基于贝叶斯网络的大学生考研因素分析
发布时间:2021-10-23 08:58
考研人数的与日俱增,使得研究影响大学生考研关键因素十分有价值。本文利用安徽省2019届普通高校本科毕业生的问卷调查数据,经过数据预处理将非结构化的数据转变为结构化的数据,并将影响因素划分为四种类型,筛选出十大影响因素,利用Clementine软件构建出影响大学生考研因素的贝叶斯网络模型,对影响大学生考研因素的做出重要性排序,并进行后验性检验,得出的结果是考生考研的复习计划是否详细以及当前严峻的就业形式是最关键的两个因素。
【文章来源】:国际公关. 2019,(06)
【文章页数】:2 页
【部分图文】:
影响大学生考研因素的贝叶斯网络模型
【参考文献】:
期刊论文
[1]关联分析及神经网络算法在学生考研成功影响因素分析中的应用[J]. 钱辉煌,朱国华,吴芬,李明聪,马丽萍. 软件导刊. 2017(05)
[2]影响大学生考研选择的客观因素研究——基于上海市521个样本的实证分析[J]. 丁彤. 高等教育研究学报. 2016(02)
[3]“考研热”动机及影响因素的调研分析[J]. 马晓伟,孙欣,余湉,陈成. 赤峰学院学报(自然科学版). 2016(02)
[4]基于贝叶斯网络的大学生考研动机影响因素[J]. 郑健,冯亚娟,郭伟. 西安工程大学学报. 2015(06)
[5]影响大学生考研动机的主要因素研究[J]. 吕冬诗,徐宝贵,张彬. 出国与就业(就业版). 2011(15)
本文编号:3452891
【文章来源】:国际公关. 2019,(06)
【文章页数】:2 页
【部分图文】:
影响大学生考研因素的贝叶斯网络模型
【参考文献】:
期刊论文
[1]关联分析及神经网络算法在学生考研成功影响因素分析中的应用[J]. 钱辉煌,朱国华,吴芬,李明聪,马丽萍. 软件导刊. 2017(05)
[2]影响大学生考研选择的客观因素研究——基于上海市521个样本的实证分析[J]. 丁彤. 高等教育研究学报. 2016(02)
[3]“考研热”动机及影响因素的调研分析[J]. 马晓伟,孙欣,余湉,陈成. 赤峰学院学报(自然科学版). 2016(02)
[4]基于贝叶斯网络的大学生考研动机影响因素[J]. 郑健,冯亚娟,郭伟. 西安工程大学学报. 2015(06)
[5]影响大学生考研动机的主要因素研究[J]. 吕冬诗,徐宝贵,张彬. 出国与就业(就业版). 2011(15)
本文编号:3452891
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