本课题所要用的数据是学生的前四个学期的成绩。而本课题研究的目的是根据学生的各科成绩对学生进行分类，分析每一类学生的能力倾向，以便在以后选择专业方向选择时能根据此结果给出具有一定参考价值的建议，由于信息与计算科学这个专业的专业方向主要有两个：一是计算机软件方向，二是金融数学方向，像大学英语，思政概论，思政纲要，论语导读，形势政策教育等都是一些全校公共基础课程，并不涉及计算机软件以及金融数学这两个能力中的任何一个，所以我们只从该专业前四个学期所有课程中选择与专业方向有关的课程作分析，选出课程的各科成绩如附录一所示。

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结果分析

1.特征值及贡献率

在表1中选择特征值大于1的因子保留，易知共保留4个因子，此时累计贡献率已经达到70.40%，即原始数据的信息总量已有70.40%被提取，能够反映学生的成绩，因此分析结果是比较理想的。

2.最大方差旋转后的因子载荷矩阵，见表2。

将旋转后因子载荷矩阵进行标示，下划线代表本行中绝对值最大的系数，得出因子结构如表5。

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表5可以看出影响Factor1的主要是一些数学专业课程，因此它反映的是数学专业能力；而影响Factor3的课程相对于Factor1是一些数学基础课程，例如C语言是数据库及数据结构的基础课程；影响Factor2的主要是一些软件应用的课程，因此它反映的是计算机应用能力；factor4是计算机基础课程，因此它反映的是计算机基础能力。

根据因子分析的结果我们找出了隐藏在学生成绩背后的潜在变量，根据这些变量对课程进行分类，这与平时我们主观感觉上的分类基本上是一致的。

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对于上面的分析结果我们抽取编号为74的同学，他的数学专业能力很强，但是计算机应用能力却比较弱，所以在以后选择专业方向的时候，可以考虑看看选择数学应用方向；又例如编号为71的同学，虽然他的数学基础能力不错，但是数学专业的因子得分太低了，所以在选择专业方向的时候，可以考虑选择计算机软件方向。所以上述的分类分析结果还是比较合理的。当然每个同学在选择专业的方向的时候都要考虑自己的兴趣以及各方面的因素，上述的结果只是为每一个同学提供一个参考而已。