在线学习职业预测与犯罪率预测系统介绍

# 在线学习职业预测与犯罪率预测系统解析 ## 在线学习职业预测系统 ### 系统设计 该系统旨在打造更具用户友好性的体验，设计在使系统更具吸引力方面起着关键作用。应用程序采用 MERN（MongoDB、ExpressJS、ReactJS、NodeJS）技术栈构建，前端使用 ReactJS，后端使用 NodeJS，并借助多个 NPM 包来提升应用速度和代码效率。 系统具备以下核心功能： - 依据学习者的兴趣和技能，通过回答测验问题来预测其职业方向。 - 学习者可通过参加测验检验自身技能，从而明确职业方向。 - 为预测的职业提供用户友好的路线图。 - 学习者能通过完成路线图路径来跟踪自己的进度。 - 若学习者未在规定时间内完成任务，系统会发送邮件提醒。 ### 职业预测测验 为了实现职业预测，系统设置了兴趣测验和技能测验。用户完成任意一种测验后，系统将根据得分展示相应的职业。以下是兴趣测验的部分示例问题及对应职业得分的变化： | 问题 | 回答“是”增加的职业得分 | 回答“否”增加的职业得分 | | --- | --- | --- | | 是否对设计感兴趣 | 网页开发 | 数据科学家 | | 是否对网页开发感兴趣 | 网页开发 | 无 | | 是否对编程感兴趣 | 网页开发 | 无 | | 是否对人工智能感兴趣 | 数据科学家 | 无 | | 是否擅长数学 | 数据科学家 | 无 | ### 系统架构 系统架构图展示了在线学习管理系统的基本功能。前端采用 ReactJS，后端服务器使用 ExpressJS 和 NodeJS，数据库则选用 MongoDB。 ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px classDef data fill:#FFEBEB,stroke:#E68994,stroke-width:2px A(用户):::process -->|访问| B(前端 - ReactJS):::process B -->|请求数据| C(后端 - ExpressJS & NodeJS):::process C -->|查询数据| D(数据库 - MongoDB):::data D -->|返回数据| C C -->|返回结果| B B -->|展示结果| A ``` ## 犯罪率预测系统 ### 背景与动机 当前全球犯罪率居高不下，暴力犯罪日益增多，预防犯罪显得尤为重要。数据挖掘技术可从海量数据中提取有用信息和隐藏模式，在犯罪调查中具有显著成效。印度犯罪率的上升已成为关键问题，阻碍了国家向有效治理迈进，因此对相关犯罪统计数据和趋势进行深入分析十分必要。 ### 现有系