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数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

作　者: 康艳霞
导　师: 朱敏
学　校: 华东师范大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 数据挖掘关联规则 sql server 2005 成绩分析
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 665次
引　用: 7次
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内容摘要

数据挖掘是信息技术发展进化的结果,近几年,随着各高校招生规模的扩大,信息量也随之大幅度增加,学校内的学生成绩管理系统对数据的处理多限于增、删、改、查等操作,这些操作属于成绩数据库的低层次应用,无法对积累下来的数据进行集成和深层分析,更谈不上对信息的自动获取和预测。作为高等院校,它的根本任务是通过教学和教育工作来培养高层次人才,所以教学工作始终是学校的中心工作。高等教育的重点和关键是提高教育质量,而学生成绩恰是评估教学质量的重要依据,也是检验学生是否掌握好所学知识的重要标志。所以对学生成绩数据进行分析挖掘具有重要意义,同时也可以把获得的信息反馈用于指导教学研究。本文通过对大量的学生成绩信息运用数据挖掘技术,能够发现这些数据之间的有趣关联,帮助管理者、教师和学生了解各门课程及教学之间的关联关系,发现某些规律性的存在,这对于学校培养计划的确定、开展更加具有针对性的个性化教育,培养有特色、有创造力的高层次人才将会有一定的指导意义。本文通过对关联规则挖掘算法的详细分析,应用了一种改进的关联规则算法对学生成绩进行挖掘。同时使用sql server 2005作为后台数据库对存储在其中的学生成绩进行挖掘,找出课程之间的关联,并对结果进行分析,用于指导学生学习和帮助办学者修改制定人才培养的方案。

全文目录

论文摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
第一章引言  10-13
  1.1 课题背景  10-11
  1.2 国内外现状研究和发展趋势  11-12
  1.3 论文主要工作和创新之处  12
  1.4 论文的安排  12-13
第二章数据挖掘的基础知识  13-22
  2.1 数据挖掘的产生  13-14
  2.2 数据挖掘的定义  14
  2.3 数据挖掘的过程  14-16
  2.4 数据挖掘的对象  16
  2.5 数据挖掘的功能  16-18
  2.6 数据挖掘的方法  18-21
  2.7 本章小结  21-22
第三章关联规则分析在成绩数据中的应用  22-36
  3.1 存在的问题  22-23
  3.2 学生成绩数据挖掘的目标  23
  3.3 关联规则的基本概念  23-24
  3.4 关联规则的算法(Apriori算法)  24-27
    3.4.1 使用候选项集找频繁项集  24-27
    3.4.2 由频繁项集产生关联规则  27
  3.5 Apriori算法的缺陷  27-28
  3.6 Apriori算法的改进  28-34
    3.6.1 构造布尔矩阵  28-29
    3.6.2 布尔矩阵的压缩存储  29-30
    3.6.3 基于无向项集图的频繁集挖掘优化算法  30-34
  3.7 基于无向项集图的更新策略  34-35
  3.8 本章小结  35-36
第四章基于sql server 2005的数据挖掘系统的设计  36-53
  4.1 关联规则算法参数设置说明  36
  4.2 分析目标  36
  4.3 数据准备  36-37
  4.4 数据预处理  37-41
  4.5 创建挖掘模型视图  41
  4.6 基于改进算法的学生成绩挖掘实现  41-45
  4.7 挖掘结果及分析  45-51
    4.7.1 挖掘结果  45-48
    4.7.2 在教学中的应用  48-51
  4.8 本章小结  51-53
第五章总结和展望  53-55
  5.1 总结  53
  5.2 进一步工作  53-55
参考文献  55-58
致谢  58

数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

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