决策树技术在学生成绩分析中的应用研究

本文提出了一种应用决策树技术来挖掘隐藏在学生成绩背后有价值信息的研究方案,通过对大量原始数据信息的挖掘处理,找出最能影响学生成绩的因素,目的是对教师今后的教学工作提供重要的决策依据。论文详细介绍了使用ID3算法构造决策树的方法,并结合一组学生成绩样本数据,给出了基于决策树技术的学生成绩分析的应用研究模型。     

基于成绩库的远程学习者流失预测决策树的应用研究

通过对远程学习者成绩数据库的挖掘分析，建立了基于成绩库的远程学习者流失预测决策树。这种方法获得的决策树模型预测命中率和预测覆盖率均具有比较好的精度，可以用来探测、发现学习者成绩与学习者流失之间的潜在关系，为远程教育院校的学生保持工作提供数据警示。     

ID3算法在计算机成绩分析中的应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对学生计算机成绩进行分析,构造计算机成绩决策树并从中提取出一些重要规则,为教师教和学生学提供参考依据.     

改进的ID3算法在学生综合技能评估中的应用研究

对学院教务管理系统的学生成绩库进行数据挖掘、数据预处理,生成学生成绩训练集,采用改进的ID3算法递归创建学生综合技能评估决策树.决策者通过该模型,分析专业核心课程间的相互支撑关系,易于决策者对学生综合技能分析评估.对提高教学整体质量,科学地构建和整合专业核心课程体系,有一定的理论价值和实践意义.     

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。     

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.     

基于C5.0算法的学生成绩分析决策树构造

随着高校的扩招和信息化技术的应用,学校教务管理系统已经拥有大量的考试数据,如何利用这些数据,采用一定的技术手段,获取其中的有用信息,这是众多学校教务部门希望解决的问题。本文提出了使用数据挖掘技术分析学生成绩数据,发现数据中的隐含规则与知识,给教师提供教学决策的解决方案。并以成绩分析决策树为例,对数据预处理、归纳决策树、剪枝和规则以及规则应用整个过程进行了详细论述。为高校相关部门和工作人员分析学生成绩,提供了一种可行的思路和方法。     

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.     

决策树在高校计算机等级考试成绩分析的应用

以笔者所在院校为例,收集学生及其CCT成绩等相关原始数据,使用决策树技术对这些数据进行分析,企图发现影响学生等级考试成绩的潜在重要因素.     

决策树算法在学生考试成绩中的应用

研究了决策树生成算法,应用此算法分析学生考试成绩,得出对应的决策树,最后讨论了决策树发展的方向及需要解决的问题.     

基于局部择优离散技术的C4．5改进算法及其在学生成绩评价中的应用

针对高校教务管理系统中学生成绩数据连续值偏多的情况,导致无法对学生成绩有效地进行智能分析等问题,提出了基于局部择优离散技术的C4．5改进算法,进而构建学生成绩分析模型,并采用后剪枝算法对模型进行了优化,抽取了学生成绩的分类规则。实验表明,改进后的C4．5算法保证较高分类正确率的同时,执行效率得到了提高,有助于挖掘出学生成绩与各种因素之间的潜在联系,为教学工作改革提供决策依据和支持。     

决策树算法在高校教学评价系统中的应用

课堂教学质量评价是教育管理过程中的重要环节。将决策树算法运用于教学评价之中,可以提高教学评价技术水平,使之更好地为教学服务。     

基于SQL Server2005的数据挖掘技术在高校教学评价中的应用研究

教学评价是教学管理过程中的重要环节，从教务管理系统数据库存储的大量数据中找出数据间的关系是当前教学管理的关键．本文以SQLServer2005为平台，采用Microsoft决策树算法对枣庄学院教务管理系统中的数据进行挖掘分析，找出教师本身素质与教学评价之间的内在关系．     

煤炭ERP数据仓库的决策树统计分析算法

为增强煤炭企业管理的决策能力,在实施ERP(Enterprise Resources Planning)系统的基础上,提出了利用数据仓库技术方案,讨论了系统数据仓库模型,并对决策树分类算法的应用与实现进行了探讨,为煤炭企业的统计分析提供了一种有效、可行的解决方案。     

基于非线性拟合方程的多变量决策树算法

根据数据属性间存在的线性相关和非线性相关影响决策树性能的特点,提出了一种用拟合回归建立决策树的算法,并利用这种相关性来提高分类能力.该算法选择了一个较优的属性子集,对此子集中的属性进行加权组合,用于构造决策树的节点,采用二次多项式来拟合两个属性间可能存在的相关性,从而构造出分类能力更强的决策树.研究中用UCI标准数据集对各种算法进行测试及比较,实验结果及分析表明此决策树算法具有良好性能.     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

决策树在汽车评测中的应用研究

阐述了ID3决策树算法原理,分析了汽车评测数据,提出了应用决策树来处理汽车评测问题的方法,该方法利用训练数据的信息增益来构建评测模型,并通过对评测模型的查找来完成其它数据的分类预测.实验结果表明：利用决策树来处理汽车评测问题具有良好的预测准确率.     

一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样本集合在分类型属性上的中心,以及样本到中心的距离.然后,使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明,该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构.     

数据挖掘在高职院校就业指导中的应用研究

提高就业率是以培养应用型人才为宗旨的高职院校重要目标.将C45算法应用于就业信息统计分析中,通过对就业数据预处理、就业决策树的构建和剪枝,从其抽取分类规则,并指出决定就业单位类别的决策属性,得到一些较实用的预测毕业生就业动态的规律,从而更好地服务于学生就业指导工作.