基于数据挖掘的高校学生成绩分析与管理-论文.pdf

《基于数据挖掘的高校学生成绩分析与管理-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2015年第O3期牡丹江教育学院学报NO．03，2O15(总第157期)JOURNAL0FMUDANJIANGC0LLEGE0FEDUCAT10NSerialNo．157基于数据挖掘的高校学生成绩分析与管理田伟(兰州商学院陇桥学院，兰州730101)[摘要]随着高校招生的不断扩展，学生数量日益庞大，学生成绩的分布也越来越复杂，传统的学生成绩处理方法已不适应深入分析的需要，无法处理一些不易察觉的信息，因此需要把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中，找到影响学生成绩的内部原因以及一些结论，有针对性地提高教学水平的同时为高校的教学管理提供参考。本文应用Apriori算法对我院的学生成

2、绩进行了分析，并得出了一些结论，为学院的教学管理提供了参考。[关键词]数据挖掘}成绩分析；Apriori算法[中圈分类号]TP311[文献标识码]A[文章编号]1009—2323(2015)03—0099—02一、引青只有一项，另外这些规则一旦被生成，就只有大于用户给定学生的考试成绩历年来都是国内各高校评价学生学的最小可信度的规则才会被留下来。业、综合素质以及评估教学质量的重要指标。各高校在长(二)改进算法期的发展过程中积累了大量的数据，但现有的教学管理系众所周知，当一个事务中不包含长度为k的频繁项集统，对成绩的处理只限于输入输出和简单的查询统计，如时，则肯定不会包含任何一

3、个长度为k+1——频繁项集，统计各分数段的学生人数以及平均分、标准差等指标，却很因此，当需要生成k一候选频繁项集时，就不再需要对字段少涉及成绩的分析，导致无法进行有效的教学评价。如果长度小于k的记录进行扫描，以此减少对数据的扫描频率。能够把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中，合理开发利为了有效存储这些信息，我们需要另外建立一张辅助表E，用这些数据，找到学生成绩与课程前后顺序之间的相关关用于存放这些记录的编号和字段长度。然后再把不可能出系，可以帮助高校相关部门制定相应的措施，进而提高学院现在候选项集中的记录进行删除，每次扫描记录时，无需再的教育教学质量，也会对课程的设置与安排具

4、有重大的指对每条记录都进行扫描，只需对辅助表中存在的记录进行导意义。扫描即可。二、数据挖掘的定义四、实例分析数据挖掘(DataMining，DM)就是利用计算机这一现当前，许多高等院校的教学计划都是由教研室主任编代化工具对海量数据进行分析，目的是发现隐藏在数据背写，他们依据自己多年的教学经验、其他教师的建议以及国后的关系，为人们提供更多有价值的信息。通过数据挖掘家和学院的相关规定，共同决定给学生开哪些课，以及每门技术，人们可以从大量数据集合中找到他们感兴趣的信息，课程的顺序。我们完全可以利用多年积累下来的学生成绩还可以根据人们的需要对这些数据进行不同程度的分析，这一宝贵资源

5、。通过对学生的各科成绩进行数据挖掘，找使得数据的利用更彻底、更高效。数据挖掘过程可以分成到这些课程之间的关联规则，有助于高校教学计划的编写。四步：分别是确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分下面就应用我院2010级电子商务专业前六个学期的专业析。本文用到的数据挖掘技术是一种挖掘关联规则的主干课成绩，构建模型利用Apriori算法进行数据挖掘，并Apriori算法，并对此算法加以改进，通过对参与候选集的对结果进行了分析。元素计数方法来减少产生候选集的组合和数据库的扫描次(一)数据清洗与集成数，以此达到提高挖掘速度、减少数据库的I／o操作时间1．数据清洗的目的。随着各高校招生

6、规模的不断增长，高校存储的学．目的：消除噪声和不一致的数据。生成绩数量也增长迅速，但这些数据并没有发挥它应有的说明：为了方便处理，在这里我们规定对于缺少的成绩价值，利用挖掘关联规则的Apriori算法，找到隐藏在数据记录，一律按该课程成绩的平均分登记，而对于出现多次的背后的信息，为高校的教学管理提供支持。成绩记录，只按第一次出现的成绩进行记录。三、挖掘关联规则的Apriori算法2．数据集成(一)Apriori算法的描述目的：将多种数据源组合在一起，方便统计Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，通说明：为了方便统计，本例将各个学期的成绩集合在一过候选集生成和情

7、节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁个文件(*．xls)里，采用单一数据源。项集这是它的核心思想。该算法分为以下几步：第一，先要(二)数据选择与转换找到一切频集，项集出现的频繁性必须至少和预定义的最lI数据的选择小支持度一样。第二，由频集产生强关联规则，这些规则又目的：通过一定的方法从数据库中找出并分析任务相必须满足最小支持度和最小可信度。第三，使用第1步找关的数据。到的频集产生期望的规则，产生只包含集合项的所有规则，说明：在这次试验中，对课程的学分、学生的学号、姓名因为此处采用的是中规则的定义，所以每一条规则的右部