基于K-NN算法的学生就业安置预测产品系统

面向高校就业管理与学生职业发展指导场景，辅导员和就业部门通常需要根据学生的成绩、专业技能、实习经历、项目经验和求职情况判断其就业风险与发展方向。传统人工分析效率较低，难以对大量学生数据进行统一评估。本系统通过分析历史学生就业数据，对学生的就业安置情况进行预测，为就业指导和个性化帮扶提供参考。

系统支持学生就业数据的录入、导入、查询、修改和删除，可管理学生的基本信息、学习成绩、技能掌握情况、实习经历、项目经验及就业去向等数据。系统对原始数据进行清洗和特征处理，基于 K-NN 算法计算待预测学生与历史样本之间的相似度，输出就业安置预测结果；同时支持查看预测记录和相关数据统计，帮助管理人员识别需要重点关注的学生。

本人负责项目的数据处理、预测模型设计及系统功能开发。使用 Python 进行数据清洗、缺失值处理、特征编码和标准化，采用 scikit-learn 实现 K-NN 分类预测模型，并根据训练数据选择合适的邻居数 K。通过划分训练集与测试集对模型进行验证，结合准确率等指标评估预测效果。系统将学生基础信息与模型预测流程结合，实现数据管理、模型调用、预测结果展示和历史记录查询等功能，为学生就业指导提供数据支持。