本数据挖掘大作业以X大学为例,运用AI技术进行大数据分析,探究高校学生心理状况。旨在揭示学生心理问题,为高校心理健康教育提供数据支持。
本文目录导读:
随着社会经济的快速发展,人们的生活节奏不断加快,竞争压力日益增大,高校学生作为新时代的接班人,面临着学业、就业、人际关系等多方面的压力,心理健康问题已成为高校学生关注的热点问题,本文以X大学为例,通过数据挖掘技术,对高校学生的心理状况进行深入分析,以期为高校心理健康教育工作提供参考。
数据来源及预处理
1、数据来源
本文所采用的数据来源于X大学心理健康教育中心,包括学生心理健康状况调查问卷、心理咨询记录、学生违纪记录等,数据涵盖了X大学2018年至2020年共3年的学生信息。
2、数据预处理
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(1)数据清洗:剔除无效问卷、重复记录等数据,确保数据质量。
(2)数据转换:将文本数据转换为数值型数据,便于后续分析。
(3)数据归一化:对数据进行标准化处理,消除量纲影响。
数据挖掘方法及分析
1、数据挖掘方法
本文采用关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等方法对数据进行分析。
(1)关联规则挖掘:通过挖掘学生心理状况与相关因素之间的关联性,找出影响学生心理健康的潜在因素。
(2)聚类分析:将学生心理状况进行分类,分析不同类别学生的心理特点。
(3)分类分析:根据学生心理状况,建立分类模型,预测学生心理问题的发生。
2、分析结果
(1)关联规则挖掘结果
通过关联规则挖掘,发现以下几组关联性较强的因素:
1)学业压力与焦虑情绪正相关;
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2)人际关系问题与抑郁情绪正相关;
3)家庭经济状况与心理问题正相关。
(2)聚类分析结果
根据聚类分析结果,将学生心理状况分为以下几类:
1)心理健康状况良好;
2)轻度心理问题;
3)中度心理问题;
4)重度心理问题。
(3)分类分析结果
通过分类分析,建立心理问题预测模型,预测学生心理问题的发生,模型结果显示,学业压力、人际关系问题、家庭经济状况等因素与学生心理问题发生密切相关。
1、结论
本文通过对X大学学生心理状况的数据挖掘分析,得出以下结论:
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(1)学业压力、人际关系问题、家庭经济状况等因素是影响学生心理健康的潜在因素;
(2)不同心理状况的学生具有不同的心理特点;
(3)心理问题预测模型有助于高校心理健康教育工作。
2、建议
(1)高校应关注学生心理健康,加强心理健康教育,提高学生心理素质;
(2)针对不同心理状况的学生,采取有针对性的干预措施;
(3)加强家校合作,关注学生家庭经济状况,减轻学生经济压力;
(4)建立心理问题预警机制,及时识别和干预学生心理问题。
本文以X大学为例,通过数据挖掘技术对高校学生心理状况进行了深入分析,研究结果表明,数据挖掘技术在高校心理健康教育工作中具有重要的应用价值,在今后的工作中,应进一步拓展数据挖掘技术在高校心理健康教育领域的应用,为我国高校心理健康教育工作提供有力支持。
标签: #大数据分析应用
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