基于大数据挖掘的警校大学生公务员成功考取预测模型研究——以中央司法警官学院为例
警察院校大部分毕业生以考取公务员为主,为提高警校大学生公务员成功考取率,本小组进行问卷调查,使用spss statistics和excel清洗、转换、整合数据,建立警校大学生成功考取公务员数据集.将现有的经典的具有普适作用的关联规则挖掘算法(如Apriori算法、FP-Growth算法)应用于警校大学生成功考取公务员数据集,设计适合这一主题的数据关联分析算法和数据挖掘算法,使用训练集用来估计模型运用spss modeler、IBM Watson analytics构建多个模型,使用交叉验证选择最优模型,在R、python语言环境下对警校学生日常行为在网上进行爬虫、使用测试集来检验最终选择最优的模型的性能,不断验证模型性能,形成生态链条.最终出具调查报告,进而根据调查报告做出针对警校大学生公务员成功考取预测.
警校生、数据挖掘、预测模型、公务员考试
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TP311(计算技术、计算机技术)
该文为中央司法警官学院2016年度大学生科研创新能力培养专项项目,项目名称:基于大数据挖掘的警校大学生公务员成功考取预测模型研究,项目XYX201625的最终研究成果,指导老师:马国富
2017-06-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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