經(jīng)典決策樹(shù)算法在大學(xué)生學(xué)習(xí)與就業(yè)關(guān)聯(lián)中的應(yīng)用研究的中期報(bào)告

經(jīng)典決策樹(shù)算法在大學(xué)生學(xué)習(xí)與就業(yè)關(guān)聯(lián)中的應(yīng)用研究的中期報(bào)告一、研究背景在高等教育日益普及的今天，越來(lái)越多的大學(xué)生在畢業(yè)后面臨著就業(yè)問(wèn)題。因此，研究學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和就業(yè)情況之間的關(guān)聯(lián)，對(duì)于大學(xué)教育以及學(xué)生的個(gè)人發(fā)展都具有重要意義。經(jīng)典決策樹(shù)算法能夠在數(shù)據(jù)集中尋找變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)建立決策模型，進(jìn)而預(yù)測(cè)新的未知數(shù)據(jù)。因此，本研究借助經(jīng)典決策樹(shù)算法，旨在挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)情況與就業(yè)情況之間的關(guān)聯(lián)規(guī)律，為高校提供優(yōu)化學(xué)生培養(yǎng)方案和指導(dǎo)學(xué)生就業(yè)的科學(xué)依據(jù)。二、研究目標(biāo)本研究的主要目標(biāo)是：1.建立學(xué)生學(xué)習(xí)情況與就業(yè)情況之間的關(guān)聯(lián)系統(tǒng)，分析學(xué)習(xí)成績(jī)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、課外活動(dòng)、專(zhuān)業(yè)相關(guān)性等因素對(duì)就業(yè)情況的影響。2.利用經(jīng)典決策樹(shù)算法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，并建立預(yù)測(cè)模型，從而預(yù)測(cè)新的未知數(shù)據(jù)。3.提出改善和優(yōu)化學(xué)生就業(yè)情況的建議。三、研究?jī)?nèi)容1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理本研究將從高校學(xué)生中選取一定數(shù)量的樣本數(shù)據(jù)，收集學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、課外活動(dòng)、專(zhuān)業(yè)相關(guān)性等因素對(duì)就業(yè)情況的影響。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，例如去除缺失值、異常值等操作，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。2.數(shù)據(jù)分析與挖掘在數(shù)據(jù)清洗和預(yù)覽后，將利用經(jīng)典決策樹(shù)算法，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)，建立決策模型，從而預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)的類(lèi)別。同時(shí)，對(duì)變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析，找出影響就業(yè)結(jié)果的重要因素，提出優(yōu)化學(xué)生就業(yè)和進(jìn)階計(jì)劃的建議。3.結(jié)論和討論基于經(jīng)典決策樹(shù)算法分類(lèi)的結(jié)果和對(duì)變量關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)和就業(yè)狀況進(jìn)行結(jié)論總結(jié)。并討論如何進(jìn)一步完善高校學(xué)生培養(yǎng)方案，以適應(yīng)社會(huì)對(duì)未來(lái)人才培養(yǎng)的需求。四、研究意義本研究的主要意義在于：1.通過(guò)分析高校學(xué)生學(xué)習(xí)情況與就業(yè)情況之間的關(guān)聯(lián)，為高校指導(dǎo)學(xué)生職業(yè)規(guī)劃和就業(yè)方向提供科學(xué)依據(jù)。2.借助經(jīng)典決策樹(shù)算法，建立預(yù)測(cè)模型，為學(xué)生提供進(jìn)一步的升學(xué)和就業(yè)指導(dǎo)。3.對(duì)學(xué)校的教學(xué)改革和人才培養(yǎng)提供參考和借鑒。五、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期得到以下結(jié)果：1.建立學(xué)生學(xué)習(xí)情況與就業(yè)情況之間的關(guān)聯(lián)系統(tǒng)，分析學(xué)習(xí)成績(jī)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、課外活動(dòng)、專(zhuān)業(yè)相關(guān)性等因素對(duì)就業(yè)情況的影響。2.利用經(jīng)典決策樹(shù)算法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，并建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)新的未知數(shù)據(jù)。3.發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)成績(jī)、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、課外活動(dòng)與專(zhuān)業(yè)相關(guān)性等因素對(duì)學(xué)生就業(yè)有著重要的影響，并提出改善和優(yōu)化學(xué)生就業(yè)情況的建議。六、參考文獻(xiàn)1.Breiman,L.,Friedman,J.,Stone,C.J.,&Olshen,R.A.(1984).Classificationandregressiontrees.WadsworthInternationalGroup.2.何梁松,張偉偉.(2016).面向高校學(xué)生就業(yè)方向的基于決策樹(shù)的統(tǒng)計(jì)分析和研究[J].教育與職業(yè),2(3),26-30.3.趙文靜,楊自然,