29、学生就业能力分析与线性方程智能辅导系统

学生就业能力分析与线性方程智能辅导系统

学生就业能力分析

数据属性

学生就业能力分析所涉及的数据包含多种属性，可分为以下几类：
- 人口统计数据 ：如学生的唯一 ID、性别、出生日期、10 年级成绩百分比、10 年级所在学校董事会、高中毕业年份、高中毕业学校董事会、大学或学院的唯一 ID、学院层级、获得的学位、专业、毕业时的平均绩点、学院所在城市的唯一 ID、学院所在城市的层级、学院所在州的名称以及毕业年份等。
- 能力和软技能属性 ：包括英语成绩、逻辑部分得分、定量能力部分得分、领域模块得分、计算机编程部分得分、电子与半导体工程部分得分、计算机科学部分得分、机械工程部分得分、电气工程部分得分、电信工程部分得分和土木工程部分得分。
- 情感属性 ：有尽责性得分（反映做好工作或履行职责的愿望和认真程度）、宜人性得分（人格特质或行为特征得分）、外向性得分（人格测试中表明外向和社交程度的得分）以及神经质得分（人格测试中检查情绪变化频繁程度的得分）。

该数据集既有连续变量（如 10%、12%、平均绩点），也有分类变量（其余包括输出变量）。

数据预处理

为了让数据更适合后续的分析和建模，需要进行一系列的数据预处理操作，具体步骤如下：
1. 人口统计数据去除 ：删除对就业能力没有影响的独立属性，如 ID、出生日期、学院所在城市 ID、10 年级学校董事会、学院所在州、高中毕业年份和学院 ID，处理后剩下 26 个属性。
2. 列