基于数据挖掘技术的高校贫困生评判指标的选取

发布时间：2017-03-21 02:02

  本文关键词：基于数据挖掘技术的高校贫困生评判指标的选取，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济文化的发展,人们的生活水平逐渐提高,但是在高校中仍然存在着家庭经济困难的学生群体,为此我国采取了多种措施来帮助这些学生,使他们可以全身心地投入到学业中。然而,由于在其认定过程中涉及多种因素的影响,贫困生的认定一直困扰着许多高校。而且,高校贫困生资助是关系到教育公平的重要问题,因而需要慎之又慎。本文采用记录学生日常校园消费的校园一卡通流水数据,通过对客观信息的挖掘和分析,从而给贫困生的认定和评判工作提供了一个新的思路。本文选取国内某大学多个校区一学年的校园卡消费流水数据,利用SAS平台对数据进行处理、整合、描述、建模以及推断。通过定义对消费差异具有显著性影响的指标,如：大灶消费额比例、相对就餐消费得分等,在检验论证的基础上给出了高校贫困生合理评判的辅助依据,效果良好。
【关键词】：高校贫困生 校园卡流水数据 评分模型 Logistic回归模型
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G647
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1. 引言7-11
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 国内外研究发展现状8-10
• 1.3 本文研究内容10-11
• 2. 数据结构及数据预处理11-15
• 2.1 数据结构11
• 2.2 数据预处理11-15
• 3. 模型理论知识15-19
• 3.1 评分模型15
• 3.2 相关分析15
• 3.3 线性模型15-16
• 3.4 Logistic模型16-19
• 4. 统计分析19-26
• 4.1 评分模型检验19-23
• 4.2 相关分析23
• 4.3 Logistic回归建模23-26
• 5. 结论26-28
• 参考文献28-29
• 致谢29-30
• 附录30-36

【共引文献】

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本文编号：258806