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      "content": "本次比赛的数据来源是Kaggle：https://www.kaggle.com/datasets/mexwell/open-university-learning-analytics\n也就是说其实测试集的标签也能找到答案。请参赛者不要刷分,这没有意义。下面是比赛出题方关于每个数据集的理解(如果觉得不详细可以直接看数据集界面)\n\n- studentInfo.csv:这是我们需要预测的文件,我们需要预测的是'final_result'这列,部分数据有标签,可以用来训练,部分有缺失的就是需要参赛者来预测的.\n\n性别为'gender'    编号为‘id_student‘的学生选了‘code_presentation’时间的‘code_module’课,最终'final_result'(是否通过)\n\n其他是一些个人信息:\nregion:居住地区\nhighest_education:学生的受教育水平\nimd_band:specifies the Index of Multiple Depravation band of the place where the student lived during the module-presentation.\t\nage_band:学生年龄段\nnum_of_prev_attempts:学生尝试这门课的次数.\nstudied_credits:学生当前正在学习的课的总学分。\ndisabilit:是否残疾\n\n\n- courses.csv：\n‘code_presentation’时间的‘code_module’课 提交有多少天:module_presentation_length.\n\n\n- studentRegistration.csv\n\n编号为‘id_student‘的学生在‘date_registration‘选了‘code_presentation’时间的‘code_module’课,后面在date_unregistration退了课.\n\n\n- assessments.csv\n\n‘code_presentation’时间的‘code_module’课的考试id为id_assessment,考试类型为assessment_type,考试截止时间date,这个考试在最终的占比weight\n\n\n\n- studentAssessment.csv\n\n某个学生id_student在date_submitted时间对某场考试id_assessment提交,最终得到了score.\nis_banked – a status flag indicating that the assessment result has been transferred from a previous presentation.\n\n\t\t\n- studentVle.csv\n\n编号为id_student的学生,在date时间在‘code_presentation’时间的‘code_module’课的id_site的虚拟学习环境中看了一次\t\tsum_click。\n\n\n- vle.csv\n\n‘code_presentation’时间的‘code_module’课开放的虚拟学习环境id_site,这个环境开放的起止时间week_from~week_to,环境的类型为activity_type\t。\n\n",
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      "content": "本次比赛没有奖牌和奖金,就算比赛作弊拿到高分也不会有任何奖励,所以请不要作弊,这没有任何意义.本次比赛仅供数据挖掘爱好者交流学习,祝各位玩的开心",
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      "content": "本次比赛是数据挖掘爱好者的交流比赛,本次比赛没有奖金和奖牌,只为给热爱数据挖掘的小伙伴提供一个提高数据挖掘能力的平台。本次比赛选择的数据集区别于kaggle的playground比赛,有点像Kaggle的奖金赛,但是会比奖金赛的数据内容简单一点.",
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