摘要 本文基于Kaggle学生成绩预测竞赛数据集进行分析，包含20,000条学生记录和13个特征。数据集分为训练集(train.csv)和测试集(test.csv)，其中测试集缺少目标变量"exam_score"。通过Python的pandas、matplotlib和seaborn库，文章对数据进行了探索性分析，包括缺失值检查、描述性统计以及特征可视化。数值型特征(如学习时长、