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基于大数据的学生成绩影响因素分析系统

针对学生成绩影响的问题，对学生成绩和其所在的环境进行分析，找出学

生成绩影响的因素，首先运用爬虫原理对所需数据的爬取工作，在爬取的过程中

删掉噪声数据，保存有效数据，安装Hadoop，Linux 环境，进行联机操作，对数

据进行分析，最后制图进行可视化工作。

标签：数据收集；数据清洗；数据挖掘；数据可视化；

第一章概述

1.1 研究背景：

当今的学生成绩在科技的发展下影响其成绩的方式已经变得多种多样，很多

学生不知道自己被什么影响了学习成绩，平时感觉学的很好，可考试时成绩却不

称心如意。而我们要做的就是分析出有哪些因素影响了学，为学生的成绩的提高

提供参考。

1.2 项目意义：

认识大数据，处理大数据，挖掘大数据的应用价值，从实践中学习大数据技

术是本项目学习和实践大数据技术的重要意义。

第二章大数据技术相关介绍

2.1 数据收集。

利用网络爬虫从各个教育网爬取所需数据：对于爬取回来的网页内容，可以

通过 re、beautifulsoup4 等函数库来处理，其中最重要且最主流的两个函数库：

requests 和 beautifulsoup4，它们都是第三方库。requests 库是一个简洁且简单的

处理 HTTP 请求的第三方库，建立在 Python 语言的 urllib3 库基础上。get（）

是获取网页最常用的方式。 Beautiful Soup 提供一些简单的、python 式的函数用

来处理导航、搜索、修改分析树等功能。

2.2 数据清洗。

数据的格式无法满足我们的要求，或者是数据出现缺省值等，以至于达不到

对数据处理的基本要求，需要对该数据进行预处理。数据集成通过实体识别、冗

余和相关性分析来实现。

2.3 数据挖掘。

从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在

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