[發明專利]基于大數據分析的學生成績預測方法

在審

• 申請號: 202010061873.9
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111275258A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 唐雪飛;黃雪兆;劉聰
• 申請（專利權）人: 成都康賽信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/20;G06F16/2458;G06F16/215
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 劉冬靜

1.基于大數據分析的學生成績預測方法，其特征在于，包括：

S1、篩選數據，首先挑選和學生日常相關的數據組，然后對挑選出的數據組進行剔除異常數據處理；

S2、甄別數據，對經步驟S1處理后的數據基于相關分析理論，得到和學生考試成績相關的數據；

S3、回歸分析，根據相關數據或學生成績的數據類型確定建模方法，得到學生成績預測模型。

2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的學生成績預測方法，其特征在于，步驟S1所述剔除異常數據處理通過正態分析、箱線圖分析、IM-R控制圖分析實現。

3.根據權利要求2所述的基于大數據分析的學生成績預測方法，其特征在于，步驟S2所述相關分析具體為計算得到數據與學生考試成績的Person相關系數，若Person相關系數接受水平大于或等于0.6，則該數據與學生考試成績強相關；否則弱相關。

4.根據權利要求3所述的基于大數據分析的學生成績預測方法，其特征在于，步驟S3所述確定建模方法具體為：若相關數據與學生成績均為連續型數據，則使用線性回歸進行建模；若相關數據中含有離散型變量，則采用ANOVA建模；若學生成績是離散型變量，則采用LOGISTIC回歸建模。

5.根據權利要求4所述的基于大數據分析的學生成績預測方法，其特征在于，還包括：向步驟S3所建立的學生成績預測模型輸入相關數據，得到學生成績的預測結果。