基于决策树算法的考试成绩分析系统的研究与开发的中期报告一、项目背景随着大数据技术的快速发展，教育行业也开始通过数据分析来优化教育教学。而成绩分析是优化教育教学的重要环节之一。本项目旨在通过决策树算法对学生的考试成绩进行分析，为教师提供辅助决策的工具。二、项目进展1.数据收集为了构建考试成绩分析系统，我们从学校数据库中收集了三年内共计4000名学生的成绩数据。每位学生的数据包括学号、考试科目和分数。我们对数据进行了清洗和处理，使其符合决策树算法的要求。2.系统设计我们采用了B/S架构，使用Python的Django框架和MySQL数据库进行了开发。系统前端采用了BootStrap框架，使其界面简洁美观。系统后端主要分为登录、查看成绩、分析成绩、退出等模块。3.系统实现我们已经完成了登录和查看成绩模块的实现。学生和教师可以通过不同的账号登录系统，查看自己的成绩和学生的成绩。我们使用了Pyecharts库来实现成绩的可视化展示。4.决策树算法的实现在系统开发的同时，我们进行了决策树算法的研究和实现。我们使用了sklearn库中的DecisionTreeClassifier类，并对决策树算法的参数进行了调整和优化。三、下一步计划1.实现分析成绩模块。通过决策树算法对学生的成绩进行分析，为教师提供辅助决策的工具。2.进行系统测试和优化。3.编写最终报告。将项目整体情况进行概括和总结，包括系统设计、算法实现和成果展示等部分。