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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
  1. 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。
  1. 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。
  1. 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。
  1. 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
  1. 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。
  1. 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。
  1. 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。
  1. 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.pyurls.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
  1. 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。
  1. 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。
  1. 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)。
  1. 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
  1. 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。
  1. 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。
  1. 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。
  1. 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