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数据描述
产品应用场景
- 教育科技产品研发：教育科技企业可通过的使用频率、目的和感知有用性，发现学生需求痛点，优化现有 AI 教育工具，或开发新的符合学生使用习惯的产品，提升产品竞争力。
- 教育政策研究：教育部门和政策制定者借助数据集，分析不同国家和年级学生对 AI 工具的使用差异，制定针对性的教育政策，引导学生合理使用 AI 工具，促进教育资源均衡发展和教育公平。
- 学术研究领域：研究人员利用该数据集开展自然语言处理（NLP）研究，分析学生开放式 AI 使用反馈，探索语言表达规律；也可用于预测模型研究，挖掘学生 AI 使用模式与各因素之间的关系，为教育和技术交叉领域的研究提供数据支持。
- 市场分析与推广：市场分析师依据数据集呈现的学生 AI 工具使用情况，为 AI 产品提供市场洞察，制定精准的市场推广策略，确定目标市场和潜在用户群体，提高推广效果和市场占有率。
产品信息
● 核心功能：包含 500 名来自全球不同国家高中生在 2025 年使用 AI 工具的模拟数据，涵盖人口统计、工具使用、使用指标等多维度信息，支持可视化探索性数据分析（EDA）、市场洞察挖掘、NLP 任务处理以及 AI 使用模式分类预测等功能。
● 数据参数：数据涉及美国、英国、印度等 10 个国家，包含学生年级、使用的 AI 工具（如 ChatGPT、Google Gemini 等）、使用频率（每日、每周等）、主要使用目的、感知有用性评分（1 - 5 分）以及开放式 AI 使用反馈等字段；数据为合成数据，采用概率逻辑和模式生成，无个人隐私信息。
● 特色优势：数据聚焦高中生群体，精准定位特定用户群体的 AI 使用情况；多维度的数据字段提供丰富的分析视角；合成数据避免隐私问题，且可通过模拟不同场景和条件，满足多样化研究和分析需求，数据具有较强的灵活性和通用性。
使用方法
- 下载数据集后，使用 Excel、Python（Pandas 库）、R 语言等数据处理工具导入数据文件，对数据进行初步查看和清洗，处理缺失值和异常值。
- 进行可视化与探索性数据分析（EDA）时，可利用 Python 的 Matplotlib、Seaborn 库，或 Tableau、Power BI 等可视化工具，绘制柱状图、饼图、折线图等，直观展示不同国家、年级学生对各 AI 工具的使用分布和趋势。
- 若用于自然语言处理（NLP）任务，可使用 Python 的 NLTK、SpaCy 等库，对学生开放式 AI 使用反馈文本进行分词、词性标注、情感分析等处理，提取关键信息。
- 构建分类模型预测 AI 使用模式，可选用 Scikit-learn 库中的逻辑回归、决策树、随机森林等算法，对数据进行特征工程处理后，划分训练集和测试集，训练并评估模型性能，优化模型参数。
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注意事项
1、由于数据为合成数据，使用时需充分考虑模拟数据与真实数据的差异，在将分析结果应用于实际场景时，要谨慎评估结论的适用性和可靠性，避免过度依赖模拟数据导致决策偏差。
2、在进行数据清洗和预处理过程中，需根据数据特点和分析目的，合理选择处理方法，确保数据的完整性和准确性，避免因不当处理影响后续分析结果。
3、在使用数据集进行学术研究或商业分析时，要明确标注数据来源和合成特性，遵守学术规范和商业道德，避免因数据使用不当引发知识产权和法律问题。
全球高中生对 AI 工具的使用数据
7.21KB
申请报告