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)。
时间: 2023-06-23 09:08:45 浏览: 64
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。
相关问题
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。
山东大学 2015-2016 学年 1 学期 高级程序设计语言(a)
高级程序设计语言(a)课程是山东大学2015-2016学年1学期的一门重要课程,旨在帮助学生掌握高级程序设计语言的基本原理和应用技巧。在这门课程中,我们不仅学习了高级程序设计语言的基本概念和语法规则,还深入了解了面向对象的程序设计思想和方法。通过学习,我们不仅可以掌握高级程序设计语言的编程技巧,还可以培养解决问题和创新思维的能力。
在课程学习过程中,我们通过理论学习和实际操作相结合的方式,深入理解了高级程序设计语言的核心知识。通过课堂讲解和实践练习,我们逐渐掌握了面向对象的程序设计方法,并且学会了如何利用高级程序设计语言进行程序开发和调试。同时,我们对常用的数据结构和算法也有了更深入的了解和掌握。
在课程的学习过程中,老师们不仅传授了知识,还引导我们进行实际的编程练习,培养了我们的动手能力和解决问题的能力。通过大量的编程实践,我们逐渐掌握了高级程序设计语言的应用技巧,能够独立完成一些小型的程序开发项目。
总的来说,这门高级程序设计语言(a)课程不仅帮助我们掌握了高级程序设计语言的基本知识和技能,还培养了我们的动手能力和解决问题的能力。通过这门课程的学习,我们在程序设计方面得到了很大的提升,为以后的学习和工作打下了坚实的基础。
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