本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)分析方法，更具體的，涉及一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

高校讀研比例是學(xué)生填報志愿選學(xué)?？紤]的因素之一，以往想了解某所高校的的讀研情況只能在官方網(wǎng)站查找就業(yè)報告，在其中找到相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

如果想全面了解全國高校的讀研比例更是人力工程巨大，遇到?jīng)]有公布或頁面改版撤下文件的時候，就無法獲得高校的讀研比例。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，利用某些學(xué)校官方公布的有限信息，再結(jié)合學(xué)校的其他的信息，去預(yù)測別的學(xué)校的讀研比例。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的方法，該方法包括如下步驟：

步驟1，采集部分學(xué)校官方公布的讀研數(shù)據(jù)；

步驟2，根據(jù)統(tǒng)計的各學(xué)校所述讀研數(shù)據(jù)生成學(xué)校變量；

步驟3，用生成的所述學(xué)校變量擬合所述部分學(xué)校的所述讀研數(shù)據(jù)，得出建模模型；

步驟4，根據(jù)所述模型，把需要預(yù)測的學(xué)校變量作為自變量，得出讀研比例。

更具體的，所述步驟2中的所述生成學(xué)校變量具體包括：

計算全國高校二級學(xué)科即各專業(yè)的讀研比例mjr2_ratio；

根據(jù)所述mjr2_ratio計算所述學(xué)校的理論讀研率theoryInUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校讀研率inUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校專業(yè)大類中工學(xué)engineering，文學(xué)literature的讀研率；

統(tǒng)計所述學(xué)校的男女比例gender；

統(tǒng)計所述學(xué)校官方公布的讀研率 gfInUp。

更具體的，所述步驟3中的所述模型可以用如下回歸方程表示為：

gfInUp=theoryInUp+inUp+gender+engineering+literature。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明還提供了一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集部分學(xué)校官方公布的讀研數(shù)據(jù)；

變量生成模塊，根據(jù)統(tǒng)計的各學(xué)校所述讀研數(shù)據(jù)生成學(xué)校變量；

建模模塊，用生成的所述學(xué)校變量擬合所述部分學(xué)校的所述讀研數(shù)據(jù)，得出建模模型；

預(yù)測模塊，根據(jù)所述模型，把需要預(yù)測的學(xué)校變量作為自變量，得出讀研比例。

更具體的，所述變量生成模塊中的所述生成學(xué)校變量具體包括：

計算全國高校二級學(xué)科即各專業(yè)的讀研比例mjr2_ratio；

根據(jù)所述mjr2_ratio計算所述學(xué)校的理論讀研率theoryInUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校讀研率inUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校專業(yè)大類中工學(xué)engineering，文學(xué)literature的讀研率；

統(tǒng)計所述學(xué)校的男女比例gender；

統(tǒng)計所述學(xué)校官方公布的讀研率 gfInUp。

更具體的，所述建模模塊中的所述模型可以用如下回歸方程表示為：

gfInUp=theoryInUp+inUp+gender+engineering+literature。

本發(fā)明能預(yù)測其它各個高校的讀研比例，解決了官方數(shù)據(jù)的缺失（沒有就業(yè)報告）的問題，為考生提供了有效的數(shù)據(jù)參考。

本發(fā)明的附加方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述部分中給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

附圖說明

本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從結(jié)合下面附圖對實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的方法的流程圖；

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的系統(tǒng)的框圖。

具體實(shí)施方式

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用其他不同于在此描述的方式來實(shí)施，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不受下面公開的具體實(shí)施例的限制。

為了更好的說明本發(fā)明的方案，下面將結(jié)合說明書附圖進(jìn)行說明。

圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的方法的流程圖。

如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明的一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的方法，該方法包括以下步驟：

步驟1，采集部分學(xué)校官方公布的讀研數(shù)據(jù)。

舉例來說，自動采集某一年份學(xué)校官方網(wǎng)站上公布的各種讀研數(shù)據(jù)。

步驟2，根據(jù)統(tǒng)計的各學(xué)校所述讀研數(shù)據(jù)生成學(xué)校變量。

具體來說，根據(jù)步驟1中的讀研數(shù)據(jù)統(tǒng)計出該年份的相關(guān)專業(yè)、理論和實(shí)際讀研率，然后生成學(xué)校變量，具體包括：

計算全國高校二級學(xué)科即各專業(yè)的讀研比例mjr2_ratio；

根據(jù)所述mjr2_ratio計算所述學(xué)校的理論讀研率theoryInUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校讀研率inUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校專業(yè)大類中工學(xué)engineering，文學(xué)literature的讀研率；

統(tǒng)計所述學(xué)校的男女比例gender；

統(tǒng)計所述學(xué)校官方公布的讀研率 gfInUp。

步驟3，用生成的所述學(xué)校變量擬合所述部分學(xué)校的所述讀研數(shù)據(jù)，得出建模模型；

步驟4，根據(jù)所述模型，把需要預(yù)測的學(xué)校變量作為自變量，得出讀研比例。

更具體的，所述步驟3中的所述模型可以用如下回歸方程表示為：

gfInUp=theoryInUp+inUp+gender+engineering+literature。

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一種基于部分學(xué)校官方讀研數(shù)據(jù)預(yù)測其它學(xué)校讀研比例的系統(tǒng)的框圖。

如圖2所示，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、變量生成模塊、建模模塊和預(yù)測模塊，

數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集部分學(xué)校官方公布的讀研數(shù)據(jù)；

變量生成模塊，根據(jù)統(tǒng)計的各學(xué)校所述讀研數(shù)據(jù)生成學(xué)校變量；

建模模塊，用生成的所述學(xué)校變量擬合所述部分學(xué)校的所述讀研數(shù)據(jù)，得出建模模型；

預(yù)測模塊，根據(jù)所述模型，把需要預(yù)測的學(xué)校變量作為自變量，得出讀研比例。

更具體的，所述變量生成模塊中的所述生成學(xué)校變量具體包括：

計算全國高校二級學(xué)科即各專業(yè)的讀研比例mjr2_ratio；

根據(jù)所述mjr2_ratio計算所述學(xué)校的理論讀研率theoryInUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校讀研率inUp；

統(tǒng)計所述學(xué)校專業(yè)大類中工學(xué)engineering，文學(xué)literature的讀研率；

統(tǒng)計所述學(xué)校的男女比例gender；

統(tǒng)計所述學(xué)校官方公布的讀研率 gfInUp。

更具體的，所述建模模塊中的所述模型可以用如下回歸方程表示為：

gfInUp=theoryInUp+inUp+gender+engineering+literature。

本發(fā)明能夠依據(jù)有限的高校就業(yè)報告，獲取相關(guān)考研數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，構(gòu)建模型，只需要用部分高校的數(shù)據(jù)，就可以預(yù)測其它各個高校的讀研比例，解決了官方數(shù)據(jù)的缺失（沒有就業(yè)報告）的問題，可以有效的為考生提供數(shù)據(jù)參考。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。