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。     

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.     

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。     

数据挖掘中聚类分析技术的研究与应用

对数据挖掘中聚类分析方法的概念、功能及其算法做了深入研究，并将其应用于学生成绩数据管理，对某高职院校学生成绩进行了数据挖掘     

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。     

基于距离和的数据挖掘技术在中考成绩处理中的应用

数据挖掘技术为海量数据处理提供了新的数据处理方法,并也为检测考生成绩信息的真实性提供了新的途径。根据基于距离和的数据挖掘技术的处理方法,提出了针对中考考生成绩信息进行异常成绩的检测方法,以提高成绩检测的真实性与准确性。     

基于关联分析的数据挖掘方法及其实证研究

数据挖掘是对大量数据进行分析和理解,并提示其内部所蕴藏的丰富知识的技术.文章研究数据挖掘技术中关联分析方法的某些算法,并据此对嘉兴电大教务系统中的成绩数据和一些实测数据进行挖掘研究,从而得出了学生学习动力和有关因素的关联性分析的一些初步结果.     

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.     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

 大数据时代下,数据挖掘技术越来越受到人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术的研究背景和研究现状,论述了决策树、支持向量机、神经网络等数据挖掘技术的相关算法,分析了数据挖掘技术在大数据中的相关应用及未来的发展趋势,探讨了在大数据时代数据挖掘技术面临的挑战。     

面向大数据的时空数据挖掘综述

时空数据挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,正致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量、高维的时空数据,揭示时空数据中的有价值知识.本文以时空大数据为背景,介绍数据挖掘技术产生的背景与发展、时空数据挖掘的研究现状、研究内容、应用领域、面向大数据的时空数据挖掘系统架构以及实现技术,为相关领域的研究者提供参考.     

数据挖掘方法在学生成绩评价中的应用

本文讨论了如何将数据挖掘技术与成绩管理相结合,从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息。根据当前成绩管理的具体情况,选取决策树方法应用到学生成绩分析系统,用ID3算法对学生成绩进行分析,找出影响学生成绩的潜在因素,使学生能够较好地保持良好的学习状态,从而为教学部门提供决策支持信息,促使更好地开展教学工作,提高教学质量,为教学评估提供帮助。     

数据挖掘技术及其在通信行业中的应用

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取,转换,分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之,数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法,可以描述为：按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。本文介绍了数据挖掘技术的产生背景,并结合通信行业客户流失的预测与控制简要介绍了数据挖掘的实施过程。     

基于R的图书馆用户借阅行为数据挖掘研究

本文针对图书馆数据低效利用的现状,采用了基于R的数据挖掘技术对图书馆借阅数据进行了深入挖掘,以期发现这部分数据所隐含的价值。通过数据挖掘从借阅数据中探索其中隐含的规律,并将挖掘出的规律信息进行实际应用,从而实现数据挖掘对数据中价值的发现和高效利用。     

数据挖掘在医院信息系统的应用研究

数据挖掘技术能够通过多元化数据体系之间的相互认证提供更为精准的统计信息。以此为背景,将对数据挖掘技术在医院信息系统中的应用进行具体探究。在后续的研究中将对医院数据挖掘范围与功能需求进行总结,并以功能需求为蓝本,按照临床应用、管理应用、第三方应用等三个方面探讨实际应用过程与方法。与此同时结合笔者的思考总结现阶段数据挖掘技术在相关领域应用的主要掣肘因素与未来可能的发展方向。希望通过本文的研究能够为今后的相关技术推广与体系建设提供必要基础。     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务成为企业商务活动发展的大势所趋。如今所有企业面临的一个共同问题就是如何充分利用已有的历史数据。数据挖掘能够为企业提供强大的技术支持,首先对数据挖掘的研究背景和意义进行了探讨,通过对"十月妈咪"网店在电子商务初期存在的问题分析,依靠数据挖掘技术取得了更大的成绩。     

基于关联规则数据挖掘技术在教学管理中的应用

数据挖掘技术是一种以从大量数据中提取潜在有价值的数据规律或数据模型为目的的信息处理技术。将此技术运用在高校信息处理的工作上,可智能生成有价值的信息,用于学校教学管理与决策。本文将以目前高校普遍使用的学分制选课数据系统依托,运用数据挖掘技术中关联挖掘规则,对已有数据进行分析,为读者提供一个简单易操作的数据挖掘范例,供读者参考。     

职业学校教务决策支持系统的研究

职业学校应用的数据库管理软件,存储着大量的学生数据,对于数据的处理一般停留在简单的数据备份、查询、排序和统计阶段,隐藏在这些数据之后的更重要数据分析功能比较薄弱,没能为学校管理者提供决策,将数据挖掘技术应用于教务管理工作中,深层次的数据信息分析方法,利用数据挖掘技术对学生信息数据进行统计分析和数据挖掘,对管理者提供决策支持的研究,具有实际意义。     

数据挖掘技术及其在教学中的应用

从已有信息中发现模式或规律是数据挖掘的本质所在 ,本文利用数据挖掘技术对现存的大量教学数据库中的数据进行回归分析、聚类分析、主成分分析和关联规则的挖掘 ,从中提取有价值的信息 ,帮助教学人员合理安排教学工作 ,督导加强院、系的管理 ,对提高学校的教学成绩起到指导作用     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据挖掘技术及其在企业CRM中的应用

数据挖掘技术在CRM中有着广泛的应用前景和市场价值。本文对目前数据挖掘技术在CRM中的应用展开分析研究。将数据挖掘技术与CRM的实际特点有机结合,为企业进行客户分析提供新的数据处理方法和更多的潜在信息,以利于企业的经营与发展。