大數(shù)據(jù)時代背景下,關(guān)注大學(xué)生心理健康,要借用技術(shù)手段科學(xué)、客觀推進(jìn)大學(xué)生心理健康教育工作。目前研究學(xué)生心理健康大多采用問卷調(diào)查的形式,所得結(jié)果取決于被調(diào)查者的填寫情況,不一定真實反映其內(nèi)心的想法,并且調(diào)查個案有限,不能很好地反映總體情況。本文以華中師范大學(xué)為例,通過一卡通消費(fèi)明細(xì)、圖書門禁明細(xì)得出學(xué)生間的共現(xiàn)頻率,從而得出學(xué)生的朋友關(guān)系表,得到疑似孤獨(dú)者名單,結(jié)合學(xué)生的就業(yè)情況,得出朋友關(guān)系較少的學(xué)生未就業(yè)率高于朋友關(guān)系多的結(jié)論;再運(yùn)用DecisionTreeClassifier模型,挖掘出各個指標(biāo)對就業(yè)成功的影響力,并基于訓(xùn)練好的模型預(yù)測哪些學(xué)生有就業(yè)失敗的可能,可作為重點(diǎn)關(guān)注對象。分析結(jié)果與日常生活反饋較一致,對于應(yīng)用大數(shù)據(jù)在高校學(xué)生管理工作有一定的借鑒作用。

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【部分圖文】：

圖5不同深度下的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率與測試集準(zhǔn)確率

將最大深度設(shè)為1～40，計算每個值的預(yù)測情況并畫圖，所得結(jié)果如圖5所示。圖6深度為21時每個指標(biāo)對目標(biāo)變量的影響力

圖4尋找孤獨(dú)的學(xué)生方法截圖

經(jīng)驗證，以上隨機(jī)挑選的三組朋友關(guān)系，均確實屬于真正的朋友關(guān)系。再回到本項目中，采用排除法，尋找孤獨(dú)的人。以2011～2014級全體本科生作為樣本數(shù)據(jù)，共17828人，有食堂消費(fèi)朋友關(guān)系表的有20585人，有圖書館的朋友圈關(guān)系表的有43840人（此處兩個數(shù)字均大于樣本數(shù)據(jù)17828....

圖6深度為21時每個指標(biāo)對目標(biāo)變量的影響力

圖5不同深度下的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率與測試集準(zhǔn)確率根據(jù)圖5，選取max＿depth=21，再進(jìn)行模型訓(xùn)練，計算每個指標(biāo)對目標(biāo)變量的影響力。得到訓(xùn)練集準(zhǔn)確率0.9859，測試集準(zhǔn)確率0.8937，以及每一個指標(biāo)對目標(biāo)變量的影響力。如圖6所示，發(fā)現(xiàn)deal＿cs、deal＿money、ts....

圖1消費(fèi)關(guān)系明細(xì)表截圖

不孤獨(dú)即朋友關(guān)系多，有朋友一起吃飯、一起去圖書館，用數(shù)據(jù)特征表示即是同一食堂刷卡時間接近且次數(shù)較多、進(jìn)入圖書館刷卡時間接近且次數(shù)較多。如果刷卡時間接近的定義過大則會導(dǎo)致朋友關(guān)系網(wǎng)過大、計算量太大；如果刷卡時間接近的定義過小則會導(dǎo)致朋友關(guān)系網(wǎng)較小，過濾了原本是朋友的人；考慮日常的實....

本文編號：3959356