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    基于實(shí)證分析的數(shù)據(jù)挖掘在家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生精準(zhǔn)識(shí)別過程中的應(yīng)用探索

    2016-11-24 17:42:39李書翔張沂紅
    2016年32期
    關(guān)鍵詞:家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生決策樹

    李書翔張沂紅

    摘 要:通過建立基于家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘模型對(duì)困難生精準(zhǔn)識(shí)別進(jìn)行實(shí)證角度的探索,通過數(shù)據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)選取決策樹模型進(jìn)行學(xué)生識(shí)別,評(píng)估模型顯示,該數(shù)據(jù)挖掘模型預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確率,能夠從一定程度上解決家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定過程中存在的主觀性、片面性等問題。

    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘模型;家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生;精準(zhǔn)識(shí)別;決策樹

    數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discover in Database,KDD),是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的過程[1]。數(shù)據(jù)挖掘在很多領(lǐng)域都是一個(gè)很時(shí)髦的詞,尤其是在如銀行、電信、保險(xiǎn)、交通、零售等商業(yè)領(lǐng)域。但是,數(shù)據(jù)挖掘在教育領(lǐng)域的應(yīng)用尚處于理論探索階段,其他研究中已經(jīng)證明,數(shù)據(jù)挖掘在高校家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生精準(zhǔn)識(shí)別的過程中具有理論上的可行性,本文通過建立基于家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘模型對(duì)困難生精準(zhǔn)識(shí)別進(jìn)行實(shí)證角度的探索,以期能夠解決家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生認(rèn)定過程中存在的主觀性、片面性等問題。

    本研究通過運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析、建模評(píng)價(jià)、以及結(jié)果分析。本文的主要設(shè)計(jì)思路為:針對(duì)學(xué)生的一系列評(píng)價(jià)家庭經(jīng)濟(jì)困難程度的指標(biāo)劃分學(xué)生困難等級(jí),有利于簡(jiǎn)化家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生的認(rèn)定程序,降低錯(cuò)誤率。一個(gè)完整的數(shù)據(jù)挖掘過程主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型進(jìn)行挖掘、模型的評(píng)價(jià)與修正三個(gè)階段。借助數(shù)據(jù)庫(kù)中已有學(xué)生信息,使用數(shù)據(jù)挖掘方法開發(fā)出困難等級(jí)評(píng)分模型從已有數(shù)據(jù)中分析歸納出困難生識(shí)別的規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)。然后,將這些規(guī)則或標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用于困難生認(rèn)定過程。本文所采用的數(shù)據(jù)挖掘軟件為SPSS Clementine 12.0。該軟件操作簡(jiǎn)單、無需編程、界面人性化,是一款十分適用的數(shù)據(jù)挖掘軟件。圖1展示了基于數(shù)據(jù)挖掘的困難生精準(zhǔn)識(shí)別所構(gòu)建的模型。

    一、數(shù)據(jù)預(yù)處理

    數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括原始數(shù)據(jù)整理與數(shù)據(jù)分割兩部分。

    本研究采用原始數(shù)據(jù)來自2015年度某高校某學(xué)院家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)共有數(shù)據(jù)496條。從學(xué)生《家庭情況調(diào)查表》以及家庭經(jīng)濟(jì)困難申請(qǐng)表中原因陳述結(jié)果可以看到,涉及到學(xué)生的特征指標(biāo)包括戶籍性質(zhì)(HJ)(農(nóng)村、城鎮(zhèn)),戶口所在地(HK)(東部、西部、中部),家庭人口數(shù)(RK),是否孤殘(GC),是否單親(DQ),家庭人均年收入(SR),家庭健康情況(JK),家庭負(fù)債情況(FJ)等一系列指標(biāo)。數(shù)據(jù)經(jīng)整理后能夠滿足Clementine對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的要求。

    數(shù)據(jù)分割的目的主要是為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)挖掘模型,根據(jù)一般原則,數(shù)據(jù)分割的比例配比為訓(xùn)練集(40%),測(cè)試集(30%),驗(yàn)證集(30%)。分割方法為簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,利用Clementine 12.0的Partition節(jié)點(diǎn)完成。分割后的三個(gè)數(shù)據(jù)集用新增變量Partition的取值標(biāo)識(shí),但仍合并在同一個(gè)數(shù)據(jù)文件里。

    二、建立模型

    家庭經(jīng)濟(jì)困難的等級(jí)與困難學(xué)生本身的特性是緊密相關(guān)的,經(jīng)由這些特性能夠細(xì)分學(xué)生困難等級(jí),常用的特征識(shí)別方法是分類樹。分類樹著眼于從一組無次序、無規(guī)則的事例中推理出分類樹表示的分類規(guī)則。現(xiàn)在比較常見的算法是基于信息論的方法的決策樹。本文選取決策樹模型來分析處于不同困難等級(jí)的學(xué)生所共有的一些個(gè)人信息,并對(duì)困難生認(rèn)定提出相應(yīng)的一些建議。

    符合以下幾條規(guī)則之一的,可以認(rèn)定為家庭經(jīng)濟(jì)條件特殊困難:(1)人均年收入少于2250元,家庭人口少于3.5;(2)家庭人口多于3.5,人均年收入少于950元;(3)人均年收入高于2250元,家中有負(fù)債,人口數(shù)少于5人,家庭存在不健康因素。

    符合以下幾條規(guī)則之一的,可以認(rèn)定為家庭經(jīng)濟(jì)條件困難:(1)人均年收入大于1250元,家中有負(fù)債,農(nóng)村戶口;(2)人均年收入大于1250元,戶籍所在地為中西部地區(qū);(3)人均年收入大于1250,家中人口多于5人,且有負(fù)債;(4)收入多于2250,人口數(shù)多于6人且家中不健康因素的。

    符合以下幾條規(guī)則之一的,可以認(rèn)定為家庭經(jīng)濟(jì)條件一般困難:(1)收入多于1250,家住農(nóng)村,無負(fù)債;(2)收入在2250到2450之間,家住中東部,人口少于6人;(3)收入大于2450元。

    三、模型評(píng)估

    完成模型的制定以后,下一步就是對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估,檢驗(yàn)其預(yù)測(cè)能力的強(qiáng)弱。一般來說,模型的檢驗(yàn)有兩種方式:樣本內(nèi)檢驗(yàn)和樣本外檢驗(yàn)。在Clementine中,模型評(píng)估主要采用圖形展示,例如Gain圖、Lift圖等。另外,也常用分類矩陣來比較預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的吻合程度,分析結(jié)果如圖2。

    首先,從收益圖可以明顯的看出,利用決策樹得到預(yù)測(cè)模型準(zhǔn)確率非常高,幾乎與理想模型重合,而基于客戶特征的細(xì)分變量的準(zhǔn)確率也比較高。

    為了更好的評(píng)判預(yù)測(cè)效果,利用Clementine 12.0中的Analysis節(jié)點(diǎn),可以得到如下關(guān)于決策樹模型在三個(gè)部分的數(shù)據(jù)集中的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。在大小為40%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中,模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到86.03%;在大小為30%的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)集中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為86.1%;在大小為30%的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中,其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到86.18%??梢?,利用決策樹模型已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)好的估計(jì)效果。

    四、結(jié)論

    數(shù)據(jù)挖掘模型的運(yùn)行結(jié)果在理論與實(shí)踐層面都得出了有益的結(jié)論。

    首先,數(shù)據(jù)挖掘的運(yùn)行結(jié)果給出了困難生認(rèn)定的一些普遍規(guī)則,這些規(guī)則基于困難生認(rèn)定的原始數(shù)據(jù)所表現(xiàn)出來的困難生的特性,反映學(xué)生的方方面面。這些規(guī)則在困難生認(rèn)定過程中將會(huì)是非常好的參考條件,甚至對(duì)困難生認(rèn)定的準(zhǔn)確度起決定作用。

    其次,數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生精準(zhǔn)識(shí)別,對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘在教育領(lǐng)域尤其是在學(xué)生管理與服務(wù)工作中的應(yīng)用提供了有益的借鑒,這種借鑒也不應(yīng)止步于此,應(yīng)當(dāng)進(jìn)行更加深入的研究與應(yīng)用,一遍提高高等學(xué)校學(xué)生工作的科學(xué)化水平。(作者單位:1.濟(jì)南大學(xué)外國(guó)語(yǔ)學(xué)院;2.濟(jì)南大學(xué)黨委學(xué)生工作部)

    參考文獻(xiàn):

    [1] 謝邦昌等. 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)與應(yīng)用(SQL Server 2008)[M]. 機(jī)械工業(yè)出版社, 2012, (1).

    [2] 呂紅胤等. 大數(shù)據(jù)引領(lǐng)教育未來—從成績(jī)預(yù)測(cè)談起[J]. 電子科技大學(xué), 2015, (4).

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