题目要求只需根据已有数据对”访问次数“是否对“成绩等级”有影响进行判断，不需要建立预测模型

非常抱歉，我误解了您的问题。如果您只需要判断“访问次数”是否对“成绩等级”有影响，可以使用卡方检验来进行统计分析。以下是matlab代码的示例，假设训练数据存储在一个名为“data.xlsx”的Excel文件中：

% 读取Excel文件
data = xlsread('data.xlsx');

% 提取访问次数和成绩等级数据
access_data = data(2:end, 11);
grade_data = data(2:end, 17);

% 将成绩等级数据转换为二进制0/1标签
label_data = zeros(size(grade_data));
label_data(grade_data == 'H') = 1;

% 将访问次数数据分成两类，根据中位数进行分割
median_access = median(access_data);
binary_access = zeros(size(access_data));
binary_access(access_data >= median_access) = 1;

% 计算卡方值和p值
contingency = [sum(binary_access == 0 & label_data == 0), sum(binary_access == 0 & label_data == 1); sum(binary_access == 1 & label_data == 0), sum(binary_access == 1 & label_data == 1)];
[~, p_value, ~, ~] = fishertest(contingency);

% 输出p值
disp(p_value);

在上述代码中，我们首先读取Excel文件中的数据，并提取访问次数和成绩等级数据。然后，我们将成绩等级数据转换为二进制0/1标签，其中1表示高等级，0表示低等级。接下来，我们将访问次数数据分成两类，根据中位数进行分割。然后，我们计算卡方值和p值，其中p值表示在零假设成立的情况下，观察到当前样本或更极端情况的概率。如果p值小于0.05，则可以拒绝零假设，说明访问次数对成绩等级有影响。

希望这可以回答您的问题！