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  • 关于专业任意选修课的看法——利用层次分析法教你做出最佳选课方案

    一、问题背景

      大数据18级的专业任意选修课主要有下面几门课程:

    A1互联网金融
    A2移动电子商务
    A3大数据可视化
    A4信息咨询学
    A5企业资源计划(ERP)
    A6大数据技术及应用基础
    A7Python及大数据分析应用
    A8商务智能与R语言

      现在要同学们选择至少两门课程作为自己的选修科目。显然,像这样的现实生活中常见的问题属于决策问题,而所有的决策问题都需要提出一定数目的预设方案进行选择评估。像上面表格陈列的那样,预设方案不止8种,我们学过排列组合知道,假定一个同学的最大学习精力只能保证他(她)选择至多4门选修课,那么其共计有154种备选方案。

      但是,如果把每种方案当作一个集合概念来看的话,每门课程就相当于这个集合里的元素,例如方案一:{A1,A2};方案二:{A1,A2,A3};方案三:{A4, A5, A7, A8}等等。接下来我要假设一个前提,即每个同学选课都是保持理智的(有过选课的考虑,有主见的选择),并且每门课的供应量充足,只有这样的话,层次分析法才能适用于大数据选课模型的构建。

      由于同学选课都保持理智,所以对于8门选修课,内心有一定的比较排序,比如小明最喜欢A1,第二喜欢A5,第三喜欢A6。那么根据他的意识,除去选课过程中出现的网络崩溃,手滑等问题,他100%会优先选择这三门学科。那么问题来了,我们现在是不是要给所有这8门学科一个综合的评估,给出比较优劣的排名,然后同学根据评估矩阵来知道这门课的一个权重。

    二、模型构建

      层次分析法

      首先,我们的目标任务是选课,方案有154种,但是只要给出每门课的客观评分就能够了解科目的综合情况,不过评估课程要遵循一定的标准,下面我们简单讨论一下如何设置标准。

      B1.课程的实用性(课程是否注重实际应用,是否需要实践)

      B2.课程的难度

      B3.课程的重复性(课程是否与之前的专业必修课或者网络学习资源重复)

      B4.课程的前沿性(课程是不是最前沿的)

      B5.兴趣看个人(综合评估主要参照上面四个指标)

      然后对于上述四个指标进行第一次比较构建:

      构建法则,【2,4,6,8介于中间】

    1 一样重要
    3 比较重要
    5 重要
    7 非常重要
    9 十分重要

      由于大数据是工科(我感觉学校存在一些院级领导邀功的风气,大数据专业是管工院上报的,但是归属信工院,层次级别上说不过去,虽然是管理学,但是我们都没有管理学基础这门课,不知道学校咋想的,看在学代码的份子上,我还是把它当作工科对待吧),所以我们比较注重实用性、前沿性、其次才是难度,毕竟要恰饭的嘛。

      构建比较矩阵

      B1 B2 B3 B4
    B1 1 3 7 2
    B2 1/3 1 3 1/5
    B3 1/7 1/3 1 1/7
    B4 1/2 5 7 1

      所谓的比较矩阵就是两两进行比较,看看问题谁最重要,采用比值法B1/B2=3,B2/B1=1/3,B1相对于B2而言比较重要,就这么简单!

      然后将每个评估准则施加到课程的比较矩阵的构建中,比如控制变量,在B1实用性条件下,各门课的比较矩阵。

      例如:

      A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8
    A1 1              
    A2   1            
    A3     1          
    A4       1        
    A5         1      
    A6           1    
    A7             1  
    A8               1

    三、借助Python工具的黑箱操作得出如下评估矩阵

      

       分别是A1到A8八门课程的权重分布,其中比较优势为:从前到后(权重降序排列)

    大数据技术
    python大数据分析
    R语言
    大数据可视化
    互联网金融
    移动电子商务
    信息咨询学
    ERP

      哈哈,有没有惊讶到!最后学习还是要看兴趣,没有兴趣就要学真本事恰饭,不能瞎选科目!

      

    爱我没结果!
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