数据分析：

选择类神经网络模型，其中模型为多层感知器：

图1

图1为准确度预测模型，图中显示准确性为87.8%，说明该模型准确度较高，对学生的成绩预测较为准确。

图2

图2为对学生学习成绩的预测变量重要性，图中显示，学习环境与资源是最重要的因素，其次为母亲学历、父亲学历、家庭经济情况、文学素养。

因此，学习环境的质量对学生的学习成绩有着重要的影响。良好的学习环境包括鼓励学习的氛围、适宜的教学方法和资源以及积极的学术支持。教育资源对学习成绩的提升起关键作用：充足且高质量的教育资源是提高学生学习成绩的重要因素。

图3

图3是变量成绩预测结果，图中观测值为源数据中的学生成绩，预测值为模型预测的学生成绩，图中显示对成绩低的学生预测完全正确，对成绩高的学生预测完全错误。

猜测原因是成绩低的学生占比较大，因此在模型分析时，会偏向这一部分的预测。

图4

图4是网络图，图中线段粗细表示相关性即变量重要性，线条越粗表示关联性越大即越重要。

图中显示，文学素养的相关性最小，其他四类因素的相关性差别很小。因此，可以看出文学素养对学生成绩影响最小，但是仍然要注意文学素养是一个多维度的概念，包括阅读能力、文化理解、创造性思维等。由于其复杂性，测量文学素养并确定其与学生成绩之间的关系是具有挑战性的。