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基于决策树的高校学生成绩分析和研究

数据挖掘技术是信息技术发展到一定阶段的产物,目前它已成为计算机科学与工程研究领域方面研究和应用的热点。数据挖掘是指从大量的数据中抽取隐含在其中、事先不知但又有潜在信息和知识的过程。数据挖掘在国内外已经取得了许多令人瞩目的成就,同时在很多领域得以成功应用。<br>  目前,数据挖掘技术已在我国推广,但在教学方面的应用比较少。在过去的数十年里,由于高等院校的不断扩招,学生人数上涨,加大了学生信息管理方面的工作难度。很多高校都在教学管理方面积累了大量数据,这些信息不能发挥其应有的作用和功能,原因在于数据基本还停留在简单的统... 数据挖掘技术是信息技术发展到一定阶段的产物,目前它已成为计算机科学与工程研究领域方面研究和应用的热点。数据挖掘是指从大量的数据中抽取隐含在其中、事先不知但又有潜在信息和知识的过程。数据挖掘在国内外已经取得了许多令人瞩目的成就,同时在很多领域得以成功应用。
  目前,数据挖掘技术已在我国推广,但在教学方面的应用比较少。在过去的数十年里,由于高等院校的不断扩招,学生人数上涨,加大了学生信息管理方面的工作难度。很多高校都在教学管理方面积累了大量数据,这些信息不能发挥其应有的作用和功能,原因在于数据基本还停留在简单的统计、备份和查询的阶段,对于一些不易察觉的信息没有深入的分析。由此可见,传统的数据管理方法已经不适应现代教育的发展要求,怎样高效地管理好学生的各种信息成为一个日益突出的问题,而数据挖掘是解决这个问题的可行而有效的方法。
  决策树技术是数据挖掘分类和预测的主要技术,它是通过一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表现形式的分类规则。本文在深入研究数据挖掘的基本理论和相关算法的基础上,将决策树技术应用到高校学生信息档案管理中的学生成绩分析研究中,设计与实现了基于决策树的高校学生成绩分析处理系统。首先,以高校学生信息档案中的学生成绩数据作为原始数据,并通过数据采集、调查表等方式补充收集数据,运用预处理技术生成数据集;然后,利用C4.5算法生成学生成绩分析决策树模型,并结合学生档案数据进行处理;最后,使用Enterprise Miner实验平台对学生数据进行实验验证和结果分析,研究学生兴趣爱好、主动学习习惯、课程实验等因素对学生成绩的影响,从而准确掌握学生的学习动态,为实际教学工作提供更多有价值的信息。

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