Анализ академической успеваемости студентов с использованием RFM-модели.

Описание: Проект представляет собой анализ успеваемости студентов на основе данных о сдаче экзаменов, выполнении тестов и успеваемости. Основной целью является классификация студентов по их активности и результатам с использованием RFM-модели, где:

• R (Recency): Средний срок сдачи экзаменов.
• F (Frequency): Уровень завершенности курса.
• M (Monetary): Средняя оценка за экзамены.

Основные задачи проекта:

• Обработка данных об успеваемости студентов и их преобразование.
• Вычисление метрик R, F, M для каждого студента:
  • R: временные показатели сдачи экзаменов.
  • F: процент выполненных тестов.
  • M: средняя оценка за экзамены.
• Присвоение рангов студентам (1-5) по каждой из метрик.
• Формирование RFM Score для классификации студентов.
• Выявление групп студентов по схожим характеристикам.

Технологии:

• Язык программирования: Python
• Используемые библиотеки: Pandas, NumPy, Jupyter Notebook
• RFM-оценка как инструмент классификации

Результаты:

• Формирование рейтингов студентов по их активности и успеваемости.
• Возможность сегментации студентов для дальнейшего анализа и принятия решений, например, для предоставления дополнительных образовательных ресурсов.

Особенности проекта:

• Данные нормализованы и обработаны для обеспечения точности анализа.
• RFM-модель адаптирована для использования в образовательной сфере.
• Этот проект демонстрирует умение работать с данными, их анализ и интерпретацию, а также навыки визуализации и использования аналитических моделей. ​