2. 除以上信息外，附件8给出部分同学第一学年后经其它方式认定的贫困程度等级（粗粒度），其中等级2准确（可能不全）、其它等级认定可能有少量偏差。请建立数学模型依据消费行为（附件1-3）预测贫困程度，补全附件9（不要改动附件9的已有数据及顺序）并作为附件提交；进一步结合第1问研究结论预测该组同学第二、第三学年的贫困程度隐形认定等级，分析相关变化。

针对这个问题，我们可以采用以下步骤进行回答：

1. 数据处理：首先，我们需要将附件1-3的数据整合起来，得到每个学生的平均消费金额。然后，我们需要将附件8中的贫困等级数据与附件9中的学生信息进行匹配，得到每个学生的贫困等级。

2. 建立模型：我们可以采用机器学习的方法，如决策树、随机森林、支持向量机等，建立一个预测贫困等级的模型。我们可以将附件1-3中的消费金额作为特征变量，将附件8中的贫困等级作为目标变量，训练出一个模型。

3. 预测贫困等级：使用训练好的模型，对附件9中的学生进行预测，得到预测的贫困等级，并将其填入附件9中的空缺位置。

4. 分析相关变化：结合第1问的研究结果，我们可以对第2、3学年的贫困程度进行预测，分析相关变化。我们可以使用同样的模型，根据第2、3学年的消费数据，预测每个学生的贫困等级，并与第1问的研究结果进行比较，分析相关变化规律。

总之，我们可以通过建立模型，预测学生的贫困等级，对其进行分类，然后结合第1问的研究结果，分析贫困等级的变化规律。这样可以为学校提供更加精细化的贫困生资助政策，有针对性地提供帮助。

相关问题

1. 附件0是性别信息。附件1-3是该组学生不同学年的日三餐餐厅消费金额数据记录（部分），附件4-7同时给出了其中部分同学的饮食种类信息。请你的团队针对这些数据建立模型，挖掘不同代表性群体，并定量分析该群体三学年的主要消费行为特征变化规律、饮食种类变化规律等。注意建模前需对数据进行必要预处理（如删除不相关数据、缺失补全、特征提取等）。

针对附件0-7的数据，我们可以采用以下步骤进行建模：

1. 数据预处理：

- 删除不相关数据：根据问题描述，附件0是性别信息，附件1-3是该组学生不同学年的日三餐餐厅消费金额数据记录（部分），附件4-7同时给出了其中部分同学的饮食种类信息。因此，我们需要删除与这些信息无关的数据。
- 缺失补全：对于存在缺失值的数据，我们可以采用插值法、均值法等方法进行补全。
- 特征提取：对于附件1-3的数据，我们可以提取出每个学生的平均每餐消费金额，作为一个特征。对于附件4-7的数据，我们可以提取出每个学生的饮食种类数量、主要饮食种类等特征。

2. 模型建立：

我们可以采用聚类算法对学生进行分组，找出不同代表性群体。常用的聚类算法包括K-Means、层次聚类等。在聚类过程中，我们可以选择不同的距离度量方法、聚类簇数等参数，并通过评估指标（如轮廓系数、DBI指数等）来选择最优的聚类结果。

3. 结果分析：

针对不同代表性群体，我们可以分别分析他们的三学年的主要消费行为特征变化规律、饮食种类变化规律等。例如，我们可以比较不同群体在不同学年的平均每餐消费金额、主要饮食种类等方面的差异，以及这些差异背后的原因（如收入、文化背景、健康意识等因素的影响）。通过这些分析，我们可以为学校提供更加精准的食堂管理建议，以满足不同群体的需求。

大学生学业规划表 自我分析 学业探索 总体目标 学年目标与学期目标 第一学年 1学期 2学期 第二学年 3学期 4学期 第三学年 5学期 6学期

自我分析：
1. 具有较强的自学能力和思维能力，热爱学习，有较高的学习动力和自我要求。
2. 有一定的语言表达和沟通能力，能够与人良好地交流。
3. 对多个领域都有浅显的了解，但缺乏深入的专业知识。
4. 经常遇到困难时容易感到沮丧或无助，需要培养更加坚韧的意志力和应变能力。

学业探索：
1. 完成基础课程的学习，掌握专业知识的基本框架。
2. 参加学术讲座、科研社团等活动，拓展专业知识范畴。
3. 参加实习、科研项目等实践活动，了解专业实际应用情况。
4. 参加国内外学术交流活动，了解国内外学术动态，拓展国际视野。

总体目标：
1. 掌握本专业的基本知识和技能，成为一名专业人才。
2. 获得一定的科研、实习等实践经验。
3. 参加并取得一定的国际学术交流成果。
4. 成为综合素质较高、具有较强综合能力的人才。

学年目标与学期目标：
第一学年：
1学期：完成基础课程学习，建立扎实的专业基础。
2学期：参加学术讲座、科研社团等活动，了解专业前沿知识。

第二学年：
3学期：参加实习、科研项目等实践活动，获得实践经验。
4学期：参加国内外学术交流活动，了解国内外学术动态。

第三学年：
5学期：深入学习专业课程，掌握专业知识的深入应用。
6学期：完成毕业论文或课程设计，掌握科研方法和实践能力。