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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任务书
任务书
题目：经典决策树算法在大学生学习与就业关联中的应用研究
一、研究背景与意义
大学生的学习与就业关联是当前教育领域中的热点问题，学习与就业的关系密切影响到大学生的人生规划和个人成长。然而，大学生学习与就业存在多种因素影响，而如何识别并解决这些因素是当前难以回避的问题。决策树算法作为一种经典的机器学习模型，可以帮助我们对复杂问题进行分类分析，准确地找出影响因素并提供解决方案。因此，基于决策树算法的大学生学习与就业关联研究，具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容
1.研究对象
大学生学习与就业关联中的相关因素。
2.研究目标
通过对大学生学习与就业关联的因素进行分析，找出关键因素并建立决策树模型，为大学生提供科学的职业规划和发展建议。
3.研究方法
采用结构化访谈、问卷调查、专家评估等方法，对大学生学习与就业关联中的相关因素进行收集和分析，建立决策树模型，探索大学生学习与就业关联中的规律和影响因素，并根据实际情况提出解决方案。
4.研究步骤
（1）收集相关文献，了解大学生学习与就业关联中的影响因素。
（2）设计问卷和访谈问题，进行数据收集。
（3）运用决策树算法建立模型，分析大学生学习与就业关联中的规律和影响因素。
（4）根据模型结果，提出解决方案。
（5）对研究结果进行统计和分析，并形成研究报告。
三、预期成果
通过本研究的实施，预计能够得到如下成果：
（1）建立决策树模型，分析大学生学习与就业关联中的关键因素。
（2）提出解决大学生学习与就业中的难点问题的方案。
（3）为大学生提供系统的职业规划和发展建议，帮助他们实现个人职业发展的目标。
四、研究计划
本研究计划历时半年，计划分为以下几个阶段：
第一阶段（1个月）：确定研究方向和研究内容。收集相关文献，了解大学生学习与就业关联中的影响因素。
第二阶段（2个月）：设计问卷和访谈问题，进行数据收集。分析调查结果，了解大学生学习与就业有关的影响因素。
第三阶段（2个月）：运用决策树算法建立模型，分析大学生学习与就业关联中的规律和影响因素。
第四阶段（1个月）：根据模型结果，提出解决方案。
第五阶段（1个月）：对研究结果进行统计和分析，并形成研究报告。
五、参考文献
[1]YaoMingzhuo,ChenYingjun.大学生职业发展与动机的关系及对策研究[J].高校商科,2020,32(1):106-108.
[2]SuJuan,LiXue.大学生个人因素对就业的影响及解决方案探究[J].经济改革与发展,2019,6(2):146-148.
[3]WangChangjiang,ZhangYueting.基于决策树的人才评价模型研究[J].公共管理科学研究,2018,11(1):75-77.