💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于大数据的学生考试表现影响因素数据分析系统介绍
学生考试表现影响因素数据分析系统是一个基于大数据技术的教育数据分析平台，采用Hadoop+Spark分布式计算框架作为核心技术架构，通过Python+Django后端框架实现数据处理与分析功能。系统前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建交互界面，能够直观展示各类分析结果。该系统整合了多维度的学生学习数据，包括个人学习行为、家庭背景因素、教育资源环境、社会健康因素等关键指标，运用Spark SQL进行大规模数据查询分析，结合Pandas和NumPy进行深度数据挖掘。系统提供comprehensive的分析模块，涵盖综合影响因素分析、教育资源环境分析、家庭背景因素分析、个人学习行为分析和社会健康因素分析等核心功能，通过HDFS分布式存储确保数据安全性和访问效率。管理功能包括用户管理、个人中心和系统管理等基础模块，支持多角色权限控制。整个系统架构设计合理，技术选型先进，为教育工作者和研究人员提供了有效的数据分析工具。
基于大数据的学生考试表现影响因素数据分析系统演示视频
基于大数据的学生考试表现影响因素数据分析系统演示图片
基于大数据的学生考试表现影响因素数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, sum, when, desc
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import pandas as pd
import numpy as np
from models import StudentPerformance, FamilyBackground, LearningBehavior
spark = SparkSession.builder.appName("StudentAnalysisSystem").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
class ComprehensiveFactorAnalysis(View):
def post(self, request):
student_data = StudentPerformance.objects.all().values()
family_data = FamilyBackground.objects.all().values()
behavior_data = LearningBehavior.objects.all().values()
df_student = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(student_data))
df_family = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(family_data))
df_behavior = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(behavior_data))
joined_df = df_student.join(df_family, on="student_id", how="inner").join(df_behavior, on="student_id", how="inner")
performance_stats = joined_df.groupBy("grade_level").agg(
avg("exam_score").alias("avg_score"),
count("student_id").alias("student_count"),
avg("study_hours").alias("avg_study_hours")
).orderBy(desc("avg_score"))
family_impact = joined_df.groupBy("parent_education").agg(
avg("exam_score").alias("avg_score"),
count("student_id").alias("count")
).orderBy(desc("avg_score"))
behavior_correlation = joined_df.select(
"exam_score", "study_hours", "homework_completion", "attendance_rate"
).toPandas()
correlation_matrix = behavior_correlation.corr()
high_performers = joined_df.filter(col("exam_score") > 85).select("student_id", "exam_score", "study_hours", "parent_education")
result_data = {
"performance_by_grade": performance_stats.collect(),
"family_education_impact": family_impact.collect(),
"behavior_correlation": correlation_matrix.to_dict(),
"high_performer_analysis": high_performers.limit(50).collect()
}
return JsonResponse(result_data)
class EducationalResourceAnalysis(View):
def post(self, request):
resource_data = joined_df.select("school_type", "class_size", "teacher_ratio", "exam_score", "resource_level")
school_performance = resource_data.groupBy("school_type").agg(
avg("exam_score").alias("avg_score"),
avg("class_size").alias("avg_class_size"),
avg("teacher_ratio").alias("avg_teacher_ratio"),
count("*").alias("student_count")
).orderBy(desc("avg_score"))
class_size_impact = resource_data.groupBy(
when(col("class_size") < 30, "small")
.when(col("class_size") < 45, "medium")
.otherwise("large").alias("class_size_group")
).agg(avg("exam_score").alias("avg_score")).orderBy(desc("avg_score"))
resource_level_analysis = resource_data.groupBy("resource_level").agg(
avg("exam_score").alias("avg_score"),
count("*").alias("count")
).orderBy(desc("avg_score"))
teacher_ratio_correlation = resource_data.select("teacher_ratio", "exam_score").toPandas()
correlation_value = teacher_ratio_correlation.corr().iloc[0,1]
optimal_conditions = resource_data.filter(
(col("class_size") < 35) & (col("teacher_ratio") > 0.15) & (col("resource_level") == "high")
).agg(avg("exam_score").alias("optimal_avg_score"))
resource_distribution = resource_data.groupBy("resource_level", "school_type").agg(
count("*").alias("count"),
avg("exam_score").alias("avg_score")
).orderBy("resource_level", "school_type")
result_data = {
"school_type_performance": school_performance.collect(),
"class_size_impact": class_size_impact.collect(),
"resource_level_analysis": resource_level_analysis.collect(),
"teacher_ratio_correlation": correlation_value,
"optimal_performance": optimal_conditions.collect(),
"resource_distribution": resource_distribution.collect()
}
return JsonResponse(result_data)
class PersonalLearningBehaviorAnalysis(View):
def post(self, request):
behavior_data = joined_df.select("student_id", "study_hours", "homework_completion", "attendance_rate", "online_learning_time", "exam_score", "learning_style")
study_pattern_analysis = behavior_data.groupBy(
when(col("study_hours") < 2, "low")
.when(col("study_hours") < 4, "medium")
.otherwise("high").alias("study_time_group")
).agg(
avg("exam_score").alias("avg_score"),
avg("homework_completion").alias("avg_homework"),
count("*").alias("student_count")
).orderBy(desc("avg_score"))
attendance_impact = behavior_data.groupBy(
when(col("attendance_rate") > 95, "excellent")
.when(col("attendance_rate") > 85, "good")
.when(col("attendance_rate") > 75, "average")
.otherwise("poor").alias("attendance_group")
).agg(avg("exam_score").alias("avg_score")).orderBy(desc("avg_score"))
learning_style_performance = behavior_data.groupBy("learning_style").agg(
avg("exam_score").alias("avg_score"),
avg("study_hours").alias("avg_study_hours"),
count("*").alias("count")
).orderBy(desc("avg_score"))
homework_correlation = behavior_data.select("homework_completion", "exam_score").toPandas()
homework_corr_value = homework_correlation.corr().iloc[0,1]
online_learning_analysis = behavior_data.groupBy(
when(col("online_learning_time") > 3, "high")
.when(col("online_learning_time") > 1, "medium")
.otherwise("low").alias("online_time_group")
).agg(avg("exam_score").alias("avg_score")).orderBy(desc("avg_score"))
top_performers_behavior = behavior_data.filter(col("exam_score") > 90).agg(
avg("study_hours").alias("avg_study_hours"),
avg("homework_completion").alias("avg_homework"),
avg("attendance_rate").alias("avg_attendance"),
avg("online_learning_time").alias("avg_online_time")
)
result_data = {
"study_pattern_analysis": study_pattern_analysis.collect(),
"attendance_impact": attendance_impact.collect(),
"learning_style_performance": learning_style_performance.collect(),
"homework_correlation": homework_corr_value,
"online_learning_analysis": online_learning_analysis.collect(),
"top_performers_behavior": top_performers_behavior.collect()
}
return JsonResponse(result_data)
基于大数据的学生考试表现影响因素数据分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
