3 or ‘GT3’ - greater than 3) 6 Pstatus - parent’s cohabitation status (binary: ‘T’ - living together or ‘A’ - apart) 7 Medu - mother’s education (numeric: 0 - none, 1 - primary education (4th grade), 2 a???“ 5th to 9th grade, 3 a???“ secondary education or 4 a???“ higher education) 8 Fedu - father’s education (numeric: 0 - none, 1 - primar

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ナツキ徒然MakingLog

つくったり企画したことを徒然と気ままに投稿しています。

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