课题名称

基于大数据的学生网络学习行为分析及可视化

课题来源

教师拟定

课题类型

A

指导教师

学生姓名

学  号

专  业

开题报告内容：（调研资料的准备，设计的目的、要求、思路与预期成果；任务完成的阶段内容及时间安排；完成设计（论文）所具备的条件因素等。）

一、调研资料的准备

调查收集网络上的学生学习产生的行为信息，熟悉网络爬虫流程，掌握数据分析算法，了解基本统计图使用以及其所表示的含义。

二、设计的目的、要求、思路与预期成果

（1）设计目的：通过收集当下的学生学习行为产生的信息数据，对学生学习行为进行分析，形成可视化的界面展示。

（2）要求：利用爬虫框架对线上学生学习行为数据进行爬取，例如可以来自慕课，学习通等网站。经清洗处理之后，分析学生网络学习行为关键因素，并根据这些因素，使用聚类等算法建立学生网络学习行为分析模型，实现对学生网络学习行为的分析。最后，将整个分析过程进行可视化。

（3）思路与预期成果：采用Python中PySpider框架获取数据，并将信息数据存入到MySQL数据库中；对无关数据、重复数据，平滑噪声数据等无关的数据进行删除；使用聚类等算法建立学生网络学习行为分析模型，实现对学生网络学习行为的分析；同时借助Java开发一个可视化展示平台，可以与数据库MySQL相连从而进行数据库的操作，根据导入的数据集可以制作数据图表，柱状图、饼图等图表。

三、任务完成的阶段内容及时间安排

第9-13周：领取任务书，根据任务要求，查阅文献，收集资料，进行课题需求分析，完成开题报告和文献综述；第14-16周：爬取房价数据，进行数据预处理，对属性进行可视化，分析户型、地理位置等信息，以及不同因素对房价的影响情况；第17-下学期第1周：根据预测问题，选取多种模型并进行训练，完成中期自查表；第2-3周：确定合理指标评估模型，选择最优的模型实现房价的预测，并搭建可视化系统，集成展示分析结果；第4-6周：根据课题工作内容，完成毕业论文的撰写；第7-8周：成果验收，论文定稿，准备学生论文答辩工作。

四、完成设计（论文）所具备的条件因素

熟练掌握Python语言，会使用网络爬虫、数据库，熟悉聚类等算法。

指导教师签名：                            日期：  2022年11月18日