基于C4.5决策树学生成绩数据挖掘方法

数据挖掘技术从产生以来得到了广泛的研究和应用,在数据的分类技术方面C4.5算法的研究已经比较成熟,但在学生成绩挖掘方面的应用比较少,本文首先论述了主要分类技术,详细介绍了C4.5决策树分类算法,并以实际学生成绩数据为依据,进行学生成绩的数据挖掘,通过对挖掘结果的分析表明,C4.5决策树算法高效、准确,是对学生成绩数据挖掘的首选工具.     

大学生数学素质的模糊决策方法

运用模糊决策方法，建立了简单的模糊综合评判模型，对部分学生的成绩数据库进行数据挖掘．运用Borda数方法得到了学生的数学素质更合理的排名，并对一些隐藏信息进行挖掘解释.     

数据挖掘技术在成绩分析中的应用

成绩管理是学校教学管理的重要组成部分,数据挖掘在成绩分析中已有很多应用。简要概述了数据挖掘的基本概念和方法,给出了成绩分析中的关联规则、分类方法、聚类分析等多种数据挖掘应用方法,并总结了数据挖掘在成绩分析中对教学管理的作用。     

关联规则挖掘在学生成绩管理中的应用

数据挖掘给人们提供了一种新的认识数据、理解数据的智能手段,关联规则是数据挖掘的一种重要模式。本文在研究关联规则挖掘技术的基础上,将数据挖掘技术和关联规则算法运用到学生成绩管理中:以某班学生在校成绩为数据源,分析了课程间的影响关系,从而能够发现导致留级、退学的那些课程。     

关联规则在学生成绩分析处理中的应用

学生成绩对学生评价非常重要,为找出影响学生成绩的一些因素间的关联关系,依据数据挖掘关联规则中的FP-growth算法,运用SQL Server 2005中AnalysisServices工具对收集到的学生成绩数据集进行挖掘分析,期望发现影响学生成绩的因素间的联系,将其进行改善并应用于教学实践中,有利于提升教学质量,提高学生成绩.     

关联规则技术在高职学生成绩预警中的应用研究

本文通过对数据挖掘中关联规则技术的深入研究,在教务管理数据的基础上,将关联规则技术应用于学生成绩分析中,构建了学生成绩预警模型,建立学籍预警机制,早期发现学生课程成绩不及格,及时进行帮扶,避免学生留级、退学,有效地提高了高职院校的学生管理、教学质量和毕业就业。     

关联规则在学生成绩分析处理中的应用

学生成绩对学生评价非常重要,为找出影响学生成绩的一些因素间的关联关系,依据数据挖掘关联规则中的FP-growth算法,运用SQL Server 2005中AnalysisServices工具对收集到的学生成绩数据集进行挖掘分析,期望发现影响学生成绩的因素间的联系,将其进行改善并应用于教学实践中,有利于提升教学质量,提高学生成绩.     

基于差分隐私的学生成绩隐私保护系统

基于学生成绩的数据挖掘技术出现了许多创新,设计了一个基于差分隐私技术的学生成绩隐私保护系统,该系统从考虑保护学生成绩隐私角度出发,在发布学生成绩数据前,先对静态数据进行差分隐私保护处理,再将数据应用到真实教育数据发布中,最终不仅方便用户根据不同需求发布结果,而且达到对学生的个人隐私数据进行保护的目的。     

基于数据挖掘的考试成绩科学化管理

将数据挖掘技术引入到体育考试成绩科学化管理中来,提出了基于数据挖掘的体育考试成绩科学化管理框架,以关联规则为例,详细讨论了利用数据挖掘进行体育考试成绩科学化管理的具体过程,并对结果进行了简要分析.     

基于数据挖掘的艺术专业课程关联性研究:以太原理工大学轻纺工程与美术学院为例

探讨了艺术专业课程的关联性问题,通过对数据挖掘中的关联规则研究,将学生成绩进行了预处理,利用FP_growth算法较快地对学生成绩数据进行了挖掘,从而得出一些合理、可靠的课程关联性规则,为艺术专业的课程设置和教学大纲的修订提供了决策依据。     

学生成绩数据挖掘的研究与实现

文章从分析影响学生成绩的因素出发,利用数据挖掘关联规则中的Apriori算法对采集的学生数据集进行挖掘,以期发现影响学生成绩的潜在因素,从而为相关部门制定教学政策,改善教学质量提供理论支持和科学依据,从而更好地开展教学工作,更好地为学生服务.     

基于纵横距离的单纯异常点检测算法及应用

首先讨论了异常点挖掘在数据挖掘过程中的重要性,产生异常点的原因,以及目前用于检测异常点的常用算法,指出了单纯应用距离法的局限性,提出了基于纵横距离的异常点检测算法,并给出了基于学生成绩检测的应用实例,该方法不需要进行大量的样本训练,在异常点检测方面有较好的效果.     

基于包含度的VC成绩分析

将基于包含度的数据挖掘方法引入到高职学生VC成绩的分析之中,得出了有意义的约简和针对性的规则,通过实验研究,表明该方法得到的实用规则,在以后提高教学绩效方面具有较大实用价值.     

基于关联规则数据挖掘的大学生体育锻炼行为阶段体质健康知识发现

数据挖掘是大数据时代知识发现的重要手段。通过关联规则数据挖掘,发现不同体育锻炼行为阶段大学生体质健康特征知识。以问卷和体质测试调查法调查在校大学生,构建数据库,以体育锻炼行为阶段为输出、体质指标为输入构建关联规则数据挖掘模型。结果表明,男生预期阶段体质主要表现为心肺机能低下,反应时中等以及双手背勾优;准备阶段心肺机能低下、力量素质和反应时差;行动阶段心肺机能和力量素质差,反应时和柔韧性优;女生前预期阶段力量差、柔韧性好;预期阶段握力及格、背勾优秀、反应时中等以及相对VO2max中等,广泛存在"体重正常的胖子"现象;行动阶段力量差、反应时中等、柔韧性优秀的特征。关联规则数据挖掘能有效发现不同体育锻炼行为阶段大学生体质特征,为大学生体质健康促进提供决策支持。     

大学生心理问题数据挖掘系统的设计与实现

设计了一种大学生心理问题数据挖掘系统．该系统采用ID3算法构建决策树进行分类挖掘,采用Apriori算法进行关联规则挖掘．以我校05级学生心理问题数据为对象,进行数据挖掘．发现了影响心理问题的主要因素及相互间的关系,使我校的心理健康教育工作更具针对性和目的性．     

数据挖掘在电信网管中的应用研究

根据数据挖掘技术提供的对大量数据进行分析的功能,讨论了如何采用关联规则挖掘技术处理电信网管系统中的大量告警数据和性能数据的问题,重点给出了一种基于挖掘技术的综合数据分析系统,对告警和性能数据挖掘和分析,报表图形展示等技术进行了介绍。     

改进的决策树分类算法在高校学生综合评价中的应用

通过分析淮北职业技术学院的教务数据,把分类挖掘应用到学生综合评价分类上来,对学生的综合评价信息进行分类挖掘,发现影响学生综合评价的因素,为教学管理部门提供参考。     

数据挖掘技术在个性化网络教学系统中的研究与实现

基于数据挖掘技术设计并实现了个性化网络教学系统。该系统添加了数据挖掘模块,模块中采用Clope算法对HTML文档进行聚类分析,找出具有相似特性的学生群体,从而帮助教师进行有针对性的教学;同时,采用Apriori算法,根据学生的访问序列,挖掘出频繁项目集和关联规则模式,从而借助于网络向学生提供个性化教学服务。研究表明:使用数据挖掘技术能在一定程度上提高网络教学系统的个性化推荐服务水平。     

C4．5算法在高校学生心理教育方面的应用研究

研究了数据挖掘技术的概念、过程、方法和技术等内容,详细地介绍了决策树技术在学生心理问题数据挖掘中的全过程,采用C4．5算法生成了学生心理问题的决策树模型,并由此产生了分类规则,为高校心理咨询工作提供了一些有用的参考依据。实验’结果表明,该方法对高校构建预防型大学生心理健康教育模式具有一定的实用价值。