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学生辍学风险因素数据分析与可视化系统-简介
基于Hadoop+Spark的学生辍学风险因素数据分析与可视化系统是一个专门针对教育机构学生流失问题的大数据分析平台。该系统运用Hadoop分布式文件系统作为海量学生数据的存储基础，结合Spark强大的内存计算能力，对学生的人口统计学特征、学业背景、在校表现、财务状况等多维度数据进行深度挖掘和分析。系统采用Python作为主要开发语言，基于Django框架构建后端服务，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互界面和数据可视化展示。通过Spark SQL进行高效的数据查询和处理，利用Pandas、NumPy等科学计算库进行统计分析，系统能够识别出影响学生辍学的关键风险因素，并通过决策树等机器学习算法构建风险预测模型。整个系统涵盖了从数据采集、清洗、分析到可视化展示的完整流程，为教育管理者提供科学的决策支持，帮助及早识别高风险学生群体并采取针对性的干预措施。
学生辍学风险因素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
学生辍学风险因素数据分析与可视化系统-背景
随着高等教育规模的不断扩大和教育质量要求的日益提升，学生辍学问题已成为各大院校面临的重要挑战。学生辍学不仅意味着个人教育投资的损失，也给学校的教学资源配置和声誉管理带来负面影响。传统的学生管理模式往往依赖于经验判断和简单的统计分析，难以准确识别潜在的辍学风险学生，更无法深入挖掘辍学行为背后的复杂因素关联。现代大数据技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路和工具，Hadoop和Spark等分布式计算框架能够高效处理海量的学生数据，从多个维度分析影响学生学业持续性的关键因素。通过构建基于大数据技术的学生辍学风险分析系统，可以实现对学生行为模式的精准识别和风险预警，为教育管理决策提供更加科学和客观的数据支撑。
本课题的研究具有重要的实际应用价值和理论探索意义。从实际应用层面来看，该系统能够帮助教育机构建立更加精准的学生风险评估机制，通过分析学生的学业表现、家庭背景、经济状况等多维度数据，及早发现可能辍学的高风险学生群体，从而制定个性化的干预策略和支持方案。这种数据驱动的管理模式可以有效提升教育资源的使用效率，降低学生流失率，提高教育质量。从技术角度而言，本课题将大数据分析技术应用于教育领域，探索了Hadoop+Spark技术栈在教育数据挖掘中的实践方法，为相关技术在教育信息化中的应用提供了参考案例。同时，该系统的可视化功能使得复杂的数据分析结果能够以直观易懂的方式呈现给管理者，提升了决策效率。虽然作为一个毕业设计项目，系统规模和复杂度相对有限，但其体现的数据驱动教育管理的理念和技术实现方案，对于推动教育行业的数字化转型具有一定的借鉴价值。
学生辍学风险因素数据分析与可视化系统-视频展示
学生辍学风险因素数据分析与可视化系统-图片展示
学生辍学风险因素数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, when, count, avg, desc, asc
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import json
spark = SparkSession.builder.appName("StudentDropoutAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
class StudentDemographicAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
analysis_type = data.get('analysis_type')
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
if analysis_type == "gender_analysis":
gender_analysis = df.groupBy("Gender", "Target").count().orderBy("Gender", "Target")
gender_stats = gender_analysis.collect()
gender_dropout_rate = df.filter(col("Target") == "Dropout").groupBy("Gender").count().join(df.groupBy("Gender").count(), "Gender").select("Gender", (col("count(1)_left") / col("count(1)_right") * 100).alias("dropout_rate"))
dropout_rates = gender_dropout_rate.collect()
elif analysis_type == "age_analysis":
age_bins = [17, 21, 26, 35, 50]
df_with_age_group = df.withColumn("age_group", when(col("Age_at_enrollment") < 21, "17-20").when(col("Age_at_enrollment") < 26, "21-25").when(col("Age_at_enrollment") < 35, "26-34").otherwise("35+"))
age_analysis = df_with_age_group.groupBy("age_group", "Target").count().orderBy("age_group")
age_stats = age_analysis.collect()
age_dropout_rate = df_with_age_group.filter(col("Target") == "Dropout").groupBy("age_group").count().join(df_with_age_group.groupBy("age_group").count(), "age_group").select("age_group", (col("count(1)_left") / col("count(1)_right") * 100).alias("dropout_rate"))
dropout_rates = age_dropout_rate.collect()
elif analysis_type == "scholarship_analysis":
scholarship_analysis = df.groupBy("Scholarship_holder", "Target").count().orderBy("Scholarship_holder")
scholarship_stats = scholarship_analysis.collect()
scholarship_dropout_rate = df.filter(col("Target") == "Dropout").groupBy("Scholarship_holder").count().join(df.groupBy("Scholarship_holder").count(), "Scholarship_holder").select("Scholarship_holder", (col("count(1)_left") / col("count(1)_right") * 100).alias("dropout_rate"))
dropout_rates = scholarship_dropout_rate.collect()
result_data = {"statistics": [row.asDict() for row in (gender_stats if analysis_type == "gender_analysis" else age_stats if analysis_type == "age_analysis" else scholarship_stats)], "dropout_rates": [row.asDict() for row in dropout_rates]}
return JsonResponse(result_data)
class AcademicPerformanceAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
semester = data.get('semester', '1')
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
if semester == '1':
grade_col = "Curricular_units_1st_sem_grade"
enrolled_col = "Curricular_units_1st_sem_enrolled"
approved_col = "Curricular_units_1st_sem_approved"
without_eval_col = "Curricular_units_1st_sem_without_evaluations"
else:
grade_col = "Curricular_units_2nd_sem_grade"
enrolled_col = "Curricular_units_2nd_sem_enrolled"
approved_col = "Curricular_units_2nd_sem_approved"
without_eval_col = "Curricular_units_2nd_sem_without_evaluations"
grade_analysis = df.groupBy("Target").agg(avg(grade_col).alias("avg_grade"), count("*").alias("student_count")).orderBy("Target")
grade_stats = grade_analysis.collect()
df_with_pass_rate = df.withColumn("pass_rate", when(col(enrolled_col) > 0, col(approved_col) / col(enrolled_col) * 100).otherwise(0))
pass_rate_analysis = df_with_pass_rate.groupBy("Target").agg(avg("pass_rate").alias("avg_pass_rate")).orderBy("Target")
pass_rate_stats = pass_rate_analysis.collect()
evaluation_analysis = df.groupBy("Target").agg(avg(without_eval_col).alias("avg_without_eval")).orderBy("Target")
eval_stats = evaluation_analysis.collect()
performance_correlation = df.select("Target", grade_col, "pass_rate", without_eval_col).toPandas()
correlation_matrix = performance_correlation.select_dtypes(include=[np.number]).corr()
grade_distribution = df.select("Target", grade_col).groupBy("Target").agg(avg(grade_col).alias("avg_grade")).collect()
result_data = {"grade_statistics": [row.asDict() for row in grade_stats], "pass_rate_statistics": [row.asDict() for row in pass_rate_stats], "evaluation_statistics": [row.asDict() for row in eval_stats], "correlation_data": correlation_matrix.to_dict(), "grade_distribution": [row.asDict() for row in grade_distribution]}
return JsonResponse(result_data)
class DropoutRiskPrediction(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
prediction_type = data.get('prediction_type', 'feature_importance')
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
target_indexer = StringIndexer(inputCol="Target", outputCol="label")
df_indexed = target_indexer.fit(df).transform(df)
feature_cols = ["Age_at_enrollment", "Curricular_units_1st_sem_grade", "Curricular_units_1st_sem_enrolled", "Curricular_units_1st_sem_approved", "Curricular_units_2nd_sem_grade", "Tuition_fees_up_to_date", "Scholarship_holder", "Debtor"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
df_assembled = assembler.transform(df_indexed)
train_data, test_data = df_assembled.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)
dt = DecisionTreeClassifier(featuresCol="features", labelCol="label")
dt_model = dt.fit(train_data)
predictions = dt_model.transform(test_data)
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
feature_importance = dt_model.featureImportances.toArray()
importance_data = []
for i, importance in enumerate(feature_importance):
importance_data.append({"feature": feature_cols[i], "importance": float(importance)})
importance_data.sort(key=lambda x: x["importance"], reverse=True)
if prediction_type == "clustering":
dropout_students = df_indexed.filter(col("label") == 0.0)
cluster_features = ["Age_at_enrollment", "Curricular_units_1st_sem_grade", "Curricular_units_1st_sem_approved"]
cluster_assembler = VectorAssembler(inputCols=cluster_features, outputCol="cluster_features")
dropout_assembled = cluster_assembler.transform(dropout_students)
from pyspark.ml.clustering import KMeans
kmeans = KMeans(k=3, seed=42, featuresCol="cluster_features")
kmeans_model = kmeans.fit(dropout_assembled)
cluster_predictions = kmeans_model.transform(dropout_assembled)
cluster_stats = cluster_predictions.groupBy("prediction").agg(count("*").alias("count"), avg("Age_at_enrollment").alias("avg_age"), avg("Curricular_units_1st_sem_grade").alias("avg_grade")).collect()
result_data = {"model_accuracy": accuracy, "cluster_analysis": [row.asDict() for row in cluster_stats]}
else:
confusion_matrix_data = predictions.groupBy("label", "prediction").count().collect()
result_data = {"model_accuracy": accuracy, "feature_importance": importance_data, "confusion_matrix": [row.asDict() for row in confusion_matrix_data]}
return JsonResponse(result_data)
学生辍学风险因素数据分析与可视化系统-结语
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