业务和功能介绍
立项背景是课程挂科率达18%，需提前识别风险学生提供辅导，目标是预测学生课程成绩并定位薄弱环节。核心功能包括成绩影响因素分析、回归模型训练、风险学生预警；业务流程为采集学生“考勤/作业完成度/前置课程成绩”等数据，建模后输出成绩预测值，对预测低于60分的学生推送辅导建议。
项目实现
采用“统计分析+梯度提升回归”方案：用StatsModels做相关性分析，发现“作业完成率（r=0.72）”“前置课程成绩（r=0.68）”是核心影响因素；用LightGBM构建回归模型（R²=0.83），实现成绩预测；生成“风险学生-薄弱环节”对应表。我负责相关性分析与模型落地，最终课程挂科率降至10%，辅导资源利用率提升40%。难点是数据缺失（部分学生考勤记录不全），通过多重插补法填补数据解决。
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