隨著智慧校園的不斷建設(shè),學(xué)業(yè)預(yù)警作為智慧校園的分支之一,也在飛速發(fā)展中,本文就是以學(xué)業(yè)預(yù)警作為研究主題。為了防止學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中因迷茫、懈怠而導(dǎo)致成績(jī)不及格,甚至不能畢業(yè)的情況出現(xiàn),需要通過對(duì)學(xué)生的每個(gè)學(xué)期的情況進(jìn)行評(píng)估,進(jìn)而從不同的階段掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。本文通過對(duì)學(xué)生的成績(jī)、學(xué)分績(jī)、考勤、上網(wǎng)日志四類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)較差的學(xué)生進(jìn)行預(yù)警。由于學(xué)生數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)種類多并且繁雜,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫只能對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理,對(duì)學(xué)生上網(wǎng)日志這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),便不再適用,同時(shí)數(shù)據(jù)量大的時(shí)候還會(huì)出現(xiàn)查詢速度慢的問題,而Hadoop技術(shù)剛好可以解決這些難題,所以本文采用當(dāng)下主流的Hadoop平臺(tái)來進(jìn)行處理。系統(tǒng)采用分布式文件系統(tǒng)HDFS對(duì)學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),使用分布式面向列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫HBase對(duì)大規(guī)模半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,使用分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive對(duì)存放在數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模數(shù)據(jù)集執(zhí)行HiveQL查詢,最后利用Hue可視化工具對(duì)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀的展示,并通過分析系統(tǒng)得到需要預(yù)警學(xué)生的名單。本文通過Hadoop平臺(tái)對(duì)學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將數(shù)據(jù)按照學(xué)院來劃分,針對(duì)不同學(xué)院的學(xué)生做預(yù)警。... 

【文章來源】：安徽工業(yè)大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

學(xué)生成績(jī)預(yù)警結(jié)果圖

38圖 4-7 學(xué)生學(xué)分績(jī)預(yù)警結(jié)果圖上圖是根據(jù)不同年級(jí)的學(xué)生針對(duì)當(dāng)前學(xué)期所獲得的學(xué)分績(jī)是否達(dá)到學(xué)校規(guī)要求，比如一年級(jí)的學(xué)生直接判斷是否達(dá)到當(dāng)前學(xué)期的學(xué)分值就可以了，二和三年級(jí)的學(xué)生則是判斷當(dāng)前所獲得的學(xué)分績(jī)是否達(dá)到要求。從不同的階段

17**75001 *** 女 43.517**75002 ** 男 43.517**75003 *** 女 43.517**75006 *** 男 43.517**75007 *** 男 32.517**75010 *** 男 43.517**75015 ** 男 32.517**75019 ** 女 43.517**75023 ** 女 43.5第三個(gè)維度是通過學(xué)生考勤數(shù)據(jù)判斷學(xué)生對(duì)上課的態(tài)度以及判斷學(xué)生這門課能不能過的重要依據(jù)。這個(gè)維度截取的數(shù)據(jù)為學(xué)生當(dāng)前上課的學(xué)期考勤數(shù)據(jù)，也就是說，根據(jù)當(dāng)前學(xué)期的考勤數(shù)據(jù)，來判斷學(xué)生的上課狀態(tài)。如果經(jīng)常缺席上課，可能這門課程都沒有機(jī)會(huì)考試了，所以需要對(duì)經(jīng)常缺席的學(xué)生重視，并詢問到底是什么原因缺席上課。學(xué)生考勤維度關(guān)鍵值是以學(xué)生的學(xué)號(hào) xh 作為橫坐標(biāo)和學(xué)生的總?cè)毕螖?shù) num_kq 作為縱坐標(biāo)來進(jìn)行分析。分析結(jié)果如圖 4-8 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于大數(shù)據(jù)的高校學(xué)生分析與服務(wù)平臺(tái)的研究[J]. 石敏,盧丹海,秦婷.  信息技術(shù). 2019(02)
[2]基于Hadoop的Web日志分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 何璇,馬佳琳.  軟件工程. 2019(02)
[3]基于校園大數(shù)據(jù)構(gòu)建大學(xué)生畫像的技術(shù)實(shí)現(xiàn)[J]. 張海華,郭田友,張非.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(03)
[4]高校教務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和分析[J]. 徐衛(wèi)克.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(03)
[5]基于大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)安全體系[J]. 暴占彪.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(03)
[6]大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)展與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 張娜,馬燕,崔桓睿,劉逗逗.  通訊世界. 2019(02)
[7]深度學(xué)習(xí)技術(shù)在智慧校園建設(shè)中的應(yīng)用研究[J]. 周月鵬,盧喜利.  微型電腦應(yīng)用. 2018(12)
[8]智慧校園環(huán)境中網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)的構(gòu)建[J]. 陳鍇.  電子技術(shù)與軟件工程. 2018(22)
[9]大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘算法綜述[J]. 王宇翔.  通訊世界. 2018(11)
[10]大數(shù)據(jù)背景下機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J]. 王旸.  信息與電腦(理論版). 2018(21)

博士論文
[1]云平臺(tái)下電力設(shè)備監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化與并行處理技術(shù)研究[D]. 宋亞奇.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[2]面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 郭雷風(fēng).中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016

碩士論文
[1]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)云端管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與搭建[D]. 蔡媛媛.南京郵電大學(xué) 2018
[2]基于Spark的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 郭二秀.浙江大學(xué) 2018
[3]基于大數(shù)據(jù)的廣告投放策略研究[D]. 黃夢(mèng)帆.湖南大學(xué) 2018
[4]支持多源大數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)云平臺(tái)[D]. 范子琨.浙江大學(xué) 2018
[5]基于校園大數(shù)據(jù)的學(xué)生行為分析與預(yù)測(cè)方法研究[D]. 梁柱.西安理工大學(xué) 2017
[6]通用的軟件可靠性云測(cè)試平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳遠(yuǎn)金.北京郵電大學(xué) 2017
[7]基于Hadoop數(shù)據(jù)處理研究及應(yīng)用[D]. 羅樹蘭.云南大學(xué) 2016
[8]基于大數(shù)據(jù)法及空間句法的浙大紫金港校區(qū)校園空間使用分析[D]. 張藝瑤.浙江大學(xué) 2016
[9]基于Hadoop平臺(tái)的外觀圖像專利檢索系統(tǒng)優(yōu)化研究[D]. 於宇航.廣東工業(yè)大學(xué) 2015
[10]數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教務(wù)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 彭蓉芳.湖南大學(xué) 2015



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