摘 要：利用 C5.0 算法构建大学生心理健康预测的决策树模型和分类规则，利用 SPSS Clementine 数据挖掘工具对大学生心理卫生测评数据进行分析，以此对大学生心理健康状态进行了预测。研究发现：大学生的心理健康普遍存在一定的问题，应针对不同症状采取不同的干预措施；强迫症状、精神病性、抑郁、焦虑和人际关系敏感五个属性在大学生心理健康问题中占有较大的比重。
关键词：数据挖掘；SPSS Clementine；决策树；C5.0 算法；心理健康预测
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.07.032
基金项目：2021 年“三全育人”综合改革研究专项课题（FRF-DF-21-30）；2022 年度研究生教育教学改革项目（2023JGC037）
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）07-0127-04
The Application of Clementine Data Mining Tools in Mental Health Prediction of College Students
BO Qixin, GAO Xuedong, PAN Yingxue
(School of Economics & Management, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
Abstract: Using C5.0 algorithm to construct a decision tree model and classification rules for college students' mental health prediction, SPSS Clementine data mining tool is used to analyze college students' mental health evaluation data, so that the mental health status of college students is predicted. The study found that there are some common problems in college students' mental health, and different interventions should be taken for different symptoms; The five attributes of obsessive compulsive symptoms, psychosis, depression, anxiety, and interpersonal sensitivity account for a large proportion in college students' mental health problems.
Keywords: data mining; SPSS Clementine; decision tree; C5.0 algorithm; mental health prediction
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作者简介：薄启欣（1989—），男，汉族，黑龙江伊春人，讲师，主要研究方向：教育管理、管理过程优化；高学东（1963—），男，汉族，河北唐山人，教授，博士生导师，博士，主要研究方向：管理过程优化；通讯作者：潘莹雪（1994—），女，汉族，山东德州人，博士研究生在读，主要研究方向：大学生就业管理、管理过程优化研究。