本文主要是介绍2024 年中国高校大数据挑战赛赛题 D：行业职业技术培训能力评价完整思路以及源代码分享，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
中国是制造业大国，产业门类齐全，每年需要培养大量的技能娴 熟的技术工人进入工厂。某行业在全国有多所不同类型（如国家级、 省级等）的职业技术培训学校，进行 5 种技能培训。学员入校时需要 进行统一的技能考核（称作“入校考核”），培训结束后再次进行统一 考核（称作“离校考核”）并根据该考核成绩总分位次颁发级别不等 的职业技术资格证和工作推荐 。与此同时，行业主管部门还需要根 据考核成绩对培训学校的培训效果进行评价。 长期以来，该行业主管部门都是以学员离校考核成绩来评价培训 学校的培训能力。这种评价制度显然有瑕疵，因为学员最终的考核成 绩不仅仅是由于培训学校的培训能力导致的，还有学员的素质等其他 因素，这使得部分培训学校不是把主要精力放在技能培训方法方式的 改进上面，而是去抓生源质量。这样会最终加剧培训效果的不均衡， 并会挫伤大多数培训学校和培训教员的工作积极性，影响了学校改进 培训教学管理的积极性，导致总体培训质量下降。因此，在对不同类 型的培训学校进行公正合理的培训能力评价是一件很有意义的事情。 附件数据给出了 6 个类型、160 个培训学校 32165 个学员的入
学、离校的 5 种技能考核和总分成绩。为了便于比较和研究，所有数 据都进行了标准化处理。
请你查阅相关文献，改造或独创性的运用大数据科学与技术方法，解决以下问题。
1. 般而言，入学的各技能考核成绩与对应的离校考核成绩绩可能存在着或多或少或无的关联性。请你对此进行分析。（完整见文末附件！）
要评估学员在培训期间的进步和学习效果，可以通过分析入学时各项技能考核成绩与对应的离校考核成绩之间的关联性来了解它们之间的相关程度。这种相关性分析有助于揭示学员在培训过程中的学习表现是否与其在培训结束时的综合能力提升相对应。以下是进行相关性分析的步骤：
- 使用斯皮尔曼等级相关系数，来衡量入学时各项技能考核成绩与对应的离校考核成绩之间的相关程度。这些相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，其中 -1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示无相关性。
- 根据相关系数的计算结果，可以得出入学时各项技能考核成绩与离校考核成绩之间的相关程度。如果相关系数接近于 1，则表示入学时考核成绩较高的学员通常在离校时也有较高的成绩，表明学员在培训期间取得了良好的进步和学习效果。相反，如果相关系数接近于 0 或负相关，则表示入学时的考核成绩与离校成绩之间关联性较低，学员的学习效果可能不如预期。
- 除了计算相关系数外，还可以通过绘制散点图或回归分析等方法来进一步探索入学时各项技能考核成绩与离校考核成绩之间的关系。这些方法可以帮助识别任何潜在的模式或异常情况，并深入了解学员的学习和成长过程。
2. 不同的培训学校有不同的生源质量、学校办学条件、学 校师资水平等的差异，仅仅用离校考核成绩的高低无法真正有效的体 现一个学校的真正的培训能力。请你运用附件数据，阐明什么类型的 培训学校，具体哪些培训学校在培训能力上面有较高的水平？请给不 同类型的培训学校培训能力进行排序，以及给出培训能力前 10 的学 校编号。（完整见文末附件！）
- 数据准备： 开始时，我们读取了包含培训学校、学校类型以及入学和离校考核成绩等数据的 Excel 文件。在加载数据后，我们进行了初步的数据清洗，去除了其中的缺失值，以确保数据的质量和准确性。
- 指标选择： 为了评估培训学校的培训能力，我们选择了一系列评价指标，其中包括了学员的入学和离校考核成绩。这些指标被认为是反映学员在培训期间所获得技能和知识水平的重要指标。
- 数据分析： 我们按照培训学校编号和学校类型对数据进行了分组，并计算了每个学校的入学和离校考核成绩的平均值。这一步骤使我们能够对每个学校的教学质量有一个初步的了解，并为后续的综合评价打下基础。
- 综合评价： 接下来，我们引入了综合评价得分的概念，这是通过对入学和离校考核成绩的平均值进行加权求和得到的。这一步骤允许我们综合考量学校在培训过程中的表现，并为不同学校之间的比较提供了一个统一的评价标准。
- 排名和分析： 最后，我们根据学校的综合评价得分对学校进行了排名，并选取了前 10 名具有较高培训能力的学校。通过这一步骤，我们能够识别出在教学质量方面表现突出的学校，并为未来的决策提供了有力的参考依据。
3. 每个培训学校有不同的特色，如有些培训学校技能 1 的 培训能力很好，而有些学校可能是技能2 的培训能力上有优势。请问， 哪些培训学校分别在哪种技能培训能力上有特色？每种技能列出前5 名的学校编号。（完整见文末附件！）
为了评估培训学校在不同技能培训能力上的表现，我们选择了入学和离校考核成绩作为评估指标。这些指标被认为是反映学员技能和知识水平的重要度量标准，能够帮助我们全面了解学校的教学质量。 采用一种综合的数据分析和排名策略来确定在不同技能培训能力上具有特色的学校。通过计算每个学校在每种技能上的平均成绩，并对学校进行排名，我们能够识别出在每种技能培训能力上表现突出的学校。通过对排名前五的学校进行深入分析，我们能够识别出在不同技能培训能力上具有特色的学校。这种分析不仅可以帮助我们了解学校的优势和劣势，还可以为未来的教育改革和政策制定提供重要参考。
4. 假设行业主管部门计划给 10000 名学员颁发职业资格证书。 请问，哪些因素对获取职业资格证书有着非常重要的影响？数据表中 最后有 10 名学员的离校考核成绩被删除，请你判断他们能否获取职业资格证？如果职业资格证分为一级和二级（一、二级比例为 1:3），那这 10 名学员中谁能获取一级职业资格证书？（完整见文末附件！）
- 首先需要计算每个学员的综合考核成绩。这包括入学时各项技能考核成绩和离校考核成绩的综合评估。我们可能需要考虑不同技能的权重，以及可能存在的培训学校质量因素对考核成绩的影响。
- 制定一个通过标准，以确定学员是否有资格获取职业资格证书。这个标准可以是总体考核成绩达到一定分数线，同时可能还需要考虑各项技能考核成绩是否达到相应要求。
- 考虑培训学校的质量对学员考核成绩的影响。不同类型的培训学校可能具有不同的教学质量和资源，我们可能需要根据学校类型给予不同的权重。
- 根据一级和二级职业资格证的比例，确定哪些学员能够获取一级职业资格证书。这可能涉及到对学员总数和一级证书的比例进行统计和计算。
- 将输出每个学员是否有资格获取证书以及证书级别的结果。这个输出包括学员编号、是否有资格获取证书以及最终的证书级别。
完整附件如下：
这篇关于2024 年中国高校大数据挑战赛赛题 D：行业职业技术培训能力评价完整思路以及源代码分享的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
