大学生在校行为分析及毕业去向预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究重点与创新 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 数据挖掘概念与常用分类算法 | 第15-30页 |
| 2.1 数据挖掘基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2 数据挖掘常用分类算法 | 第16-29页 |
| 2.2.1 监督式学习的基本概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 逻辑斯谛回归算法 | 第17-21页 |
| 2.2.3 决策树算法 | 第21-26页 |
| 2.2.4 随机森林算法 | 第26-27页 |
| 2.2.5 提升算法 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 大学生在校行为分析及特征构造 | 第30-53页 |
| 3.1 学生专业能力的刻画 | 第31-33页 |
| 3.1.1 数据处理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 学生专业能力的特征构造方法 | 第32-33页 |
| 3.2 学生在校行为规律性分析 | 第33-47页 |
| 3.2.1 数据处理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 学生行为规律性特征构造方法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 学生食堂消费行为规律性分析 | 第36-42页 |
| 3.2.4 学生宿舍生活规律性分析 | 第42-44页 |
| 3.2.5 学生进出图书馆规律性分析 | 第44-46页 |
| 3.2.6 学生行为规律性分析小结 | 第46-47页 |
| 3.3 学生个人兴趣的刻画 | 第47-48页 |
| 3.3.1 数据处理 | 第47页 |
| 3.3.2 学生个人兴趣的特征构造方法 | 第47-48页 |
| 3.4 学生家庭经济条件的分析与刻画 | 第48-51页 |
| 3.4.1 学生家庭经济条件的特征构造方法 | 第48页 |
| 3.4.2 学生校内消费的差异性对比 | 第48-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 大学生毕业去向预测模型建立与评估 | 第53-64页 |
| 4.1 数据准备与特征提取 | 第53-55页 |
| 4.2 算法模型评估策略 | 第55-57页 |
| 4.2.1 模型选择方法 | 第55页 |
| 4.2.2 模型效果的评估指标 | 第55-57页 |
| 4.3 模型建立 | 第57-59页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第59-63页 |
| 4.4.1 模型选择的效果对比 | 第59-61页 |
| 4.4.2 预测模型的有效性结果分析 | 第61-62页 |
| 4.4.3 各类特征因素的重要性对比分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 系统设计与应用 | 第64-76页 |
| 5.1 系统框架设计 | 第64-67页 |
| 5.2 可视化模块实现 | 第67-69页 |
| 5.3 预测功能模块实现 | 第69-74页 |
| 5.3.1 数据预处理与特征构造 | 第69-71页 |
| 5.3.2 算法实现和集成 | 第71-74页 |
| 5.3.3 系统预测界面展示 | 第74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 概述总结 | 第76-77页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第82-83页 |
