大数据分析中的成绩预测模型构建

摘要

传统成绩管理系统挖掘不了数据潜在模式，满足不了教学、学业干预需求，基于此，本文构建了大数据学生成绩预测模型，处理学生多源数据，提取特征、训练建模，能精准预测学业、技能成绩。模型对比并集成多种算法，经数据清洗、特征工程、模型评估，提升预测精度与适应性。在实际应用中，系统能动态监测学生学习状态、预警提示，使学校教学管理更科学、高效。持续优化模型，可大大提高预测精度与系统响应效率。

关键词

大数据分析 / 学生成绩预测 / 特征工程 / 机器学习 / 教育数据挖掘