数据挖掘在高校学生学习成绩分析中的应用

随着高校的扩招,学生的数量越来越大,传统的对学生成绩的统计分析方法已不适应深入分析的需要。针对学生情况数据库应用数据挖掘中的ID3算法进行了情况分类,并对得到的结果进行了分析,得出了影响学生成绩的内部原因以及其它一些结论。     

数据挖掘在成绩分析中的应用研究

将数据挖掘中的决策树算法和关联规则算法应用于成绩分析中，对两种算法得出的挖掘结果进行对比分析，得出两种算法各自的优势与不足，发现两种算法可以互补，将两种算法相结合应用于成绩分析中，可以得出比使用单一算法更全面的分析结果。     

数据挖掘在高校学生综合测评成绩分析中的应用

学生综合测评成绩作为衡量学生全面发展的重要指标,对学生的成长具有重要影响。利用数据挖掘的方法,对学生综合测评成绩数据进行分析,得到一些有用的结果,对学生的科学管理和评价有一定的指导意义。     

基于数据挖掘技术的成绩分析系统研究

成绩分析系统只进行简单的统计分析,已经无法满足教学需要.使用Delphi编程工具以SQL Server教据库技术构建一个基于数据挖掘技术的学生成绩信息管理系统.并对中学大量成绩数据库进行挖掘,得到了成绩分布图、找到了某些科目成绩和性别的潜在联系,完善现有的成绩分析管理,进一步指导教学.     

数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用

本文首先介绍了数据挖掘技术对高校学生成绩分析的意义与目标,在此基础上对目前常用的挖掘算法进行了分析与研究,最后以粗糙集算法为例实际介绍了学生成绩数据挖掘实例。     

用数据挖掘方法分析学生成绩的影响因素

随着我国高等院校招生规模的扩大,师范专科学校学生的生源质量在逐年下降,虽然老师对学生学习上的要求一降再降,但是学生的学习成绩还是令人堪忧,每学年都有很多学生要参加补考,到底是学生的入校成绩决定了学生的在校学习成绩,还是其他因素影响了学生的在校学习成绩呢?拟从学生入学成绩入手,用统计分析的方法,来剖析影响学生在校学习成绩的因素。     

数据挖掘在学生成绩分析预警中的应用

近些年，各大高校一直扩大招生规模为教务管理带来巨大冲击，文中以数据挖掘技术为研究视角，通过数据挖掘对学生成绩进行分析和预警，找到学生不及格课程之间的潜在联系，根据具体因素提出合理的解决办法，提升学校的教学质量。     

基于糊模ID3算法的高校学生流失数据挖掘研究

目前高校不断扩招,生源却逐渐减少,于是预防和减少学生流失正成为各高校必须面对的问题。通过对高校学生流失情况进行数据挖掘,可发现一些有价值的信息,为解决高校学生流失问题提供帮助。基于糊模理论提出了糊模ID3算法,并将该算法运用于分析高校学生流失原因之中。通过实验证明,该算法生成的决策树更加合理,分类速度更快,为解决高校学生流失问题提供了理论依据。     

基于决策树算法的学生成绩的预测分析

针对学生成绩问题,用决策树算法建立分类规则和分析预测模型,描述如何根据分析预测结果发现影响学生成绩的因素,进而有益于教师改进教学方法,提高学生的学习效果.通过实例验证,建立决策树,得出分类规则,结果表明该算法能够对学生数据进行正确分类,得到有价值的结论.     

决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究

高职院校的学生的成绩是一项重要的数据,它不仅是对学生学习情况的评价,也是对教师教学质量的检查。本文研究了使用决策树算法对学生的成绩进行挖掘分析,分析学生的毕业设计成绩与基础类课程、专业类课程以及专项实践类课程之间隐藏的内在联系,指导教师在今后的教学中加强学生实践操作能力的训练,进而提高教学质量。     

基于数据挖掘决策树的犯罪风险预测模型

简要介绍了数据挖掘技术在犯罪行为分析上的利用和决策树构造方法，结合一个犯罪人员数据集市的样本数据，采用决策树分析方法进行了尝试性的数据挖掘，给出了一个较为成功的挖掘思路和模式，得出了有效的分析结论。     

数据挖掘在高校学生管理工作中的应用

本文在高校学生管理决策中利用数据挖掘技术,提出新形势下高校学生管理工作的新模式,并对工作中的几个管理应用进行讨论.     

数据挖掘在高校学生心理问题中的应用

随着高校学生的心理问题越来越多,越来越复杂,使得传统的对学生心理问题的统计分析方法已不适应深入分析的需要。应用数据挖掘技术中的C4.5算法对学生心理数据库进行了情况分类,并对得到的结果进行了分析,得出了影响高校学生心理的因素,对高校学生进行心理健康状况预测,为高校学生心理健康教育提供决策支持。     

数据挖掘在动力设备监控系统中的应用研究

通过对动环系统监控设备情况及数据特点的分析,结合数据挖掘的相关知识,提出了利用数据挖掘方法对动环数据进行分析的一些方向和初步研究     

基于数据挖掘的高校学生信息海量数据处理

随着高校学生规模的日益扩大,学生信息的数据激增,在学生信息管理中,如何处理海量数据是每个学生管理者非常关心的问题;该文提出了利用数据挖掘方式首先对数据进行预处理,然后根据缓存页面分页算法来处理海量学生信息,在实际处理数据时,具有很高的参考价值。     

基于数据挖掘的决策树方法分析

决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。在介绍了决策树方法的一般知识后,深入分析了决策树的生成算法与模型,并对决策树的剪枝过程进行了探讨。     

决策树算法在中职学校学生成绩分析中的应用研究

使用数据挖掘技术,建立基于决策树技术的中职学校学生成绩分析模型,从中找到潜在的、影响学生成绩的因素,为提高教学质量或教学改革提供参考依据。     

数据挖掘技术在学校管理中的应用

数据挖掘技术是一门多学科相互交叉融合而形成的新兴学科。目前,该技术已在商业、金融业、农业、互联网、医药业等多个领域中得到广泛应用。而将数据挖掘技术与学校管理相结合,可以从大量事务管理数据中提取出了隐藏在其中的有用信息,因此可以帮助教学人员合理安排教学工作,协助辅导员对学生的管理,从而促进教育体制的进一步完善与发展。本文由数据挖掘技术概述入手,论述了数据挖掘技术在学校管理中的作用,最后,将数据挖掘技术应用在学生成绩管理中,可以实现透过现象看本质,提炼有价值的信息。     

决策树算法在学生成绩预测分析中的应用

在教学管理工作中,学生成绩是评估教学质量的重要依据,多种因素可能对学生成绩造成影响。利用数据挖掘工具,对学生的学习成绩进行预测分析,利用预测分析结果,及时指正学生出现的不良学习行为,检查老师的教学效果。应用决策树C4.5算法建立学生成绩预测分析模型及分类规则,找出影响学生成绩的因素,有效的辅助教学管理工作。     

基于决策树的数据挖掘算法应用研究

以决策树数据挖掘分类算法在金融客户关系管理(CRM)中的应用为例,进行了数据挖掘的尝试,从中发现企业产品的销售规律和客户群特征,从而提高CRM对市场活动和销售活动的分析能力,得到了与实际经验相符的结果和相应的"规则",验证了其可行性和可供决策支持的现实意义.