注意：该项目只展示部分功能
1 开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着高等教育规模的不断扩大和教育信息化进程的加速，学生辍学问题已成为影响教育质量和资源配置的重要因素。传统的学生管理模式多依赖经验判断，缺乏科学的数据支撑和预警机制，难以及时识别具有辍学风险的学生群体。在大数据时代，高校积累了大量的学生学业数据、人口统计信息、财务状况等多维度数据，这些数据蕴含着丰富的学生行为模式和风险特征。因此，迫切需要构建一个基于Hadoop+python的学生辍学风险因素数据分析与可视化平台，能够从海量数据中挖掘出影响学生辍学的关键因素，为教育管理部门提供科学的决策支持。
基于Hadoop+python的学生辍学风险因素数据分析与可视化平台的研究内容围绕学生辍学风险因素的全面识别和深度挖掘展开，构建了一个多层次、多维度的分析框架。研究以大数据技术为支撑，运用Python、Spark、Hadoop等技术栈对学生的人口统计学特征、学业背景、在校表现、社会经济状况等多个维度进行系统性分析。通过集成机器学习算法和数据可视化技术，系统能够从海量教育数据中提取有价值的信息，识别出影响学生辍学的关键风险因素，并建立相应的预警机制。研究不仅关注单一因素的影响，更通过综合性分析挖掘出因素间的关联关系和组合效应，为教育管理部门提供科学、精准的决策支持工具，实现从经验式管理向数据驱动管理的转变。
基于Hadoop+python的学生辍学风险因素数据分析与可视化平台具体研究内容包括以下五个核心分析维度：
- 学生人口统计学特征与辍学风险分析 深入分析学生的性别、年龄、婚姻状况、奖学金持有情况、出勤模式等人口统计学特征与辍学风险的关联关系，识别高风险学生群体的基本特征。
- 学生学业背景与专业选择的辍学关联分析 从学生的专业选择、入学前学历、申请方式、家庭教育背景等维度分析学业背景对辍学的影响，为招生策略和专业建设提供数据支撑。
- 学生在校学业表现与辍学预警分析 重点分析学生的学期成绩、学分通过率、成绩变化趋势、课程参与度等关键学业指标，建立基于学业表现的辍学预警模型。
- 学生财务与社会经济状况影响分析 从学生债务状况、学费缴纳情况、宏观经济环境、家庭职业背景等角度分析社会经济因素对学生辍学决策的影响机制。
- 综合性关键辍学风险因素挖掘 运用决策树、聚类等机器学习算法进行探索性分析，量化各风险因素的重要性排序，构建辍学学生群体画像，并分析核心学业指标间的相关性关系，为精准干预提供科学依据。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
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5 部分功能代码
def demographic_analysis(self):
"""
学生人口统计学特征与辍学风险分析
分析性别、年龄、婚姻状况、奖学金、出勤模式等因素对辍学的影响
"""
results = {}
# 1.1 不同性别学生的学业状况分布
gender_analysis = self.data.groupBy("Gender", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("Gender", "Target")
results['gender_distribution'] = gender_analysis.toPandas()
# 1.2 不同婚姻状况学生的学业状况分布
marital_analysis = self.data.groupBy("Marital status", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("Marital status", "Target")
results['marital_status_distribution'] = marital_analysis.toPandas()
# 1.3 不同年龄段学生的辍学风险分析
# 创建年龄分组
age_groups = self.data.withColumn("age_group",
when(col("Age at enrollment") <= 20, "17-20岁")
.when(col("Age at enrollment") <= 25, "21-25岁")
.otherwise("26岁及以上"))
age_analysis = age_groups.groupBy("age_group", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("age_group", "Target")
results['age_group_distribution'] = age_analysis.toPandas()
# 1.4 是否持有奖学金对学生学业成功的影响
scholarship_analysis = self.data.groupBy("Scholarship holder", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("Scholarship holder", "Target")
results['scholarship_impact'] = scholarship_analysis.toPandas()
# 1.5 不同出勤模式学生的学业状况对比
attendance_analysis = self.data.groupBy("Daytime/evening attendance", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("Daytime/evening attendance", "Target")
results['attendance_pattern'] = attendance_analysis.toPandas()
self.analysis_results['demographic'] = results
print("人口统计学特征分析完成")
return results
def academic_background_analysis(self):
"""
学生学业背景与专业选择的辍学关联分析
分析专业、学历背景、申请方式、家庭教育背景等因素
"""
results = {}
# 2.1 各个专业的辍学率排名分析
course_stats = self.data.groupBy("Course") \
.agg(count("*").alias("total_students"),
count(when(col("Target") == "Dropout", 1)).alias("dropout_count"))
course_analysis = course_stats.withColumn("dropout_rate",
col("dropout_count") / col("total_students") * 100) \
.orderBy(desc("dropout_rate"))
results['course_dropout_ranking'] = course_analysis.toPandas()
# 2.2 学生过往资历与学业成功的关系
qualification_analysis = self.data.groupBy("Previous qualification", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("Previous qualification", "Target")
results['qualification_impact'] = qualification_analysis.toPandas()
# 2.3 不同申请途径学生的辍学风险对比
application_analysis = self.data.groupBy("Application mode", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("Application mode", "Target")
results['application_mode_risk'] = application_analysis.toPandas()
# 2.4 父母教育背景对学生辍学的影响
# 创建家庭教育背景组合
family_education = self.data.withColumn("family_education_level",
when((col("Mother's qualification") >= 3) & (col("Father's qualification") >= 3), "双方高学历")
.when((col("Mother's qualification") >= 3) | (col("Father's qualification") >= 3), "单方高学历")
.otherwise("双方非高学历"))
family_analysis = family_education.groupBy("family_education_level", "Target") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy("family_education_level", "Target")
results['family_education_impact'] = family_analysis.toPandas()
self.analysis_results['academic_background'] = results
print("学业背景分析完成")
return results
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