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学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-简介
基于Hadoop的学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统是一个专门针对教育数据挖掘领域的大数据分析平台，该系统充分利用Hadoop分布式存储和Spark分布式计算的技术优势，对大规模学生行为数据进行深度挖掘和分析。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django框架构建稳定的后端服务架构，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现数据的动态可视化展示。系统核心功能涵盖学生学业表现与学习行为分析、生活方式与健康状况对成绩影响分析、数字化生活习惯与学业关联性探索、学生个人背景与外部环境因素分析，以及基于机器学习的学生群体画像构建等五大分析维度。通过HDFS分布式文件系统存储海量学生数据，利用Spark SQL进行复杂的多维度关联分析，结合Pandas和NumPy进行精确的数据处理和统计计算，最终通过MySQL数据库存储分析结果，为教育管理者和研究人员提供科学的决策支持和深入的洞察分析。
学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-技术
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 数据库：MySQL
学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-背景
在当前教育信息化快速发展的时代背景下，高等院校积累了大量关于学生学习行为、生活习惯、成绩表现等多维度的数据资源。传统的教育数据分析往往局限于简单的统计描述，缺乏对学生行为模式与学业成就之间深层关联关系的系统性挖掘。随着大数据技术的不断成熟，教育领域开始尝试运用先进的数据分析技术来解读学生的学习规律和行为特征。学生的生活习惯作为影响学业表现的重要潜在因素，包含了睡眠质量、饮食结构、运动频率、社交媒体使用时长、课外活动参与度等多个维度，这些因素与学习成绩之间可能存在复杂的非线性关系。教育工作者和研究人员迫切需要一套科学的分析工具来揭示这些隐藏在数据背后的规律，为个性化教育和精准化管理提供数据支撑，推动教育质量的持续改进和学生全面发展目标的实现。
本课题的研究意义体现在理论探索和实践应用两个层面，对于推进教育数据科学发展具有一定的参考价值。从理论角度来看，通过构建学生生活习惯与学业成绩的关联分析模型，可以为教育心理学和学习科学领域提供基于大数据的实证研究支撑，丰富对学生学习行为规律的科学认知。从实践应用角度来说，该系统能够帮助教育管理者更好地了解影响学生学业表现的多元化因素，为制定更加科学合理的教育管理政策提供数据参考。对于一线教师而言，系统分析结果可以为个性化教学方案设计和学生指导工作提供有益的参考信息。对于学生群体来说，通过了解自身生活习惯与学业表现的关联性，能够促进自我认知和行为调节，养成更加科学合理的生活学习习惯。同时，本系统作为大数据技术在教育领域的应用实践，也为相关技术人员积累了宝贵的项目开发经验，对于推动大数据技术与教育场景的深度融合具有一定的借鉴意义。
学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-视频展示
学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-图片展示
学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, when, desc, asc
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import json
spark = SparkSession.builder.appName("StudentHabitsAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
class StudentGradeDistributionAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
grade_ranges = [
("优秀(90-100)", 90, 100),
("良好(80-89)", 80, 89),
("中等(70-79)", 70, 79),
("及格(60-69)", 60, 69),
("不及格(0-59)", 0, 59)
]
distribution_results = []
total_students = df.count()
for range_name, min_score, max_score in grade_ranges:
count_in_range = df.filter((col("exam_score") >= min_score) & (col("exam_score") <= max_score)).count()
percentage = (count_in_range / total_students) * 100 if total_students > 0 else 0
avg_study_hours = df.filter((col("exam_score") >= min_score) & (col("exam_score") <= max_score)).agg(avg("study_hours_per_day").alias("avg_hours")).collect()[0]["avg_hours"]
avg_attendance = df.filter((col("exam_score") >= min_score) & (col("exam_score") <= max_score)).agg(avg("attendance_percentage").alias("avg_attendance")).collect()[0]["avg_attendance"]
distribution_results.append({
"grade_range": range_name,
"student_count": count_in_range,
"percentage": round(percentage, 2),
"avg_study_hours": round(avg_study_hours, 2) if avg_study_hours else 0,
"avg_attendance": round(avg_attendance, 2) if avg_attendance else 0
})
overall_stats = df.agg(
avg("exam_score").alias("overall_avg"),
count("student_id").alias("total_count")
).collect()[0]
result_data = {
"distribution": distribution_results,
"overall_average": round(overall_stats["overall_avg"], 2),
"total_students": overall_stats["total_count"],
"analysis_summary": self.generate_distribution_summary(distribution_results)
}
return JsonResponse(result_data)
def generate_distribution_summary(self, distribution_data):
max_percentage_range = max(distribution_data, key=lambda x: x["percentage"])
min_percentage_range = min(distribution_data, key=lambda x: x["percentage"])
summary = f"学生成绩主要集中在{max_percentage_range['grade_range']}区间，占比{max_percentage_range['percentage']}%"
return summary
class StudyHoursCorrelationAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
study_hour_ranges = [
("低强度学习(0-3小时)", 0, 3),
("中等强度学习(3-6小时)", 3, 6),
("高强度学习(6-9小时)", 6, 9),
("超高强度学习(9小时以上)", 9, 24)
]
correlation_results = []
for range_name, min_hours, max_hours in study_hour_ranges:
if max_hours == 24:
filtered_df = df.filter(col("study_hours_per_day") >= min_hours)
else:
filtered_df = df.filter((col("study_hours_per_day") >= min_hours) & (col("study_hours_per_day") < max_hours))
stats = filtered_df.agg(
avg("exam_score").alias("avg_score"),
count("student_id").alias("student_count"),
avg("attendance_percentage").alias("avg_attendance"),
avg("sleep_hours").alias("avg_sleep")
).collect()[0]
efficiency_score = stats["avg_score"] / ((min_hours + max_hours) / 2) if stats["avg_score"] and min_hours > 0 else 0
correlation_results.append({
"study_range": range_name,
"avg_exam_score": round(stats["avg_score"], 2) if stats["avg_score"] else 0,
"student_count": stats["student_count"],
"avg_attendance": round(stats["avg_attendance"], 2) if stats["avg_attendance"] else 0,
"avg_sleep_hours": round(stats["avg_sleep"], 2) if stats["avg_sleep"] else 0,
"learning_efficiency": round(efficiency_score, 3)
})
pandas_df = df.select("study_hours_per_day", "exam_score").toPandas()
correlation_coefficient = pandas_df.corr().iloc[0, 1]
optimal_range = max(correlation_results, key=lambda x: x["learning_efficiency"])
result_data = {
"correlation_analysis": correlation_results,
"correlation_coefficient": round(correlation_coefficient, 4),
"optimal_study_range": optimal_range,
"trend_analysis": self.analyze_study_trend(correlation_results)
}
return JsonResponse(result_data)
def analyze_study_trend(self, correlation_data):
scores = [item["avg_exam_score"] for item in correlation_data]
if len(scores) >= 2:
trend = "递增" if scores[-1] > scores[0] else "递减"
return f"学习时长与成绩总体呈{trend}趋势"
return "数据不足以分析趋势"
class StudentBehaviorClusteringAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
feature_columns = ["study_hours_per_day", "sleep_hours", "social_media_hours", "exercise_frequency", "attendance_percentage"]
cleaned_df = df.select(*feature_columns, "exam_score", "student_id").na.fill(0)
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(cleaned_df)
kmeans = KMeans().setK(4).setSeed(42).setFeaturesCol("features").setPredictionCol("cluster")
model = kmeans.fit(feature_df)
predictions = model.transform(feature_df)
cluster_analysis = []
for cluster_id in range(4):
cluster_data = predictions.filter(col("cluster") == cluster_id)
cluster_stats = cluster_data.agg(
count("student_id").alias("student_count"),
avg("exam_score").alias("avg_score"),
avg("study_hours_per_day").alias("avg_study_hours"),
avg("sleep_hours").alias("avg_sleep"),
avg("social_media_hours").alias("avg_social_media"),
avg("exercise_frequency").alias("avg_exercise"),
avg("attendance_percentage").alias("avg_attendance")
).collect()[0]
cluster_profile = self.generate_cluster_profile(cluster_stats)
cluster_analysis.append({
"cluster_id": cluster_id,
"student_count": cluster_stats["student_count"],
"avg_exam_score": round(cluster_stats["avg_score"], 2),
"avg_study_hours": round(cluster_stats["avg_study_hours"], 2),
"avg_sleep_hours": round(cluster_stats["avg_sleep"], 2),
"avg_social_media_hours": round(cluster_stats["avg_social_media"], 2),
"avg_exercise_frequency": round(cluster_stats["avg_exercise"], 2),
"avg_attendance": round(cluster_stats["avg_attendance"], 2),
"cluster_profile": cluster_profile
})
best_cluster = max(cluster_analysis, key=lambda x: x["avg_exam_score"])
worst_cluster = min(cluster_analysis, key=lambda x: x["avg_exam_score"])
result_data = {
"clustering_results": cluster_analysis,
"best_performing_cluster": best_cluster,
"worst_performing_cluster": worst_cluster,
"cluster_insights": self.generate_cluster_insights(cluster_analysis)
}
return JsonResponse(result_data)
def generate_cluster_profile(self, stats):
if stats["avg_study_hours"] >= 6 and stats["avg_attendance"] >= 85:
return "勤奋学习型"
elif stats["avg_social_media_hours"] >= 4:
return "社交娱乐型"
elif stats["avg_exercise"] >= 3 and stats["avg_sleep"] >= 7:
return "健康生活型"
else:
return "均衡发展型"
def generate_cluster_insights(self, cluster_data):
high_score_clusters = [c for c in cluster_data if c["avg_exam_score"] >= 80]
insight = f"共识别出{len(cluster_data)}种学生行为模式，其中{len(high_score_clusters)}种模式的平均成绩超过80分"
return insight
学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-结语
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