1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文准备通过多种种方法进行降维分析，由浅到深地分析32个因素对学生学业的影响，由于预测变量很多且数据量较大，准备采取一些基于这些数据特征的方法，以谋求达到较为理想的效果，希望最后的结果能够有较高的可解释性，这样数据降维以后的分析才能变得具体而有意义，这样对之后对应工作的开展有很好的指导意义。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文是对影响学生学业的因素的降维分析，找出其中最为显著的几个影响因素，准备采用主成分分析，切片逆回归和属性数据分析的方法达到数据降维的效果，研究具体到某个家庭成员、学生自身等因素对学业的具体影响。
3. 主要参考文献
[1]毕达天，邱长波，张晗.《数据降维技术研究现状及其进展》[J].吉林大学，长春师范学院.2013.
[2]何晓群.《多元统计分析（第三版）》[M].中国人民大学出版社.
[3]傅惠民.《逆回归分析和数据融合方法》[M].北京航空航天大学.2002.
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