基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

开发报告：

一、项目概述

本项目是一个基于 Python 和 Django 框架开发的学生成绩综合评价分析与预测可视化系统。系统的主要功能包括：学生成绩数据的管理与展示、成绩预测模型的建立与应用、以及预测结果的可视化展示。该系统利用机器学习算法（如线性回归）进行成绩预测，并通过 Django Web 框架实现数据的展示和用户交互。

二、系统功能概述

学生信息管理：

系统管理学生的基本信息，包括年龄、性别、爱好等，基于 Django 的用户模型进行扩展，允许用户进行信息修改与查询。

成绩管理与展示：

学生的课程成绩数据存储在数据库中，系统提供了对课程成绩的查看、分析等功能。

成绩预测：

使用机器学习算法（线性回归），结合学生的班级、课程、课程属性、学时等特征，预测学生的总成绩。

数据可视化：

系统通过 Web 页面展示学生成绩的图表和分析结果，用户能够直观地查看成绩分布、趋势以及预测结果。

三、技术栈

Django 框架：

用于开发 Web 应用程序，提供用户管理、数据存储、模板渲染、URL 路由等功能。

Python 数据分析库：

Pandas：用于数据的处理与转换。
Numpy：用于数值计算。
Scikit-learn：提供机器学习算法，主要用于实现线性回归模型。

数据库：

SQLite：作为项目的数据库管理系统，存储学生成绩与相关数据。

前端：

使用 Django 模板语言渲染 HTML 页面，并结合 CSS 和 JavaScript 实现数据的可视化。

四、主要功能模块分析

1. 学生数据模型（`models.py`）

Users：继承自 Django 的 AbstractUser，扩展了年龄、性别和爱好等字段，管理学生的基本信息。
XinXi：用于存储学生的课程信息，包括班级名称、课程名称、课程绩点、总成绩等字段。

2. 视图与路由（`views.py` 和 `urls.py`）

home 视图：从数据库中读取所有学生的成绩信息，并渲染到前端页面 index.html，展示学生成绩数据。
yuce 视图：处理成绩预测请求，将班级、课程、课程属性等信息作为特征，使用线性回归模型进行成绩预测。
路由配置：通过 urls.py 文件，将 URL 请求映射到对应的视图函数。

3. 机器学习模型（`fenxi2.py`）

数据预处理：从数据库获取学生成绩数据，并进行特征转换（如将班级名称和课程名称映射为数值型特征）。
模型训练与评估：使用线性回归模型对数据进行训练，通过训练集与测试集的划分（70%：30%）进行模型拟合，并计算模型的决定系数（R²）。
预测功能：输入学生的特征信息，利用训练好的线性回归模型进行成绩预测。

4. 数据可视化

图表展示：通过 Django 模板渲染与前端图表库（如 ECharts、Chart.js 等）结合，将成绩数据、预测结果及模型评估结果以图表形式展示给用户。

五、系统运行流程

用户登录：

用户需要登录系统才能访问成绩查看和预测功能，系统采用 Django 自带的用户认证系统。

成绩查看：

用户登录后，可以通过 home 视图查看学生的成绩信息。成绩数据通过 XinXi 模型获取并渲染到前端页面。

成绩预测：

用户在 yuce 视图中选择班级和课程，系统将这些信息转化为特征，输入到训练好的线性回归模型中，得到学生的预测成绩。
预测结果会显示在页面上，并展示模型的评估指标（如 R² 值）。

数据展示与可视化：

系统展示的成绩数据和预测结果会通过图表进行可视化，帮助用户更直观地理解成绩分布、预测精度和模型表现。

六、系统实现关键代码分析

1. 预测函数 `yuces`（位于 `fenxi2.py`）

def yuces(list1):
    try:
        # 1.获取数据并进行处理
        datas = models.XinXi.objects.all()
        df = read_frame(datas)
        df['班级名称'] = df['班级名称'].apply(fun1)
        df['课程名称'] = df['课程名称'].apply(fun2)
        df['课程属性'] = df['课程属性'].apply(fun3)
        df['学时'] = df['学时'].apply(fun4)
        df = df[['班级名称', '课程名称', '课程属性', '学时', '课程绩点', '学分', '总成绩']]
        df.dropna(how='any', inplace=True)

        data = df
        X = data[['班级名称', '课程名称', '课程属性', '学时', '课程绩点', '学分']]
        Y = data[['总成绩']]

        # 2.构建线性回归模型
        linear_regressor = LinearRegression()
        x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.7, random_state=0)
        linear_regressor.fit(x_train, y_train)

        RR = linear_regressor.score(x_test, y_test)  # 模型评估（R²）
        print("决定系数:", RR)

        # 3.预测
        li1 = [[float(i) for i in list1]]
        prediction = linear_regressor.predict(li1)  # 进行成绩预测
        return prediction

2. 数据预处理与预测：

函数 yuces 负责从数据库中提取数据，并对数据进行处理后，使用线性回归模型进行训练和预测。通过训练集和测试集的划分，模型能够评估其性能（使用 R² 值）。

七、未来改进与扩展

模型优化：

当前使用的是线性回归模型，未来可以考虑引入更复杂的模型，如决策树回归、随机森林回归等，提升预测的准确性。

数据增强：

目前的数据集较小，可以考虑引入更多维度的特征（如学生的背景信息、历史成绩等），以进一步提高模型的准确度。

用户界面优化：

可以优化前端界面，增加更多交互功能，如成绩趋势分析、预测准确度评估等，使得用户体验更加流畅。

多种预测模式：

除了成绩预测外，系统可以扩展为多种分析与预测功能，如学生行为分析、课程推荐等，利用机器学习进行更深层次的数据挖掘。

八、总结

本系统成功实现了学生成绩的综合评价、分析与预测功能，结合了 Django 框架与机器学习技术，提供了一个有效的工具来辅助学生成绩的管理与预测。通过不断优化算法和界面设计，可以进一步提升系统的功能和用户体验。

项目具体演示效果：

【S2023117基于python+Django的学生成绩预测可视化管理系统】 https://www.bilibili.com/video/BV1ps4y1B7uY/?share_source=copy_web&vd_source=3d18b0a7b9486f50fe7f4dea4c24e2a4

配套代码获取：基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统