陸地與海洋的復習課課件

陸地與海洋的復習課36、如果我們國家的法律中只有某種神靈，而不是殫精竭慮將神靈揉進憲法，總體上來說，法律就會更好?！R克·吐溫37、綱紀廢棄之日，便是暴政興起之時?！ての锾?8、若是沒有公眾輿論的支持，法律是絲毫沒有力量的?！屏ζ账?9、一個判例造出另一個判例，它們迅速累聚，進而變成法律。——朱尼厄斯40、人類法律，事物有規(guī)律，這是不容忽視的?！獝郢I生陸地與海洋的復習課陸地與海洋的復習課36、如果我們國家的法律中只有某種神靈，而不是殫精竭慮將神靈揉進憲法，總體上來說，法律就會更好?！R克·吐溫37、綱紀廢棄之日，便是暴政興起之時?！ての锾?8、若是沒有公眾輿論的支持，法律是絲毫沒有力量的?！屏ζ账?9、一個判例造出另一個判例，它們迅速累聚，進而變成法律?！炷岫蛩?0、人類法律，事物有規(guī)律，這是不容忽視的?！獝郢I生第二章陸地和海洋的復習課復習目標內4E一、海陸的分布:二、七大洲和四大洋:W1、基本概念2、七大洲3、四大洋、海陸的變遷:1、海陸變遷的原因2、大陸漂移假說3、板塊運動學說精確計算本質上是對數(shù)的運算，有利于培養(yǎng)學生的抽象能力；估算本質上是對數(shù)量的運算，有利于培養(yǎng)學生的直觀能力。根據(jù)現(xiàn)在的數(shù)學知識劃分，類似于“21×59≈”屬于精確計算中的粗略計算，不作為估算教學的內容。只有在解決具體的實際問題中的近似計算才叫做估算，所以課程標準更加強調在現(xiàn)實的情境中培養(yǎng)學生的估算意識和估算方法。在小學階段，估算問題要有合適的實際背景，否則就失去了估算的教育意義。第一學段估算：根據(jù)情境選單位。估算往往涉及在哪個單位上計算的問題，因此需要在計算之前，針對實際背景選擇合理的單位。學生在選擇單位的過程中，可以感悟到估算是對實際問題的度量，進而感悟如何估算才是合理的。例如，學校組織479名學生去看電影。如果電影票每張8元，帶4000元錢夠不夠？解決此題的適當方法是把479人看成500人，所以適當?shù)膯挝皇恰?00人”。結合具體情境，選擇適當?shù)膯挝皇堑谝粚W段估算的核心。在對大數(shù)進行估計的時候，選擇合適的單位也很重要。教室到學校體育館有多遠，就應當選用米作單位。而從家到學校有多遠，就要選擇千米作單位。太陽到地球的距離就要用光年作單位了。第一學段的估算強調在具體的情境中選擇合適的單位，剛才的例子是選擇了500人作單位。一般來說，估計教室的長度時，通常以“米”為單位；估計書本的長度時，通常以“厘米”為單位。也可以用身邊熟悉的物體的長度為單位，如步長、臂長等。教學中，教師要讓學生結合實際，熟悉一些常見的計量單位，真正了解其長短、大小和輕重等，并在頭腦中建立起相應的表象。第二學段估算：根據(jù)情境選方法。對于已經(jīng)給定了數(shù)量，大量的估算是為了得到問題解的上限或下限，為此，需要對給定數(shù)量適當?shù)卦黾踊驕p少（即大估或小估），然后湊整計算。例如，李阿姨去商店購物，帶了100元，她買了兩袋面，每袋30.4元，又買了一塊牛肉，用了19.4元。她還想買一條魚，大的每條25.2元，小的每條15.8元。請你幫李阿姨估一下，她帶的錢夠不夠買小魚？能不能買大魚？這個例子提出了兩個問題，這兩個問題的核心都是估計100元購物后的剩余金額，但兩種估算方法有所不同：第一個問題，“夠不夠買小魚”，是估計剩余金額的下限（至少剩余多少錢），如果下限超過15.8元，那么就可以買。對于估計下限的問題，把已經(jīng)花掉的錢數(shù)要適當往大估，可以把面粉估作每袋31元，牛肉估作20元，那么剩余金額至少有100-31×2-20=18（元），夠買小魚。第二個問題“能不能買大魚”，是估計剩余金額的上限（最多剩余多少錢），如果上限不到25.2元，就肯定不能買大魚。對于估計上限的問題，已經(jīng)花的錢數(shù)要適當往小估，把面粉估作30元每袋，牛肉估作19元，100-30×2-19=21（元），不能買大魚。對于一個問題的估算，嚴格地說并沒有對錯之分，只有是否恰當之別。如何選擇估算的單位，要看實際背景，用100元購物，以元為單位是恰當?shù)?，如果?0000元購物，當然可以用100元做單位；至于用精確計算還是估算，也要看具體情境。去商店購物，顧客大概算一下錢夠不夠就行了，但收銀員卻必須精確計算。對于估算問題，總的想法不是有意為難學生，所以一般不在審題上設置難度，重點要考查學生估算單位選擇是否恰當、估算方法是否得當。教育領域積累了大量的學生信息，例如成績、文體科技活動參加情況以及畢業(yè)發(fā)展狀況等信息，這些信息直接反映了學生在校的學習狀態(tài)、性格特點甚至發(fā)展方向。對學生信息的分析能夠指導教學，引導學生工作者工作的展開，對學生的培養(yǎng)和發(fā)展起到一定的輔助作用。目前，對學生數(shù)據(jù)的利用主要是對學生成績的簡單分析，例如：對學生成績計算平均學分績點，排名劃分等級線；對修課學分進行統(tǒng)計分析。這類基礎分析主要依賴分析人的經(jīng)驗，而缺乏一個客觀的廣泛的評價標準，在實際中發(fā)揮的效用有限。數(shù)據(jù)挖掘技術能從大量看似無聯(lián)系的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)有用的信息。高等大專類院校學生信息中包含大量有用的信息，對學習成績、文體科技類競賽參加情況以及畢業(yè)后發(fā)展走向進行挖掘能得到許多對學生工作以及就業(yè)指導決策有價值的信息。在對與此相關的項目進行調研分析之后總結出，對于學生信息的分析，文獻[1-3]只是停留在對學生信息某一方面的具體分析，沒有對學生信息進行總體整合分析，這就有可能導致分析的不夠全面對未來發(fā)展預測的不準確，并且在預測之后沒有對預測的準確率進行估計，這種分析的方法不能確定預測的穩(wěn)定性與準確性。本項目將對北京某高校計算機學院學生的各項信息進行整合分析，從一個較為完整的角度通過學生的在校信息對學生未來的發(fā)展方向做以預測[5][6]，并且對預測的準確率進行計算，以確保估計的可信度。下面將從學生信息收集與預處理、決策樹的應用、結果分析以及結束語四部分來進行詳細闡述。1學生信息收集與預處理本次研究以北京某高校計算機學院2016、2017屆畢業(yè)生為主要分析對象，采集學生姓名、專業(yè)、學習成績、就業(yè)單位以及是否參與過科研競賽和社團等信息，該數(shù)據(jù)由學院畢業(yè)生指導教師、科研管理教師以及社團管理教師提供，從根本上保證了數(shù)據(jù)的準確性與可靠性。收集到的數(shù)據(jù)大多是以Excel形式進行存儲，這些表格在維度、標準上有較大的差異，因此需要對數(shù)據(jù)進行預處理：1）數(shù)據(jù)清洗：通過填寫缺失值，光滑噪聲數(shù)據(jù)、刪除重復數(shù)據(jù)、解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)；2）數(shù)據(jù)轉換：收集到的數(shù)據(jù)有一部分是和本項目是不相關，是冗余的，減少不相關數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)挖掘的影響是至關重要的。3）數(shù)據(jù)規(guī)約：數(shù)據(jù)經(jīng)過前面的步驟之后已經(jīng)基本符合要求，但還需要經(jīng)過規(guī)約對數(shù)據(jù)進行最后一步的規(guī)范，使數(shù)據(jù)量減少，讓挖掘的工作量達到更高的效率。4）數(shù)據(jù)分類：數(shù)據(jù)的分類是為了算法能夠更好地處理數(shù)據(jù)。學生的專業(yè)分為三種：計算機科學與技術、網(wǎng)絡工程、軟件工程，為了更為方便的表示，將計算機科學與技術設為1，軟件工程設為2，網(wǎng)絡工程設為3。成績按照優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格，對應為1、2、3、4、5五個等級。其他數(shù)據(jù)按照類似的方法進行整理。按表1的處理規(guī)則對數(shù)據(jù)處理后，得到如圖1所示的分類圖：從左到右分別表示專業(yè)分類、競賽、社團、必修課平均成績、以及就業(yè)單位。2決策樹的應用決策樹算法是數(shù)據(jù)挖掘算法中一種典型的分類方法，首先對數(shù)據(jù)進行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，然后使用決策對新數(shù)據(jù)進行分析。決策樹的構造可以分為兩部分，第一部分是構建決策樹，即通過訓練數(shù)據(jù)集產(chǎn)生符合實際需求的數(shù)據(jù)集，第二部分是通過對已經(jīng)產(chǎn)生的決策樹進行修剪的過程。主要是用訓練數(shù)據(jù)集對決策樹進行測試，將對預測結果平衡性的分枝減掉。在本研究中決策樹的應用主要思想是通過使用決策樹算法對收集數(shù)據(jù)預處理后得到訓練數(shù)據(jù)集進行分析建模，然后利用所見模型對未知數(shù)據(jù)進行預測。預測的好壞的衡量主要體現(xiàn)是預測的準確程度，因此在利用決策樹實現(xiàn)分類預測功能的基礎上，我們增加了獲得預測準確率的方法，從而檢驗預測結果的準確程度。具體實現(xiàn)分為兩個步驟，第一步是先將構建決策樹的數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)導入并加載，調用wekajar包中的決策樹算即i48算法形成決策樹，然后會根據(jù)決策樹的路徑做出最優(yōu)路徑，遍歷數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行預測，得到結果后將預測結果寫到文件中，具體實現(xiàn)過程如圖2所示：第二步是對決策樹的準確率進行測試驗證，從收集到的北京某高校計算機學院2016、2017屆畢業(yè)生的數(shù)據(jù)即訓練數(shù)據(jù)集中隨機抽取部分數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，將構建決策樹和測試數(shù)據(jù)導入并加載。通過i48算法構建好決策樹，來預測測試數(shù)據(jù)結果，將測試數(shù)據(jù)結果和真實結果進行對比，統(tǒng)計預測結果準確數(shù)據(jù)個數(shù)和測試數(shù)據(jù)總個數(shù)，來得到準確率。具體實現(xiàn)過程如圖3所示：3結果分析經(jīng)過對預處理的數(shù)據(jù)決策樹算法分析之后，得到如?D4的數(shù)據(jù)決策樹，由此圖可得出以下分類規(guī)則：1）成績>90的同學，將會選擇攻讀研究生；2）成績在80-90的同學，專業(yè)在計算機科學與技術且未參加競賽的同學會選擇科技類公司，參加競賽的同學會選擇攻讀研究生而專業(yè)在軟工和網(wǎng)工的同學則將會選擇在科技類公司工作；3）成績在70-80的同學，專業(yè)在網(wǎng)工的同學且未參加過競賽的同學會選擇科技類公司作為發(fā)展方向，參加過競賽的同學將會選擇非科技類公司，而計算機科學與技術和軟件工程的同學則更傾向于選擇科技類公司。4）成績在60-70的同學，專業(yè)在計算機科學與技術和網(wǎng)絡工程的同學會選擇科技類公司，軟件工程的同學會選擇非科技類公司。5）成績在60以下的同學，參加過社團的同學會選擇非科技類公司，未參加過社團的同學會選擇科技類公司。根據(jù)訓練數(shù)據(jù)集中學生三種工作類型location_l：location_2：10cation3=51：82：199的比例隨機選取測試數(shù)據(jù)集26條（如圖4測試數(shù)據(jù)），使用上述方法，得到預測結果（如圖5），最后一列即為預測的學生工作類型。將得到的預測數(shù)據(jù)結果（如圖5）與真實數(shù)據(jù)（如圖6）進行準確率的對比，準確率達到0.846，證明本研究具有較高的準確率和可信任度。4結束語本研究利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的決策樹算法對學生信息分析之后進而得到?jīng)Q策樹模型，通過對模型得到的分類規(guī)則，實現(xiàn)幫助學工老師指導學生就業(yè)的同時，也幫助學生就業(yè)時對自己有一個較為準確的定位，幫助學校和學生樹立責任意識和危機意識，實現(xiàn)各方努力，提高畢業(yè)生的實際就業(yè)問題。通過實踐驗證，本研究對學生就業(yè)具有一定的指導意義和實用價值，具有較高的準確率和可信任度，但由于目前收集到的數(shù)據(jù)有限，數(shù)據(jù)分布不均衡，使得結果預測仍有誤差，提高結果預測的準確性將是筆者接下來的研究重點。筆者將收集更多樣化的數(shù)據(jù)集，實踐更多數(shù)據(jù)挖掘的分析算法，使研究成果更加具有實用性的價值。陸地與海洋的復習課36、如果我們國家的法律中只有某種神靈，而1第二章陸地和海洋的復習課第二章陸地和海洋的復習課2復習目標內4E一、海陸的分布:二、七大洲和四大洋:W1、基本概念2、七大洲3、四大洋、海陸的變遷:1、海陸變遷的原因2、大陸漂移假說3、板塊運動學說復習目標3海陸的分布海洋(29%)三分陸地七分海洋海陸的分布4南極北極北半球南半球世界海陸分布不均勻,從南北半球看,陸地集中在北半球海洋分布在南半球思考北極的周圍和南極的周圍分別以(陸地海洋)為主南極5北極北極大洋洲南極南極西半球東半球從東西半球看,陸地集中分布在東半球海洋集中分爾半球北極6二、七大洲和四大洋1、基本概念(1)大陸:面積廣大的陸地(2)島嶼:面積較小的陸地(3)半島:陸地伸進海洋的凸出部分(4)大洲:大陸與它周圍的島嶼合起來為大洲(5)洋:面積廣闊的水域(6)海:大洋的邊緣部分(7)海峽:溝通兩個海洋的狹窄水道二、七大洲和四大洋7什么是海、海峽、半島、島嶼、大陸、大洲?大陸海峽是溝邐兩個海洋的狹窄水道。半島是陸地仲進海洋的凸出部分。什么是海、海峽、半島、島嶼、大陸、大洲?8火眼金時北極水注北大e亞洲太平洋低大津洲洋度洋“可極概南極南極西半球東半球火眼金時9地球上共分為七個大洲亞洲4903非300北美洲240南美洲南極洲歐洲大洋洲180014001000

七大洲面積的比較(單位:萬平方千米)地球上共分為七個大洲10北冰洋1300大西洋9300太平洋18000印度洋7500,盲平上子北冰洋130011陸地與海洋的復習課課件12陸地與海洋的復習課課件13陸地與海洋的復習課課件14陸地與海洋的復習課課件15陸地與海洋的復習課課件16陸地與海洋的復習課課件17陸地與海洋的復習課課件18陸地與海洋的復習課課件19陸地與海洋的復習課課件20陸地與海洋的復習課課件21陸地與海洋的復習課課件22陸地與海洋的復習課課件23陸地與海洋的復習課課件24陸地與海洋的復習課課件25陸地與海洋的復習課課件26陸地與海洋的復習課課件27陸地與海洋的復習課課件28陸地與海洋的復習課課件29陸地與海洋的復習課課件30陸地與海洋的復習課課件31陸地與海洋的復習課課件32陸地與海洋的復習課課件33陸地與海洋的復習課課件34陸地與海洋的復習課課件35陸地與海洋的復習課課件36陸地與海洋的復習課課件37陸地與海洋的復習課課件38陸地與海洋的復習課課件39陸地與海洋的復習課課件40陸地與海洋的復習課課件4131、只有永遠躺在泥坑里的人，才不會再掉進坑里?！诟駹?/p>

32、希望的燈一旦熄滅，生活剎那間變成了一片黑暗。——普列姆昌德

33、希望是人生的乳母?！撇卟?/p>

34、形成天才的決定因素應該是勤奮。——郭沫若

35、學到很多東西的訣竅，就是一下子不要學很多?！蹇?1、只有永遠躺在泥坑里的人，才不會再掉進坑里42陸地與海洋的復習課36、如果我們國家的法律中只有某種神靈，而不是殫精竭慮將神靈揉進憲法，總體上來說，法律就會更好?！R克·吐溫37、綱紀廢棄之日，便是暴政興起之時?！ての锾?8、若是沒有公眾輿論的支持，法律是絲毫沒有力量的?！屏ζ账?9、一個判例造出另一個判例，它們迅速累聚，進而變成法律?！炷岫蛩?0、人類法律，事物有規(guī)律，這是不容忽視的?！獝郢I生陸地與海洋的復習課陸地與海洋的復習課36、如果我們國家的法律中只有某種神靈，而不是殫精竭慮將神靈揉進憲法，總體上來說，法律就會更好?！R克·吐溫37、綱紀廢棄之日，便是暴政興起之時。——威·皮物特38、若是沒有公眾輿論的支持，法律是絲毫沒有力量的?！屏ζ账?9、一個判例造出另一個判例，它們迅速累聚，進而變成法律?！炷岫蛩?0、人類法律，事物有規(guī)律，這是不容忽視的?！獝郢I生第二章陸地和海洋的復習課復習目標內4E一、海陸的分布:二、七大洲和四大洋:W1、基本概念2、七大洲3、四大洋、海陸的變遷:1、海陸變遷的原因2、大陸漂移假說3、板塊運動學說精確計算本質上是對數(shù)的運算，有利于培養(yǎng)學生的抽象能力；估算本質上是對數(shù)量的運算，有利于培養(yǎng)學生的直觀能力。根據(jù)現(xiàn)在的數(shù)學知識劃分，類似于“21×59≈”屬于精確計算中的粗略計算，不作為估算教學的內容。只有在解決具體的實際問題中的近似計算才叫做估算，所以課程標準更加強調在現(xiàn)實的情境中培養(yǎng)學生的估算意識和估算方法。在小學階段，估算問題要有合適的實際背景，否則就失去了估算的教育意義。第一學段估算：根據(jù)情境選單位。估算往往涉及在哪個單位上計算的問題，因此需要在計算之前，針對實際背景選擇合理的單位。學生在選擇單位的過程中，可以感悟到估算是對實際問題的度量，進而感悟如何估算才是合理的。例如，學校組織479名學生去看電影。如果電影票每張8元，帶4000元錢夠不夠？解決此題的適當方法是把479人看成500人，所以適當?shù)膯挝皇恰?00人”。結合具體情境，選擇適當?shù)膯挝皇堑谝粚W段估算的核心。在對大數(shù)進行估計的時候，選擇合適的單位也很重要。教室到學校體育館有多遠，就應當選用米作單位。而從家到學校有多遠，就要選擇千米作單位。太陽到地球的距離就要用光年作單位了。第一學段的估算強調在具體的情境中選擇合適的單位，剛才的例子是選擇了500人作單位。一般來說，估計教室的長度時，通常以“米”為單位；估計書本的長度時，通常以“厘米”為單位。也可以用身邊熟悉的物體的長度為單位，如步長、臂長等。教學中，教師要讓學生結合實際，熟悉一些常見的計量單位，真正了解其長短、大小和輕重等，并在頭腦中建立起相應的表象。第二學段估算：根據(jù)情境選方法。對于已經(jīng)給定了數(shù)量，大量的估算是為了得到問題解的上限或下限，為此，需要對給定數(shù)量適當?shù)卦黾踊驕p少（即大估或小估），然后湊整計算。例如，李阿姨去商店購物，帶了100元，她買了兩袋面，每袋30.4元，又買了一塊牛肉，用了19.4元。她還想買一條魚，大的每條25.2元，小的每條15.8元。請你幫李阿姨估一下，她帶的錢夠不夠買小魚？能不能買大魚？這個例子提出了兩個問題，這兩個問題的核心都是估計100元購物后的剩余金額，但兩種估算方法有所不同：第一個問題，“夠不夠買小魚”，是估計剩余金額的下限（至少剩余多少錢），如果下限超過15.8元，那么就可以買。對于估計下限的問題，把已經(jīng)花掉的錢數(shù)要適當往大估，可以把面粉估作每袋31元，牛肉估作20元，那么剩余金額至少有100-31×2-20=18（元），夠買小魚。第二個問題“能不能買大魚”，是估計剩余金額的上限（最多剩余多少錢），如果上限不到25.2元，就肯定不能買大魚。對于估計上限的問題，已經(jīng)花的錢數(shù)要適當往小估，把面粉估作30元每袋，牛肉估作19元，100-30×2-19=21（元），不能買大魚。對于一個問題的估算，嚴格地說并沒有對錯之分，只有是否恰當之別。如何選擇估算的單位，要看實際背景，用100元購物，以元為單位是恰當?shù)?，如果?0000元購物，當然可以用100元做單位；至于用精確計算還是估算，也要看具體情境。去商店購物，顧客大概算一下錢夠不夠就行了，但收銀員卻必須精確計算。對于估算問題，總的想法不是有意為難學生，所以一般不在審題上設置難度，重點要考查學生估算單位選擇是否恰當、估算方法是否得當。教育領域積累了大量的學生信息，例如成績、文體科技活動參加情況以及畢業(yè)發(fā)展狀況等信息，這些信息直接反映了學生在校的學習狀態(tài)、性格特點甚至發(fā)展方向。對學生信息的分析能夠指導教學，引導學生工作者工作的展開，對學生的培養(yǎng)和發(fā)展起到一定的輔助作用。目前，對學生數(shù)據(jù)的利用主要是對學生成績的簡單分析，例如：對學生成績計算平均學分績點，排名劃分等級線；對修課學分進行統(tǒng)計分析。這類基礎分析主要依賴分析人的經(jīng)驗，而缺乏一個客觀的廣泛的評價標準，在實際中發(fā)揮的效用有限。數(shù)據(jù)挖掘技術能從大量看似無聯(lián)系的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)有用的信息。高等大專類院校學生信息中包含大量有用的信息，對學習成績、文體科技類競賽參加情況以及畢業(yè)后發(fā)展走向進行挖掘能得到許多對學生工作以及就業(yè)指導決策有價值的信息。在對與此相關的項目進行調研分析之后總結出，對于學生信息的分析，文獻[1-3]只是停留在對學生信息某一方面的具體分析，沒有對學生信息進行總體整合分析，這就有可能導致分析的不夠全面對未來發(fā)展預測的不準確，并且在預測之后沒有對預測的準確率進行估計，這種分析的方法不能確定預測的穩(wěn)定性與準確性。本項目將對北京某高校計算機學院學生的各項信息進行整合分析，從一個較為完整的角度通過學生的在校信息對學生未來的發(fā)展方向做以預測[5][6]，并且對預測的準確率進行計算，以確保估計的可信度。下面將從學生信息收集與預處理、決策樹的應用、結果分析以及結束語四部分來進行詳細闡述。1學生信息收集與預處理本次研究以北京某高校計算機學院2016、2017屆畢業(yè)生為主要分析對象，采集學生姓名、專業(yè)、學習成績、就業(yè)單位以及是否參與過科研競賽和社團等信息，該數(shù)據(jù)由學院畢業(yè)生指導教師、科研管理教師以及社團管理教師提供，從根本上保證了數(shù)據(jù)的準確性與可靠性。收集到的數(shù)據(jù)大多是以Excel形式進行存儲，這些表格在維度、標準上有較大的差異，因此需要對數(shù)據(jù)進行預處理：1）數(shù)據(jù)清洗：通過填寫缺失值，光滑噪聲數(shù)據(jù)、刪除重復數(shù)據(jù)、解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)；2）數(shù)據(jù)轉換：收集到的數(shù)據(jù)有一部分是和本項目是不相關，是冗余的，減少不相關數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)挖掘的影響是至關重要的。3）數(shù)據(jù)規(guī)約：數(shù)據(jù)經(jīng)過前面的步驟之后已經(jīng)基本符合要求，但還需要經(jīng)過規(guī)約對數(shù)據(jù)進行最后一步的規(guī)范，使數(shù)據(jù)量減少，讓挖掘的工作量達到更高的效率。4）數(shù)據(jù)分類：數(shù)據(jù)的分類是為了算法能夠更好地處理數(shù)據(jù)。學生的專業(yè)分為三種：計算機科學與技術、網(wǎng)絡工程、軟件工程，為了更為方便的表示，將計算機科學與技術設為1，軟件工程設為2，網(wǎng)絡工程設為3。成績按照優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格，對應為1、2、3、4、5五個等級。其他數(shù)據(jù)按照類似的方法進行整理。按表1的處理規(guī)則對數(shù)據(jù)處理后，得到如圖1所示的分類圖：從左到右分別表示專業(yè)分類、競賽、社團、必修課平均成績、以及就業(yè)單位。2決策樹的應用決策樹算法是數(shù)據(jù)挖掘算法中一種典型的分類方法，首先對數(shù)據(jù)進行處理，利用歸納算法生成可讀的規(guī)則和決策樹，然后使用決策對新數(shù)據(jù)進行分析。決策樹的構造可以分為兩部分，第一部分是構建決策樹，即通過訓練數(shù)據(jù)集產(chǎn)生符合實際需求的數(shù)據(jù)集，第二部分是通過對已經(jīng)產(chǎn)生的決策樹進行修剪的過程。主要是用訓練數(shù)據(jù)集對決策樹進行測試，將對預測結果平衡性的分枝減掉。在本研究中決策樹的應用主要思想是通過使用決策樹算法對收集數(shù)據(jù)預處理后得到訓練數(shù)據(jù)集進行分析建模，然后利用所見模型對未知數(shù)據(jù)進行預測。預測的好壞的衡量主要體現(xiàn)是預測的準確程度，因此在利用決策樹實現(xiàn)分類預測功能的基礎上，我們增加了獲得預測準確率的方法，從而檢驗預測結果的準確程度。具體實現(xiàn)分為兩個步驟，第一步是先將構建決策樹的數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)導入并加載，調用wekajar包中的決策樹算即i48算法形成決策樹，然后會根據(jù)決策樹的路徑做出最優(yōu)路徑，遍歷數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進行預測，得到結果后將預測結果寫到文件中，具體實現(xiàn)過程如圖2所示：第二步是對決策樹的準確率進行測試驗證，從收集到的北京某高校計算機學院2016、2017屆畢業(yè)生的數(shù)據(jù)即訓練數(shù)據(jù)集中隨機抽取部分數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，將構建決策樹和測試數(shù)據(jù)導入并加載。通過i48算法構建好決策樹，來預測測試數(shù)據(jù)結果，將測試數(shù)據(jù)結果和真實結果進行對比，統(tǒng)計預測結果準確數(shù)據(jù)個數(shù)和測試數(shù)據(jù)總個數(shù)，來得到準確率。具體實現(xiàn)過程如圖3所示：3結果分析經(jīng)過對預處理的數(shù)據(jù)決策樹算法分析之后，得到如?D4的數(shù)據(jù)決策樹，由此圖可得出以下分類規(guī)則：1）成績>90的同學，將會選擇攻讀研究生；2）成績在80-90的同學，專業(yè)在計算機科學與技術且未參加競賽的同學會選擇科技類公司，參加競賽的同學會選擇攻讀研究生而專業(yè)在軟工和網(wǎng)工的同學則將會選擇在科技類公司工作；3）成績在70-80的同學，專業(yè)在網(wǎng)工的同學且未參加過競賽的同學會選擇科技類公司作為發(fā)展方向，參加過競賽的同學將會選擇非科技類公司，而計算機科學與技術和軟件工程的同學則更傾向于選擇科技類公司。4）成績在60-70的同學，專業(yè)在計算機科學與技術和網(wǎng)絡工程的同學會選擇科技類公司，軟件工程的同學會選擇非科技類公司。5）成績在60以下的同學，參加過社團的同學會選擇非科技類公司，未參加過社團的同學會選擇科技類公司。根據(jù)訓練數(shù)據(jù)集中學生三種工作類型location_l：location_2：10cation3=51：82：199的比例隨機選取測試數(shù)據(jù)集26條（如圖4測試數(shù)據(jù)），使用上述方法，得到預測結果（如圖5），最后一列即為預測的學生工作類型。將得到的預測數(shù)據(jù)結果（如圖5）與真實數(shù)據(jù)（如圖6）進行準確率的對比，準確率達到0.846，證明本研究具有較高的準確率和可信任度。4結束語本研究利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的決策樹算法對學生信息分析之后進而得到?jīng)Q策樹模型，通過對模型得到的分類規(guī)則，實現(xiàn)幫助學工老師指導學生就業(yè)的同時，也幫助學生就業(yè)時對自己有一個較為準確的定位，幫助學校和學生樹立責任意識和危機意識，實現(xiàn)各方努力，提高畢業(yè)生的實際就業(yè)問題。通過實踐驗證，本研究對學生就業(yè)具有一定的指導意義和實用價值，具有較高的準確率和可信任度，但由于目前收集到的數(shù)據(jù)有限，數(shù)據(jù)分布不均衡，使得結果預測仍有誤差，提高結果預測的準確性將是筆者接下來的研究重點。筆者將收集更多樣化的數(shù)據(jù)集，實踐更多數(shù)據(jù)挖掘的分析算法，使研究成果更加具有實用性的價值。陸地與海洋的復習課36、如果我們國家的法律中只有某種神靈，而43第二章陸地和海洋的復習課第二章陸地和海洋的復習課44復習目標內4E一、海陸的分布:二、七大洲和四大洋:W1、基本概念2、七大洲3、四大洋、海陸的變遷:1、海陸變遷的原因2、大陸漂移假說3、板塊運動學說復習目標45海陸的分布海洋(29%)三分陸地七分海洋海陸的分布46南極北極北半球南半球世界海陸分布不均勻,從南