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经典决策树算法在大学生学习与就业关联中的应用研究的中期报告
一、研究背景
在高等教育日益普及的今天，越来越多的大学生在毕业后面临着就业问题。因此，研究学生的学习情况和就业情况之间的关联，对于大学教育以及学生的个人发展都具有重要意义。经典决策树算法能够在数据集中寻找变量之间的关联关系，并以此为基础建立决策模型，进而预测新的未知数据。因此，本研究借助经典决策树算法，旨在挖掘学生的学习情况与就业情况之间的关联规律，为高校提供优化学生培养方案和指导学生就业的科学依据。
二、研究目标
本研究的主要目标是：
1.建立学生学习情况与就业情况之间的关联系统，分析学习成绩、实习经历、课外活动、专业相关性等因素对就业情况的影响。
2.利用经典决策树算法，对样本数据进行分类，并建立预测模型，从而预测新的未知数据。
3.提出改善和优化学生就业情况的建议。
三、研究内容
1.数据收集与预处理
本研究将从高校学生中选取一定数量的样本数据，收集学生的学习成绩、实习经历、课外活动、专业相关性等因素对就业情况的影响。同时，对数据进行预处理，例如去除缺失值、异常值等操作，保证数据的质量。
2.数据分析与挖掘
在数据清洗和预览后，将利用经典决策树算法，对数据集进行分类，建立决策模型，从而预测未知数据的类别。同时，对变量之间的关联关系进行分析，找出影响就业结果的重要因素，提出优化学生就业和进阶计划的建议。
3.结论和讨论
基于经典决策树算法分类的结果和对变量关联关系的分析，对学生的学习和就业状况进行结论总结。并讨论如何进一步完善高校学生培养方案，以适应社会对未来人才培养的需求。
四、研究意义
本研究的主要意义在于：
1.通过分析高校学生学习情况与就业情况之间的关联，为高校指导学生职业规划和就业方向提供科学依据。
2.借助经典决策树算法，建立预测模型，为学生提供进一步的升学和就业指导。
3.对学校的教学改革和人才培养提供参考和借鉴。
五、预期结果
本研究预期得到以下结果：
1.建立学生学习情况与就业情况之间的关联系统，分析学习成绩、实习经历、课外活动、专业相关性等因素对就业情况的影响。
2.利用经典决策树算法，对样本数据进行分类，并建立预测模型，预测新的未知数据。
3.发现学习成绩、实习经历、课外活动与专业相关性等因素对学生就业有着重要的影响，并提出改善和优化学生就业情况的建议。
六、参考文献
1.Breiman,L.,Friedman,J.,Stone,C.J.,&Olshen,R.A.(1984).Classificationandregressiontrees.WadsworthInternationalGroup.
2.何梁松,张伟伟.(2016).面向高校学生就业方向的基于决策树的统计分析和研究[J].教育与职业,2(3),26-30.
3.赵文静,杨自然,韩文魁,李晓静.(2018).基于决策树分析高校毕业生就业影响因素[J].现代教育管理,(6),12-15.