### 基于餐厅消费数据的隐形资助研究|校内数模竞赛分享
- 在当前社会中,精准资助的重要性日益凸显。特别是对于高校家庭经济困难学生,如何准确识别他们并提供有效的援助,是当前高等教育贫困援助工作的关键问题。这里,我们要探索的是一种新的、具有革命性的隐性资助模型——基于大学生餐厅消费数据的隐形资助模型。
- 近年来,大数据技术的发展为社会各行业带来了颠覆性的变化,教育领域也不例外。大数据能够为我们提供丰富的信息,从而在各种问题的处理中更加精确、深入。在这个背景下,我们意识到,大学生餐厅的消费数据,也许能够成为揭示学生经济状况的重要窗口。这些数据反映了学生的日常消费行为,而消费行为往往与家庭经济状况密切相关。
- 基于这种观察,我们决定利用大数据技术,通过统计和分析大学生的餐厅消费数据,建立一个隐性资助模型。该模型将能够根据学生的消费数据,评估其经济贫困程度,然后精准地给予援助。更重要的是,这种方式的资助,不需要公开学生的个人信息,也无需进行评比,既能保护家庭经济困难学生的隐私,又能够更公正、更公平地实施教育援助。
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MathModeling-Sharing-main
数学建模竞赛的通知.doc 149KB
【1】数学建模竞赛论文及程序
程序
计算极差、四分位点.m 1KB
数据剔除.m 702B
程序清单.txt 623B
问题1.3 画出聚类3年变化.py 703B
问题二 xgboost预测.py 2KB
计算消费波动性.m 723B
附件
附件9 问题2待补全标签数据_基于第二问 模型改进前 .xlsx 22KB
问题4 学生贫困程度得分.csv 93KB
附件 1-3 第一学年聚类结果以及特征详表.xlsx 2.19MB
问题4 资助金额表.csv 2KB
附件4-7与附件1-3的合并.xlsx 78KB
食物种类消费均价.xlsx 20KB
论文 .pdf 1.59MB
【3】问题2 训练模型、预测贫困度
附件9 问题2待补全标签数据 .xlsx 22KB
全体学生 三个学年贫困程度.xlsx 121KB
问题二 xgboost预测.py 2KB
附件8 已知贫困标签.xlsx 639KB
附件9 问题2待补全标签数据 - 副本.xlsx 16KB
特征重要性.png 71KB
题目.docx 18KB
【5】问题4 熵权法 综合评价
综合得分表.csv 93KB
描述3类群体的差异.xlsx 639KB
资助金额表.csv 2KB
第三学年-综合评价.xlsx 804KB
资助合理性.xlsx 22KB
三类贫困等级的消费特征.xlsx 10KB
ss.md 37B
【4】问题3
【2】附件4-7的数据合并——特征提取.xlsx 51KB
重新预测附件9.xlsx 16KB
【2】附件4-7与附件1-3的合并.xlsx 78KB
Figure_1.png 84KB
【2】问题1
晚餐消费均价_trend.png 46KB
消费极差_trend.png 39KB
日消费波动性_trend.png 44KB
下四分位点_trend.png 46KB
数据集聚类标注.csv 833KB
中餐消费均价_trend.png 46KB
全年消费次数_trend.png 58KB
聚类结果.xlsx 2.19MB
早餐消费次数_trend.png 53KB
最高值_trend.png 36KB
聚类数对比图.png 70KB
早餐消费均价_trend.png 45KB
excel剔除数据时所用VB代码.txt 1KB
全年消费波动性_trend.png 44KB
晚餐消费次数_trend.png 60KB
上四分位点_trend.png 45KB
次消费均价_trend.png 43KB
中餐消费次数_trend.png 56KB
三个群体 三年变化.xlsx 14KB
论文.pdf 1.58MB
README.md 1KB
数据处理
附件3 第三年- 已剔除.xlsx 16.64MB
【2】附件4-7的数据合并——特征提取.xlsx 51KB
附件4-7合并.xlsx 13.73MB
附件1第一年 已剔除.xlsx 20MB
B.docx 19KB
附件2 第二年 已剔除.xlsx 10.99MB
【1】附件1-3的特征提取 5415位同学三年的消费特征——.xlsx 2.12MB
原始题目+数据
附件5 100001-200000.xlsx 2.9MB
附件1第一年三餐消费数据.xlsx 23.17MB
附件3 第三年三餐消费数据.xlsx 20.82MB
附件7 300001-331258.xlsx 932KB
附件0 性别标签.xlsx 76KB
附件9 问题2待补全标签数据.xlsx 18KB
附件2 第二年三餐消费数据.xlsx 20.09MB
B.docx 16KB
附件8 已知贫困标签.xlsx 65KB
附件6 200001-300000.xlsx 2.91MB
附件4 1-100000.xlsx 2.96MB
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