基于数据挖掘的高校学生成绩分析与管理

随着高校的扩招,学生的数量越来越大,传统的学生成绩处理方法已不适应深入分析的需要。本文建立了学生情况数据库,应用改进的数据挖掘ID3算法进行了情况分类,分析结果,得出了影响学生成绩的内部原因以及一些结论,为高校的教学管理提供参考。     

基于数据挖掘分类技术的高校教学方法研究

探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出了数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍了方案的实施过程。     

数据挖掘技术在课程相关性中的应用研究

通过数据挖掘技术对教学管理数据库中的学生成绩进行分析,找出各课程之间的隐藏关系,得到一些合理、可靠的课程关联规则,并根据这些规则进行课程的合理设置。     

聚类分析技术在教学管理中的应用

运用数据挖掘工具CIementine 11.0三种聚类分析技术以CRISP-DM方法论作为指导,对山西某职业技术学院的学生成绩进行数据挖掘,希望为学校在教学管理中的培养方向、教学目标的制定提供一定的决策支持.     

关联规则在教学管理决策支持中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了教学管理中教师信息之间的隐藏关系．并对数据进行了标准化、离散化处理,采用优化的Apriori算法进行数据挖掘．通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系,可为教学管理提供决策支持．     

教学管理系统中成绩统计排名的设计策略

通过对教学管理中学生成绩统计及排名的分析,阐述了教学管理系统开发中对于成绩统计和排名功能的设计方法,以达到提高系统运行效率和灵活性的目的。     

决策树算法在高校成绩分析中的应用

根据我校学分制学籍管理模式下成绩管理的现状,研究了数据挖掘技术中的决策树算法,并将其应用到成绩分析中,分析了与学生成绩相关的各因素之间的关系.     

数据挖掘在中国的现状和发展分析

数据挖掘作为人工智能与数据库分析研究的新领域,近些年来,数据挖掘技术理论和应用研究得到了进一步的发展,并引起了国内外研究人士的高度关注。而随着计算机对数据的采集、处理、存储能力的不断提高,数据量也在不断增加,传统数据分析工具难以满足现如今的数据处理需求,数据挖掘技术在这种形势下诞生了。中国科研人员对数据挖掘进行几年的研究,并在理论研究与实际应用方面获得了一定的成绩,但是相关数据挖掘技术成功的应用还是偏少。笔者从阐述数据挖掘技术的相关概念入手,分析了数据挖掘在我国的研究现状,并探讨了数据挖掘在我国未来的发展方向。     

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.     

聚类算法在电信客户细分中应用效果的对比研究

聚类算法是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法．目前其研究已深入到数据库、数据挖掘、统计等领域并取得了很大的成绩。但是由于聚类算法的多样性,使其在很多行业应用中有着不同的应用效果,基于此。本文通过聚类算法三种指标的比较,给出了一种聚类方法应用效果评估的方法．该方法结合电信的案例应用与K-Means、SOM、BIRCH等聚类方法结果的分析,最后得出K-Means方法在电信客户细分中的应用优越性．     

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.     

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     

浅谈数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

高等学校的教学管理系统多年来在教学和管理工作中积累了大量的数据,利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘,可以发现对教学管理有用的信息。这些信息对于教务管理、学习成绩的分析、学籍管理、教学质量评价、就业工作都有非常大的帮助,可以极大地提高高校教学管理的水平。     

数据挖掘在超市管理中的应用

针对当前在大型连锁超市中采购、存储、销售的庞大数据需要合理的存储、分析、查询的实际问题,采用了数据挖掘的方法,在理论上介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在超市管理中的应用,以超市营销管理作为实例,详细描述了数据挖掘的整个分析、设计及应用过程,并对国内数据挖掘应用的现状进行了分析.结果对数据挖掘在实践应用上的一个理论指导,配合特定算法后将在实践中有着一定的应用前景.     

数据挖掘技术在高等学校教学中的应用研究

日前，无论是在商业还是金融业等行业，都对数据挖掘技术方面进行了大规模的推广和应用。但是其在教育领域上面的影响却较小。本文结合具体实际，通过对数据挖掘技术在高校教学中的详细探究和分析，从而得出数据挖掘技术不但能够帮助教学人员安排教学工作，还能协助辅导员加强对学生的有效管理，从而不断提高教学管理水平。     

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。     

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。     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务过程中产生了大量的数据,数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法。介绍了数据挖掘在电子商务中的应用,探讨了电子商务中数据挖掘的步骤和数据挖掘的体系结构。     

浅谈数据挖掘技术在职业院校中的应用

近些年来各职业院校为了改善教学管理质量,扩大招生,提高学生就业率,开发了多种管理等系统,保存了大量的数据,但是对这些数据的利用并不高。数据挖掘技术在职业院校中的应用越来越广泛,主要应用在教育教学管理与评估,学生就业,学校招生等方面。通过对保存的大量数据进行处理分析,帮助学校管理层的人员进行决策,为学校的发展提供帮助。     

房地产市场分析预测中的数据挖掘技术应用研究

数据挖掘是目前进行房地产市场分析和预测的新技术,本文从数据挖掘的概念、常用方法入手,探讨了其在房地产市场分析中的各种应用,分析了在房地产应用中的数据挖掘流程,并以南京市房地产市场为例,运用数据挖掘技术中的神经网络方法对房地产市场进行了模拟,研究了运用神经网络对房地产市场进行分析和预测的过程和方法,并得出了可靠的结论。文章最后对数据挖掘在房地产领域的应用面临的问题做了分析和展望。