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    python数据分析-学生成绩分析

    python数据分析-学生成绩分析

    目标:分析学生成绩的影响因素

    1.导入原始数据,以及需要用到的库

    import pandas as pd

    import numpy as np

    df = pd.read_csv('StudentsPerformance.csv')

    (数据来源于kaggle)

    2.查看文件

    从上面的信息可以看出这一千个学生的数据中是没有空值,而且可以看出各列数据的类型。

    还可以通过unique来查看某列数据都有哪些值,是否有无效数据。

    df['parental level of education'].unique()

    df['test preparation course'].unique()

    再来查看成绩是否为有效值(使用loc)

    df.loc[(df['math score']<0) | (df['math score']>100) | (df['reading score']<0) | (df['reading score']>100) | (df['writing score']<0) | (df['writing score']>100)]

    可以看出成绩中没有无效值

    3.数据处理

    根据目标,删除一些不需要的列(使用drop)

    df.drop(['gender','race/ethnicity'],axis=1)

    #参数axis默认值为0,指行,要删除列的话将axis设为1

    df_1 = df.drop(['gender','race/ethnicity'],axis=1)

    求学生成绩平均值

    df_1['average']= round((df_1['math score']+df_1['reading score']+df_1['writing score'])/3)

    #round()用来对数据四舍五入

    4.分析学生成绩影响因素

    df_1.groupby('parental level of education')['average'].agg([np.mean]).plot.bar()

    df_1.groupby('lunch')['average'].agg([np.mean]).plot.bar()

    df_1.groupby('test preparation course')['average'].agg([np.mean]).plot.bar()

    从上面三张图可以初步得出结论:

    1.父母学历越高,学生成绩越好

    2.午餐吃的好的同学成绩较高

    3.考试准备充分的同学成绩较高

    以下,用相关系数分析父母学历对哪科成绩影响最大

    先按照父母学历高低将表中数据替换为数值

    df_1.replace({'some high school':1, 'high school':2,'some college':3,"associate's degree":4,"bachelor's degree":5,"master's degree":6},inplace = True)

    #inplace = True是为了改变文档的源数据

    用corr求出相关系数(相关系数接近0,说明相关性小,越接近1,正相关性越强,越接近-1,负相关性越强)

    根据父母学历与学生数学、阅读、写作成绩的相关系数,可以看出,父母学历与三者都成正相关,其中与写作成绩相关性最强,而且各科之间相关性都很强,说明某一科成绩好的同学其他科成绩很可能也好。

    5.结论

    通过以上分析,可以初步得出以下的结论:

    1.父母学历越高,学生成绩越好(对写作成绩的影响最大)

    2.午餐吃的好的同学成绩较高

    3.考试准备充分的同学成绩较高

    4.某科成绩好的学生其他科成绩也较好(其中写作与阅读成绩相关性最强)

    python数据分析-学生成绩分析相关教程

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  • python数据分析-学生成绩分析

    千次阅读 2020-09-04 13:21:42
    目标:分析学生成绩的影响因素 1.导入原始数据,以及需要用到的库 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('StudentsPerformance.csv') (数据来源于kaggle) 2.查看文件 从上面的信息可以看出这...

    目标:分析学生成绩的影响因素

    1.导入原始数据,以及需要用到的库

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df = pd.read_csv('StudentsPerformance.csv')
    

    (数据来源于kaggle)

    2.查看文件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从上面的信息可以看出这一千个学生的数据中是没有空值,而且可以看出各列数据的类型。
    还可以通过unique来查看某列数据都有哪些值,是否有无效数据。

    df['parental level of education'].unique()
    df['test preparation course'].unique()
    

    在这里插入图片描述
    再来查看成绩是否为有效值(使用loc)

    df.loc[(df['math score']<0) | (df['math score']>100) | (df['reading score']<0) | (df['reading score']>100) | (df['writing score']<0) | (df['writing score']>100)]
    

    在这里插入图片描述
    可以看出成绩中没有无效值

    3.数据处理
    根据目标,删除一些不需要的列(使用drop)

    df.drop(['gender','race/ethnicity'],axis=1)
    #参数axis默认值为0,指行,要删除列的话将axis设为1
    df_1 = df.drop(['gender','race/ethnicity'],axis=1)
    

    在这里插入图片描述
    求学生成绩平均值

    df_1['average']= round((df_1['math score']+df_1['reading score']+df_1['writing score'])/3)
    #round()用来对数据四舍五入
    

    在这里插入图片描述
    4.分析学生成绩影响因素

    df_1.groupby('parental level of education')['average'].agg([np.mean]).plot.bar()
    df_1.groupby('lunch')['average'].agg([np.mean]).plot.bar()
    df_1.groupby('test preparation course')['average'].agg([np.mean]).plot.bar()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从上面三张图可以初步得出结论:
    1.父母学历越高,学生成绩越好
    2.午餐吃的好的同学成绩较高
    3.考试准备充分的同学成绩较高

    以下,用相关系数分析父母学历对哪科成绩影响最大

    先按照父母学历高低将表中数据替换为数值

    df_1.replace({'some high school':1, 'high school':2,'some college':3,"associate's degree":4,"bachelor's degree":5,"master's degree":6},inplace = True)
    #inplace = True是为了改变文档的源数据
    

    在这里插入图片描述
    用corr求出相关系数(相关系数接近0,说明相关性小,越接近1,正相关性越强,越接近-1,负相关性越强)
    在这里插入图片描述
    根据父母学历与学生数学、阅读、写作成绩的相关系数,可以看出,父母学历与三者都成正相关,其中与写作成绩相关性最强,而且各科之间相关性都很强,说明某一科成绩好的同学其他科成绩很可能也好。

    5.结论
    通过以上分析,可以初步得出以下的结论:
    1.父母学历越高,学生成绩越好(对写作成绩的影响最大)
    2.午餐吃的好的同学成绩较高
    3.考试准备充分的同学成绩较高
    4.某科成绩好的学生其他科成绩也较好(其中写作与阅读成绩相关性最强)

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  • 数据分析步骤:1.提出问题-2.理解数据-3.数据清洗-4.构建模型-5.数据可视化一、要分析什么,解决什么问题首先说下数据集,显示的是学生的在线学习情况,包括课程,学生基本信息,成绩等。拿到这样一组数据,首先思考...

    数据分析步骤:

    1.提出问题-2.理解数据-3.数据清洗-4.构建模型-5.数据可视化

    一、要分析什么,解决什么问题

    首先说下数据集,显示的是学生的在线学习情况,包括课程,学生基本信息,成绩等。拿到这样一组数据,首先思考我们要分析哪些问题呢?

    1.学生是否掌握了这门知识——分析学习成绩

    2.课程设置是否合理——分析学生,导师的评价表以及学习成绩

    3.影响学习成绩的因素有哪些——分析学生年龄,最高学历,多重剥夺指数。关于这个多重剥夺指数,一种统计数据,包括工资,学历,居住地,社会福利等数值,所以待会儿也会专门分析这个指数

    那么分析这些数据,要解决哪些问题呢?

    1.吸引学生选择课程,包括提高课程通过率,提高学生上课兴趣,由此提高入学率

    2.借鉴这些成功因素,开设更多的在线课程

    二、数据清洗

    数据集一共有7张表,这里有些表的内容相互有重复的,因此我们选择3张表格来进行数据清晰。分别是表studentInfo,表studentVle,表assessments

    1.选择子集

    表studentinfo

    数据都很基础,因此以这个表格的数据为主,其他两个表格的数据作为辅助。

    在最后一列final_result种有4种状态:Pass通过,Fail未通过,Disdinction优秀,Withdrawn撤回(学生登记但是没有上课),Withdrawn撤回这一栏的数据是我们要去掉的,表明学生没有参与上课,对课程来说是无效的数据

    首先筛选“Withdrawn”,共10156条,按F5-定位-定位条件-选择可视单元格-删除-剩余22437条数值

    本次数据集选了2年共4个时间段的数据,分别是2013J,2013B,2014J,2014B,这次我们选一个时间段为主2014J,共7436条数据,同时也隐藏了学分的列,得出如下表格

    21b940908d1d6b3dec350f665cfaf920.png

    2.列名重命名

    如上图所示。说明:code_presentation中文名称改为了“开课时间”,由年份+月(B代表二月,J表示10月)组成。

    3.删除重复值

    共有共有7门课,以AAA,BBB形式呈现,会出现这样两种情况:第一种是一个学生选了多门课;第二种比较复杂,一个学生因为不及格或者中途退出而进行第二次的选课,所以同一个学生可能在一门课种出现2次及以上。导致学生的ID会出现重复。

    表格的重复值不太好弄,暂时先不处理这项。

    4.缺失值处理

    其他列都是7436条,多重剥夺指数为7128条,有缺失值,筛选空白值,有308条,鉴于多重剥夺指数是评价英国贫困地区的指数,且表格中0-100%的区间都有,因此我们这里将它视为非贫困地区的人口,属于正常值,不做处理

    5.一致化处理+数据排序

    列中似乎只有年龄段的字符串是可以转化为数字的,但是意义不大,其他的没有需要处理的数据。(如果类似于工资的话,可以用公式=LEFT(H3,FIND("-",H3)-1)求最低值,用RIGHT(H3,LEN(H3)-FIND("-",H3))求最高值)

    再看下其他是否一致的,例如性别统一为大写的M,F。是否残疾统一为大写的N,Y。每一列是否有value值,是否

    7.异常值处理

    在表格中我们发现,多重剥夺指数中有异常值,10月20日,筛选出来发现有716条,比较多,再看下指数范围,发现少了10-20%

    493a594050553e8bfb4cd46b278a21d1.png

    因此推断出,应该是输入时少加了%,系统将10-20视为了日期,ctrl+F查找,复制全部替换为10-20%,得到:

    716f82de7f6458dea8e543dc31ab5311.png

    三、构建模型

    1.计算学生性别比

    用公式=countif(D:D,"M")计算,设置单元格格式为百分数,插入二维饼图

    57dff48a34eead9f5cd66ed8aee21b2f.png

    男生:57%,女生43%,男女比134%

    这个算的是总的男女性别比,如果要计算不同年龄阶段的性别比呢,再用函数处理比较麻烦,我们可以用数据透视表来处理,操作为:插入数据透视表-选择数据源-选择放置位置-选择值-性别作为行,年龄段作为列-值的显示方式:选择列汇总的百分比,得到的数据透视表:

    75ecb66cfa0be708dbf993d9ccfd73e4.png
    图:不同年龄段的性别比

    为了更直观地看出性别比,我们可以再插入一个柱状图,如图

    36b4c0483ad6542aec91b4813941760f.png

    从图中可以看到:0-35年龄段在线学习人数女性高于男性,35-55年龄段学习人数女性高于男性,55岁后女性低于男性,最终男女性别比134%。可以推断,女性0-55岁的在线学习人数高于男性,特别是35-55岁,正是她们职场发展的黄金时间,更愿意投入到在线学习中,而男性在55岁后在线学习人数高于女性,差不多是退休的年龄,可能是男性更多地被返聘到工作岗位上,职位时间比女性更长

    2.计算课程通过率

    数据透视表的用法和1性别中类似,最后把百分比改为行百分比,得到:

    f4e5ae8e987c3205517c175cc8abf03d.png

    用自动升序,降序方法排列时,得出的数据没有规律,因此我们用手动的方法,单独把课程和fail拿出来看,进行升序得到

    640c8c71f327a2ae217967ce5cc6dc35.png

    由此,不通过率排前三的是DDD,GGG,CCC,用同样的方法算出优秀率排前三的是CCC,GGG,EEE,通过率和不通过率正相反,最高的是AAA,EEE,BBB.

    3.成绩和哪些因素相关

    1)多重剥夺指数

    我们主要看通过率,但是通过率=pass+distinction,因此我们在原始表最后加入一列,课程的最终成绩2,把distinction查找,全部替换成pass,得到这样的表格

    a5a60efa0fc831f665929a05d245c959.png

    转为折线图:

    c1fbf2202c0e6a4172cefdf31baaf1e9.png
    图1

    这张图比较平滑,感受不到太大的变化,我们改变它的纵坐标边界,右击属性-设置坐标轴格式-改变边界最小值,我们根据图可以看出,值得区间在60%-90%之间,因此,我们将起始值改为0.6,得到:

    eadc004b189372c881a878bf716b0605.png
    图2

    通过图2,我们可以更直观地看出变化,随着多重剥夺指数增加,通过率也在增加。

    2)最高学历

    英国这五个学历由低到高地排序是,No Formal quals,Lower Than A Level,A Level or Equivalent,HE Qualification,Post Graduate Qualification。它们所对应的通过率是

    1fa33eeb89ff4363ca154770afef5084.png

    很明显,学历越高,通过率越高,相较于多重剥夺指数,它的变化更是逐渐递增的

    3)年龄段

    58e72d583059372ea4f4d4c81f39e3f9.png

    和我们认为老人学习知识的能力不如年轻人的观念相反,随着年龄的增长,通过率增加

    以上的内容都是和studentinfo表相关,分析得也差不多了,下面我们再来看下另外两个表中是否有信息和成绩相关的

    4)在线学习天数

    在这里,我们选用表studentVLE,选取2014J段的子集,删除data<=0的行,如下

    974a65a91decdf2b7d549e18a70d8554.png

    表格中没有成绩这一列,因此我们需要用vlookup函数在studentinfo中查找。首先确定一个唯一值,我们将code_module,code_module,code_module合并,表示某课程上学生的编号,在studentVLE表格后面增加一列,唯一值,同样地我们在表studentinfo第3列后也增加一列,输入A3&B3&C3,如下:

    7f8a58cc089cb72f9e95babd792f17a8.png

    下面我们开始查找,在表格studentVLE后面再增加一列,成绩,然后输入公式VLOOKUP(G:G,[Studentinfo清晰数据最终版.xlsx]清洗数据最终版!$D:$N,11,0)

    34e11ab1b1389921da13251e960e431c.png

    双击十字,填满,筛选发现有#N/A值,说明在studentinfo中没有找到对应的唯一值,返回数据清洗之前的表格中,用vlookup查找一遍,发现缺失全部是withdrawn值,可以忽略

    接着,我们要确定学生的学习天数,由于原来date值是学生学习的第几天,学生学习的天数就是date的最大值,用数据透视表,选择唯一值和date,设置date为最大值,得到每一个编号对应的学习天数

    0eaafd1b5ebfa91e1d7c5997b1419eef.png

    用vlookup函数匹配对应的成绩,将上课天数升序排列

    9c7aa8055ff6ad3f7d6b915b97ed2a08.png

    为了更直观地看到天数和通过率的关系,我们用散点图来集中表示,横坐标为天数,纵坐标为成功率。先将是否失败这一栏的公式去掉,复制,选择性粘贴为数值,这时Fail和Pass是不带公式的值,然后用0替换Fail,1替换Pass,画出散点图

    9645c9f3d7e2f5b431d60107c4ea2f27.png

    从散点图上看到,186天之前都是未通过,186天之后出现了通过的学生,随着天数的增加,学生的通过率也在增加。想到了一句话”努力不一定成功,但不努力一定会失败“

    下面我们单独把天数和通过率拿出来做比较,看下具体的关系是怎样的,首先我们需要将天数分段,可以运用上面图的横坐标的分段方式,结合拐点值,分以下5个时间段,输入公式=IF(250<H12,"250以上",IF(200<H12,"200-250",IF(150<H12,"150-200",IF(100<H12,"100-150",IF(0<H12,"0-100"))))),找出频数,然后计算通过率

    28b3a20c4e5b635cf95b0df4c346b655.png

    db0e20de8dfe0817c60050738aeb6aa6.png

    随着天数的增加,通过率也在逐渐增加。在240-260天达到最高值,也是最佳学习天数。

    5)点击次数

    用数据透视表,计算唯一值对应的点击次数(求和),再用vlookup函数查找对应的成绩,点击次数升序,得到

    12f5ab44b636aab34f8846c3e2dc2697.png

    用4)中同样的方法画出散点图

    a286d2958a59e001f86e7e9f13c6d5e0.png

    可以看出,点击次数小于2500时,通过和未通过的情况都存在,点击次数大于2500后,均通过,表明随着点击次数的增加,学生的通过率在增加。

    总结:

    课程通过率和多重剥夺指数,最高学历,年龄段,上课天数,点击次数均呈正相关。

    多重剥夺指数越高,课程通过率越高

    学历越高,课程通过率越高

    年龄越大,课程通过率越高

    上课天数越多,课程通过率越高

    点击次数越多,课程通过率越高

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  •   本章将以初三年级的期中考试成绩为例,应用EXCEL中的数据透视表和数据分析中的描述统计功能,先对本次的成绩进行总体分析。   参考人数共652人,14个班,其中一名学生部分科目缺考,为了保证学生的私密,对...

    第1章 考试成绩表总体分析

    • 【 前 言 】 2
      • 第1章 考试成绩表总体分析 4
        • 1.1异常数据排查 4
        • 1.2利用“描述统计”对成绩进行总体分析 5
        • 实例1-2 5

      本章将以初三年级的期中考试成绩为例,应用EXCEL中的数据透视表和数据分析中的描述统计功能,先对本次的成绩进行总体分析。
      参考人数共652人,14个班,其中一名学生部分科目缺考,为了保证学生的私密,对学生的姓名作了修改,其结构如表1.01所示,并命名数据表名称为“总表”。
    表1.01 学生成绩总表

    1.1异常数据排查

      拿到了成绩数据后,首先是要检查数据的完整性,其次是对一些异常的数据进行排除。数据的完整性就是检查成绩数据是否缺漏,参考人数是否正确。异常的数据比如缺考的学生,得分为0的或成绩为空值的,采用什么方式进行排查呢?可以使用EXCEL中的筛选、排序等工具,对一些异常的数据进行隔离处理。对于不完整的数据信息,如果没有考试过程中的记录,还应该追查具体原因。在整理数据前,要注意做好原始数据的备份,以备对照检查。

    1.2利用“描述统计”对成绩进行总体分析

      “描述统计”是EXCEL的【数据分析】中自带的全面数据分析功能,利用此功能,可以非常快速地统计出数据的各项常见指标。

    实例1-2

    1、操作过程

      单击【数据】菜单,在最右边找到【数据分析】(如果没有,请先加载,步骤是单击【菜单】-【加载】,在弹出的窗口中选择“加载项”-“分析工具库”,单击【确定】),单击进入【数据分析】面板,选择“描述统计”,进入【描述统计】窗口,如图1.1.01所示,在“输入区域”中选择数据范围,这里是总分加上所有学科的数据区域,在输出区域中选择要输出的位置,勾选要统计的各个选项,单击【确定】,即得到本次考试的总体情况表,整理后如表1.1.01所示。增加了差异系数、难度和区分度三个指标,下面逐一解释各指标的意义和作用。
    图1.2.01 描述统计面板
    表1.2.01 成绩总体情况分析表

    2、统计指标
    (1)平均分

      在统计学上称为平均数,在成绩统计中,一般指简单算术平均数,是一个最基本的特征量数,指的是简单地把一批数据总和除以数据总次数所得的商数[1]。
       在EXCEL中,常用AVERAGE,AVERAGEIF,AVERAGEIFS三个函数来统计平均分。
      在本例中,总分平均分是504.7745,标准误差是5.2194,说明总分平均分在±5.2194之间的范围内取值是有效的。

    (2)中位数与众数

      中位数指一组数中按大小排序,位于中间的数[2],在EXCEL中,求中位数的是MEDIAN函数;众数是指总体中出现次数最多的标志值[3],在EXCEL中,函数MODE用于求众数。
       表里的中位数是531,说明中间哪个学生的分数是531分;众数是611,说明在611分这范围的人数最多。

    (3)标准差

      标准差是反映一个数据集的离散程度,指的是一组数据的离差平方和除以数据个数所得商的算术平均根[4]。在EXCEL中,可以通过函数STDEV(样本标准差)或STDEVP(总体标准差)求得,一般计算样本标准差即可。在这里可以简单理解为标准差小的全级学生的成绩跟平均值的距离比较小,反之则比较大。

    (4)峰度、偏度

      峰度和偏度是反映数据分布的参考值,峰度指数据分布平峰或尖峰的程度,也叫峰态[5],正态分布其参考值是3,低于3为平峰,在这里可以理解为各分数段的人数较分散,大于3则为尖峰,在这里可理解为某一分数段的人数较集中,偏度是反映不对称分布的偏态方向和程度的统计分析指标,也叫偏斜度,结合平均数、标准差,从另一角度描述了现象总体数据分布的特点[6],当偏度值大于0,表示正偏,这里可理解为低于平均分的人较多,偏度小于0,则为负偏,这里可理解为高于平均分的人较多。
    在EXCEL中,峰度可以用函数KURT计算,偏度则可以用函数SKEW计算。
    在这里插入图片描述

    (5)区域

      区域是最大值和最小值的差,表示分值范围。

    (6)最大值和最小值

       最大值是指一组数据中最大的数,在这里就是最高分,可用MAX函数计算。最小值是指一组数据中最小的数,就是最低分,在EXCEL用函数MIN可以求出。

    (7)观察数

      观察数实质就是参加考试的学生人数,对于缺考的学生不作统计,从表中可以看到语文的考试人数是652人,而数学的考试人数是651人,说明数学科有一个学生缺考。

    (8)差异系数

      差异系数是标准差和平均分的比值,是一种反映相对离散程度的系数,适合于不同性质数据的研究与比较[7]。本例中可看到数学的差异系数最大,可以理解为是拉开成绩距离最大的学科,而语文的差异系数最小,说明语文的成绩相对较接近,也可以说数学的离散程度比语文的高。

    (9)难度

      难度是反映被试完成题目或项目任务时所遇到的困难程度[8],可用计算得分率作为难度的指标。难度P的计算公式为:
      P=1-X/F
      其中X是该科平均分,F满分表示该科的总分。
      从表中可看到数学的难度最大,而化学的难度最小。

    (10)区分度

      区分度是题目区别初试水平的能力的量度[9],一般以字母D表示。计算方法为:
      D=(X高-X低)/F
      X高和X低分别表示高分组的平均分和低分组的平均分,其比例一般是各占总人数的27%,F是表示该题目的满分值。
      一般来说,区分度低于0.2,必须修改或淘汰,而高于0.4,则处于优良级别,从表中可看到数学的区分度最好,语文和化学的区分度则属于合格区间。从总体看,本次考试的区分度还是比较理想的,没有出现极端的现象。
    在这里插入图片描述

    (11)置信度(95%)

    是表示此统计的可信度为95%,也就是说存在有5%的误差。比如总分置信度(95%)的值是10.2488,说明其值的误差范围是在±10.2488之间。

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  • 基于数据挖掘的学生成绩分析系统

    热门讨论 2012-07-05 14:00:40
    是本科毕业设计,用的是C4.5数据挖掘算法,分析前导课程与后续课程的关系和平时成绩对期末成绩的关系。
  • 面对学生成绩,做好成绩数据统计分析,可以帮助教学行政做好评定教学质量和比较各种教学策略的成效,及时调整教学方向;可以帮助科组长及时发现本学科教学中存在的问题及薄弱环节,及时调整本科教学内容;可以帮助班...
  • 实验数据,实验4的成绩数据分析的数据. # 读入学生成绩score131-2.txt,保存成S # 读入学生信息student132.txt,保存成Stu # 指定各门课程学分:2,5,0.5,5,1,1,2,3,3,1,0.5,保存成向量xf setwd("F:/R_file/R语言与...
  •   在进行数据分析时,为了直观显示成绩分布规律,即是正态,正偏态和负偏态三种分布状态,可以画总分及各学科的正态分布图,其作用一是对学生进行比较,通过分布曲线,可以分析出学生成绩是不是存在两极分化(两头...
  • 课程编号:XXXXXXXX课程名称:Python数据分析与实践英文名称:Python Data analysis and Practice课程类型:专业课 课程要求: 学时/学分:48/3 (讲课学时:32 上机学时:16)适用专业:信息管理与信息系统、电子商务...
  • 模拟产生学生名单,记录高数,英语,网站开发三科成绩,然后进行统计分析  假设有100名学生,起始学号为161304000,各科成绩取整  高数成绩为均匀分布随机函数,都在75分以上  英语成绩为正态分布,平均成绩80...
  • 因子分析在成绩综合...学生成绩能反映学生掌握知识和各种能力的程度,综合得分是评价一个学生学习好坏、评定奖学金和评先评优等工作中最重要的一个指标,也是择优推荐就业很主要的参考因素。因此,合理的、公平的...
  • 学生成绩分析报告数据分析可视化
  • 读取2019年期末成绩数据 data1 = pd.read_excel('2019期末.xls',skip=0) data1.rename(columns={'现在班级':'班级'},inplace=True) data1.drop(['考号','座号','考室','学籍号','考场','学籍班级'],axis=1,inplace=...

空空如也

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