2024年 中国高校大数据挑战赛第二场 D题：行业职业技术培训能力评价 思路+python代码+论文

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1. 一般而言，入学的各技能考核成绩与对应的离校考核成绩绩可能存在着或多或少或无的关联性。请你对此进行分析。

数据探索与可视化:开始通过对数据的初步探索，使用统计描述和可视化工具，例如散点图、箱线图、相关性矩阵等，来了解不同技能考核成绩的分布和离校成绩之间的关系。相关性分析:计算不同技能考核成绩与离校成绩之间的相关系数。常用的相关性系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。这将帮助你了解它们之间的线性或非线性关系。使用机器学习模型来建模技能考核成绩与离校成绩之间的关系。可以尝试使用回归模型，如线性回归、多项式回归等。通过训练模型，你可以得到各技能考核成绩对离校成绩的影响程度。进行特征工程，可能需要将数据划分为训练集和测试集，以及进行归一化或标准化等处理。这有助于提高模型的性能。如果数据规模较大，可以考虑使用深度学习方法，如神经网络，来捕捉技能考核成绩与离校成绩之间更为复杂的关系。使用交叉验证来评估模型的性能，确保你的模型在不同数据子集上的表现稳健。如果使用机器学习模型，解释模型的结果，了解哪些技能对于离校成绩的影响最大，以及它们之间的关系。进行统计显著性检验，验证技能考核成绩与离校成绩之间的差异是否显著。结合定量和定性分析，了解不仅有关联性的程度，还有关联性背后的原因。将分析结果可视化，以便更好地向非专业人员传达研究结果。

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