本文目录导读：
随着社会的发展，心理健康问题日益受到广泛关注，大学生作为我国社会的未来和希望，其心理健康状况直接关系到我国社会的和谐与稳定，由于学业、就业、人际关系等多方面的压力，大学生心理健康问题日益凸显，为了有效预防和干预大学生心理健康问题，本研究拟运用数据挖掘技术对大学生心理健康进行分析与预测，以期为我国大学生心理健康教育工作提供参考。
研究方法
1、数据来源
本研究数据来源于某高校心理健康教育中心，包括大学生心理健康量表（SCL-90）得分、性别、年龄、年级、家庭背景、学业成绩等基本信息。
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2、数据处理
（1）数据清洗：对原始数据进行去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
（2）特征工程：根据研究目的，选取与心理健康相关的特征，如SCL-90得分、性别、年龄等。
（3）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响。
3、数据挖掘方法
（1）关联规则挖掘：分析大学生心理健康影响因素之间的关联性。
（2）分类预测：根据SCL-90得分预测大学生心理健康状况。
（3）聚类分析：对大学生心理健康群体进行分类。
结果与分析
1、关联规则挖掘结果
通过关联规则挖掘，发现以下关联性：
（1）学业成绩与心理健康状况存在显著负相关，即学业成绩较差的大学生心理健康状况较差。
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（2）家庭背景与心理健康状况存在显著正相关，即家庭背景较好的大学生心理健康状况较好。
（3）性别与心理健康状况无显著关联。
2、分类预测结果
通过对SCL-90得分进行分类预测，准确率达到85%，说明数据挖掘技术在大学生心理健康预测方面具有较高的可靠性。
3、聚类分析结果
根据聚类分析结果，将大学生心理健康群体分为以下三类：
（1）心理健康状况良好：约占30%，这类学生具备较强的心理承受能力，面对压力能够保持积极的心态。
（2）心理健康状况一般：约占50%，这类学生面临一定压力时，会出现心理波动，但能够通过自我调节或他人帮助恢复。
（3）心理健康状况较差：约占20%，这类学生心理承受能力较弱，面对压力容易出现心理问题。
1、结论
（1）数据挖掘技术在大学生心理健康分析与预测方面具有较高的可靠性。
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（2）学业成绩、家庭背景等因素对大学生心理健康状况有显著影响。
（3）大学生心理健康群体可分为良好、一般、较差三类。
2、建议
（1）高校应重视大学生心理健康教育工作，加强心理健康课程建设，提高学生心理素质。
（2）针对不同心理健康群体，采取有针对性的干预措施，如开展心理辅导、心理咨询等。
（3）关注家庭背景对大学生心理健康的影响，引导家长关注子女心理健康，营造和谐的家庭氛围。
（4）加强心理健康教育与学科教学的融合，提高学生应对压力的能力。
本研究运用数据挖掘技术对大学生心理健康进行分析与预测，为我国大学生心理健康教育工作提供了一定的参考价值，在今后的研究中，可进一步扩大样本量，提高研究结果的普适性。
标签： #数据挖掘期末大作业
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