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时间:2018-11-08
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1、■f分类号:学校代码10069:密级:学号:120169002TIANJINUNIVERSITYOFCOMMERCE硕士专业学位论文基于大数据的高校学生学业成绩预警分析'ColleeStudentssAcademicWarninAnalsisBasedonBigdataggy研宄生姓名:尹茂竹专业名称?:应用统计指导教师:安建业教授独创性声明及使用授权声明一、学位论文独创性声明本人所撰写的学位论文是在指导教师的指导下独立完成的研宄成果。除己明确
2、标注或得到许可外,所撰写的学位论文中不包含他人已申请学位或其他用途所使用过的成果,不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研宄成果,本人的指导教师对此进行了审定。对本文的研究做出重要贡献的个人或集体,本人己在文中做出明确的说明并表示谢意。如有不实,本人承担相应责任。二、学位论文及研宂成果使用授权声明本人同意授权天津商业大学以非赢利方式保存、使用本人的学位论文的电子版及纸质版。授权天津商业大学将本论文的全部内容或部分内容提供给有关方面编入数据库进行检索、出版及提供信息服务。同意学校向国家有关部门或机构送交
3、论文的复印件和磁盘^本人在校期间取得的研宄数据、相关成果等知识产权归天津商业大学所有。。注:涉及保密的学位论文在解密后适用本授权学位论文作者签字:指导教师签字:曰期年(月f日分类号:学校代码:10069密级:研究生学号:120169002基于大数据的高校学生学业成绩预警分析CollegeStudents`sAcademicWarningAnalysisBasedonBigdata研究生姓名:尹茂竹专业名称:应用统计指导教师姓名:安建业教授论文提交日期:2018年5月学位授予单位:天津商业大学摘要近年
4、来,随着互联网技术的飞速发展,大数据逐渐成为各行各业关注的热点。如何利用教育大数据进一步增强教学效果、提高人才培养的质量成为教育领域研究的重要问题。本文从学生行为大数据入手,就高校学生学业成绩进行了预警分析,为高校管理者进行决策参考。首先,依托某高校的联机事务处理系统获取了该校2017年全年的学生行为数据,将原始的非结构化、半结构化数据进行清洗形成可以用于分析的结构化数据,并对相应的变量进行了缺失值、异常值处理以及数据标准化;其次,针对数据集变量多的特点,利用了主成分分析和主基底分析两种降维方法,形成两个新的变量集,将样本按照9
5、:1的比例分成训练集和测试集,并基于新的变量集分别对训练集进行了多元回归分析,通过评估和比较,选择了主基底分析所生成变量集作为自变量建立模型,并利用成绩预测模型得出该高校将有448名学生下学期学业成绩严重落后,并向高校管理者建议对这448名学生做出学业预警,同时通过研究预测模型的变量系数以及变量之间的相关关系发现,周末外出比例高、自习次数多、家庭贫困度正常、喜欢浏览学业与求职方面网页的学生学业表现较好,建议学校多向这些方面引导学生。本文克服了传统研究中只利用各科成绩以及各科任课教师水平等单一因素来分析学生学业成绩的不足,而侧重于
6、学生行为轨迹中的诸多因素对学生学业成绩的影响分析。但由于数据获取条件限制,本次研究在指标选取和研究方向上还有不足的地方,可以在以后的研究工作中加以改进。关键词:大数据;主成分分析;主基底分析;回归IABSTRACTInrecentyears,withtherepaiddevelopmentofinternettechnology,bigdatabecomesthefocusofalltradesgradually.Howtouseeducationbigdatatoenhanceeducationeffectsandimprov
7、ethequalityoftalentsarethebigissuesofeducationfield.Forthisproblemarticleproposesscorealertanalysisbasesonstudentsbehaviorbigdatatosupplydecision–makingreferenceforuniversitymanager.Firstly,thisarticleacquirescollegestudentsbehaviordatafromon-linetransaction-processi
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