【雷丁学姐】借助大数据进行学生的学校申请预测

准备工作：

1.“雷丁学姐”给我的，10年收集的学生申请数据，以Excel的数据作为整理。

2.Pytho 3.6本人使用Anaconda (数据包比较全)

基本实现方法：

学生数据解析，因为“雷丁学姐”在整理学生的资料过程中，学生的相关信息过于复杂有很多的维度，需要提取主要的信息，学生的维度有，1）大学在国内的排名，2）大学是否是985，3）或者211，4）学生的支付信用，5）学生的实习经历，6）学生是否参见了学校活动，7）学生是否在主要学科中获得了比较高的成绩，8）学生在于研究生课程相关的课程中是否获得好成绩，8）学生的雅思成绩。9）推荐文书的是由那个老师执笔的

经过筛选“雷丁学姐”，案例中这1万名学生的成绩发现，学校看重的几点

1）雅思成绩是硬性要求

2）文书老师决定了学校的申请的成功率

3）学生的在校成绩是对申请的很有影响的

己过这些分析我们基本得到了，每个专业的某分数的入取概率，

具体信息可以看着个视频

https://v.qq.com/x/page/c091617pspe.html

算法采用机器学习，来学习这些变量与录取率的关系

最终应用到“雷丁学姐”的研究生申请中

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