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基于数据挖掘的贫困助学金评定方法

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贫困学生的教育资助受到了国家、社会、学校的高度重视,为促进享受教育资源的公平性,需要建立更加完善的贫困生助学金发放制度,避免出现需要资助的学生未得到资助,而不需要资助的学生得到资助.通过大数据挖掘,结合某高校一卡通及贫困助学金发放数据,利用K-means聚类分析模型,对学校的消费方式进行分析,得到最低消费人群占比25.5％,符合贫困生资助比例,但该校的资助比例为21％,未达到资助覆盖面.由此方法构建的预测模型,可以为学校贫困生精准资助提供帮助.

李瑾

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西安石油大学,陕西 西安 710065

陕西财经职业技术学院,陕西 咸阳 712000

数据挖掘 贫困生 分类预测 贫困资助

2018

时代金融(下旬)
《时代金融》杂志社

时代金融(下旬)

影响因子：0.242
ISSN：1672-8661
年,卷(期)：2018.(5)
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