基于多策略的学生成绩挖掘与分析

通过对数据挖掘技术的相关分析与比较，提出了多策略的设计思路，将数据挖掘与统计分析相结合，从海量成绩数据中提取隐藏于其中的有用信息，从而科学指导教学，提高教学管理水平。多策略是指：采用基于决策树的分类方法，对学生成绩库中数据进行挖掘，生成学生成绩决策树，能直观显示出某一成绩在不同等级计算方式所处的位置，为教学部门提供评价信息；同时采用基于总结规则的统计分析方法，完成不同情况下的成绩查询及对比分析，实现学生成绩分析报告、试卷质量评价报告及质量分析表的自动生成。应用该系统后将改进工作效率，提高教学质量。     

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.     

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.     

基于聚类和关联算法的学生成绩挖掘与分析

针对某高校信息工程学院学生的学习状况和培养方案的改进需求,以2008-2014级信息工程学院本科生课程成绩为研究对象,提出一种基于改进K-means和引入兴趣度的Apriori的学生课程成绩分析方法。采用改进的K-means算法对成绩信息进行离散化处理,采用引入兴趣度的Apriori算法进行挖掘并根据得到的课程之间的关联规则绘制课程关系网络图,对课程间的关联关系、衔接关系以及课程的重要程度进行分析。应用所述方法进行挖掘能够减少大量没有意义的规则,提高了挖掘结果的准确性,挖掘所得到的结果不仅能够为教学方案的设计和改进提供一定的参考信息,还有助于提高学校的教学质量和学生的学习质量。     

基于SQL Server BI决策树的学生成绩分析

随着数字化校园的普及,教学管理部门存储了大量的学生成绩数据,通过对学生成绩源数据进行数据的清理和转换,利用SQL Server BI决策树挖掘学生成绩之间潜在的、有效的信息,为教师提高教学质量和效率提供有用的参考。     

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。     

基于图书馆借书信息的学生成绩挖掘模型研究

基于图书馆信息管理系统上的学生书籍借阅信息,分析学生的借书行为习惯与学生的专业成绩之间的关系,通过对学生借书信息进行分类处理,最后运用关联规则的挖掘算法,提出并构建了一个学生专业成绩挖掘模型.利用该模型,可以通过学生的书籍借阅情况来分析和预测学生的专业成绩.     

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。     

基于关联规则挖掘的高校成绩分析研究

本文通过对本校某年级学生成绩进行分析,主要应用数据挖掘中的关联规则和Apriori算法,挖掘出一些合理的课程关联规则,将这些规则运用到教学管理中,可指导学生选课和合理的设置课程,为高校的教学管理提供参考。     

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。     

数据挖掘的实施分析

在介绍数据挖掘技术的基础上 ,讨论了数据挖掘的实施过程 ,分析并给出了实施有效挖掘的具体步骤 ,重点分析了其过程中的技术手段和核心环节。指出了数据挖掘的成功取决于对数据的合理处理及算法选择。     

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。     

基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究

基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具。文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向。     

基于决策树的网络教学数据挖掘应用

网络教育经过十年的发展,网络学院已经积累了大量的教学和学生数据。对这些数据进行整理和预处理,采用基于决策树的数据挖掘,发现相关的学习规律,帮助教务员和教师调整教学策略,提高网络教学质量。     

数据挖掘技术在税务稽查选案中的应用

数据挖掘,也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD).决策树是数据挖掘的一个重要的技术.本文尝试把数据挖掘的方法和技术,通过实现SLIQ算法把该技术应用到税务稽查的计算机选案的途径.     

数据挖掘技术在税务稽查选案中的应用

数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）。决策树是数据挖掘的一个重要的技术。本文尝试把数据挖掘的方法和技术，通过实现SLIQ算法把该技术应用到税务稽查的计算机选案的途径。     

一种基于统计分析的数据挖掘技术应用研究

为了充分利用教学管理数据库的资料,更科学评估学员计算机硬件统考成绩,作者提出一种基于统计分析的数据挖掘技术,并设计了相应的算法,将其应用在了近10年的《计算机硬件技术基础》课程统考成绩分析中,有效地找出了统考成绩分布的规律,同时也找出了各专业类别学员对不同类型题的掌握情况。这些规律可有效地指导教学,为进一步改革计算机硬件课程教学提供理论基础。     

数据挖掘中分类技术的研究

首先介绍了分类的概念,讨论了分类分析的步骤,阐述了用于构造模型的决策树算法,进一步讨论了决策树学习中出现的常见问题的解决方法。层层细化地展示了应用分类方法挖掘数据的方法,为实际应用提供了依据。     

一种基于数据挖掘技术的电力负荷预测系统

电力负荷预测是一项重要和具有挑战性的工作．本文介绍了一种基于数据挖掘技术的电力负荷预测系统的设计与实现过程．该系统基于C／S架构，采用了数据挖掘技术中的决策树算法，并在实际应用中取得了良好的效果。