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算法预测大学的学生准时毕业
摘要 - 本研究开发了统计学习模型，以评估本科生在预定期内毕业的可能性，并利用入学，表现和人口统计数据。国家教育统计中心（NCES）的最新数据强调了解决学生流失的紧迫性，这表明六年来全职本科生的完成率为59％。这项研究利用沙特大学的机构数据，重点是在2012-2013和2013-2014学年招收的新生，以确定有辍学风险的学生，从而实现及时的干预措施。使用精确，回忆，准确性和Matthews相关系数（MCC）构建和评估了在代表整个数据集的33.3％的测试集上构建和评估的十种算法，包括决策树，集合模型，SVM和ANN。调查结果表明，SVM和随机森林模型是最可靠的，分别达到0.830和0.831，并保持精确度，召回和MCC的平衡。相反，天真的贝叶斯模型记录了最差的表现。比较分析揭示了整体模型在预测学生流失方面的优越性能，而不是决策树模型，强调了模型选择在制定有效的早期干预策略中的重要性。此外，我们的分析表明，学术数据比录取数据更好地预测了时间毕业的预测指标，强调了机构需要专注于持续的学术评估数据。
阿什克罗夫特技术学院出勤和准时性 ...
研究表明，不经常上学会对年轻人的教育、未来和人生机遇产生重大的负面影响。如果学生经常缺课，那么他的 GCSE 成绩必然会比根据 Key Stage 2 的预测结果低一到两个等级。此外，学生的心理和情绪健康与出勤率高低之间存在着很强的相关性。每天出勤可以让学生感受到归属感和社会包容感，这对学生的好处远远超出了课堂学习和课程安排。最近的研究还表明，未经允许缺课的年轻人很容易卷入犯罪和反社会行为，而且他们离开学校后更容易失业。
准时，预算是针对现场运营领导者的新战略和技术指南
过去，跟踪和追踪设备是基本的，不可靠的，没有数据或分析。，但是下一代的物联网平台已经到了，其中包含专门构建的软件和用于现场操作的硬件。这些跟踪和追踪设备不仅确切地揭示了现场资产的何处以及正在发生的事情，而且还提供了对运营情报的访问，从而使更好的决策能够在日益数据驱动的世界中推动实际业务价值。
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2021年10月19日
2。欠款管理付款（AMP）计划。参与者必须是当前的可持续发展目标和住宅客户，并且必须参与护理或FERA计划。必须是客户至少六个月，并且在过去两年中至少有一次准时付款。使用电动服务的客户必须拥有过去500美元或以上的适当余额，其中一部分是在应有的90天或更早的时间。一旦入学，参与者必须连续12个月对本月的账单金额进行准时付款。在该计划成功完成后，AMP最多将原谅8,000美元。