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大学生助学金精准资助预测模型模型体验

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大学生助学金精准资助预测模型

一、模型应用

助学金发放是国家和高校帮助家庭困难的学生完成学业的一项重要举措,但虚假认定、隐形贫困等问题一直存在。大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。基于学生每天产生的一卡通实时数据,利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论帮助管理者掌握学生在校期间的真实消费情况、学生经济水平、发现“隐性贫困”与疑似“虚假认定”学生,从而实现精准资助,让每一笔资助经费得到最大价值的发挥与利用,帮助每一个贫困大学生顺利完成学业。因此,基于学生在校期间产生的消费数据运用,大数据挖掘与分析技术对实现贫困学生的精准挖掘具有重要的应用价值。     

本用例数据来源智慧中国杯,采用某高校2013~2014、2014~2015两学年的助学金获取情况作为标签,利用两学年的学生在校行为数据作为原始数据,包括消费数据、图书借阅数据、寝室门禁数据、图书馆门禁数据、学生成绩排名数据,构建大学生助学金资助识别模型,并以助学金获取金额作为结果数据进行模型优化和评价。

二、实现流程

基于学生的消费、门禁、借书、成绩等行为信息数据构建助学金资助识别模型。

本用例的总体流程如图。

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三、核心技术

  • 数据探索

  • 指标构建

  • 精准预测

四、运行环境

windows/linux/mac OS,64位或32位操作系统,CPU:4GB(GPU更好),R3.1.1及以上。

五、资源展示

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