基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统
基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统之欧阳美创编
本科毕业设计（论文）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级 2010211503学号 10212099班内序号 01指导教师牛琨2014年5月基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。
各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。
教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。
本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。
通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。
希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。
关键词成绩分析关联规则分类聚类Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technologyABSTRACTWith the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration.Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement.Staffof academic affairs use association rule mining algorithm to analysisintrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic ing classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses.Warning students who probably face difficulties in the ing clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way,embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system.The system was developedinEclipse, with java as a development language.By analyzing the need of student achievementanalysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysisintrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clusteringalgorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the f uture development of college students’ achievement analysis system.KEYWORDS achievement analysisassociation rulesclassificationclustering目录第一章引言11.1选题的背景和意义11.2个性化培养的重要意义11.3国内外个性化培养的现状21.3.1国外个性化培养现状21.3.2 国内个性化培养现状31.4成绩分析系统的现状和存在的问题31.4.1成绩分析系统开发使用的现状31.4.2成绩分析系统建设存在的问题4第二章相关技术42.1相关数据挖掘知识理论42.1.1数据挖掘42.1.2 关联规则52.1.3 分类62.1.4 聚类62.2开发工具的选择72.2.1 Eclipse简介72.2.2 Eclipse的优势7第三章系统分析83.1软件过程模型83.2需求分析93.2.1 用例图93.2.2 需求的结构化描述10第四章系统设计与实现144.1系统概要设计144.1.1系统体系结构144.1.2 系统数据结构154.2系统详细设计164.2.1 文件导入数据164.2.2 数据预处理164.2.3 关联规则184.2.4 分类194.2.5 聚类204.2.6 导出文件224.3系统实现234.3.1 文件导入数据234.3.2 数据预处理234.3.3 关联规则234.3.4 分类244.3.5 聚类244.3.6 导出文件254.4系统应用26第五章结论30参考文献31致谢32第一章引言1.1 选题的背景和意义进入新世纪以来，我国的高等教育事业正在快速发展，各个领域的重大科研成果不断涌现，各知名院校的国际排名和知名度也不断攀升。
利用K-means聚类分析技术分析学生成绩
利用K-means聚类分析技术分析学生成绩摘要：数据挖掘是在海量的数据中寻找模式或规则的过程。
数据聚类则是数据挖掘中的一项重要技术，就是将数据对象划分到不同的类或者簇中，使得属于同簇的数据对象相似性尽量大，而不同簇的数据对象相异性尽量大。
目前数据挖掘技术在商业、金融业等方面都得到了广泛的应用，而在教育领域的应用较少，随着高校招生规模的扩大，在校学生成绩分布越来越复杂，除了传统成绩分析得到的一些结论外，还有一些不易发现的信息隐含其中，因而把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中，有利于针对性地提高教学质量。
本论文就是运用数据挖掘中的聚类分析学生成绩的，利用学生在选择专业前的各主要学科的成绩构成，对数据进行选择，预处理，挖掘分析等。
运用聚类算法分析学生对哪个专业的强弱选择，从而为具有不同成绩特征的同学在专业选择及分专业后如何开展学习提供一定的参考意见。
关键字：数据挖掘聚类分析学生成绩分析Abstract：Data mining is a process that in the vast amounts of data looking for patterns or rules. Data clustering is an important data mining technology for people to understand and explore the inherent relationship between things. Clustering is to partition data objects into different categories, or clusters, making the similarity with the clusters of data as large as possible. While the dissimilarity of different clusters of data as large as possible.Nowadays data mining technology is widely used in business and finance. But it is less used in education field. With the increase of enrollment in universities, there are more and more students in campus, and that makes it more and more complex in the distribution of students" records. Besides some conclusions from traditional record analysis, a lot of potential information cannot be founded. Importing the data mining technology to students" record analyzing makes it more convenient and improve the teaching quality. In this paper, clustering technique in data mining is used to students' performance analysis, the use of data structure of main subject before the students specialized in choice of mode, pretreatment and data mining. Using clustering technology to analyse which professional students are good at, so as to choose how to learn professional and give some reference opinions after students of different grades choose their majors.Keywords :Data Mining , Clustering Technology , Students' Achievement1.概述1.1背景随着我国经济的发展，网络已被应用到各个行业，人们对网络带来的高效率越来越重视，然而大量数据信息给人们带来方便的同时，也随之带来了许多新问题，大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深入的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律。
学生成绩管理系统毕业论文
学生成绩管理系统毕业论文一、综述随着信息技术的快速发展，教育行业对于管理学生成绩的需求也日益增长。
开发一个高效、便捷的学生成绩管理系统成为当前教育领域的重要课题。
本文旨在探讨学生成绩管理系统的设计与实现，以期为相关领域的学术研究与实践应用提供参考。
在当前的教育背景下，学生成绩管理系统已经成为学校管理工作的重要组成部分。
该系统能够方便地对大量学生的成绩数据进行处理、分析和存储，提高管理效率，减轻教师的工作负担。
对于学生和家长而言，该系统也能够提供便捷的查询服务，使学生能够及时掌握自己的学习状况，家长能够全面了解孩子在学校的表现。
关于学生成绩管理系统的研究，已经有很多学者进行了深入探讨。
国内外的研究现状表明，该系统已经在很多学校得到广泛应用，并且不断发展和完善。
仍存在一些问题，如数据安全、系统性能、用户体验等方面需要进一步优化和改进。
本文首先对学生成绩管理系统的研究背景和意义进行阐述，接着分析国内外的研究现状和发展趋势，为后续的具体研究打下基础。
在此基础上，本文将详细介绍学生成绩管理系统的设计与实现，包括系统架构、功能模块、数据库设计等方面，并通过实验验证系统的可行性和有效性。
学生成绩管理系统的研究对于提高学校的管理效率、方便学生和家长查询成绩具有重要意义。
本文旨在通过深入研究，为学生成绩管理系统的进一步发展和应用提供理论支持和实践指导。
1. 研究背景：介绍学生成绩管理系统的现状及其重要性。
在当今信息化、数字化的时代背景下，教育领域的管理与革新日新月异。
特别是在高校学生管理中，学生成绩管理是一项核心而又复杂的任务。
随着教育规模的不断扩大和学生人数的急剧增长，传统的人工管理方式已经无法满足高效、准确、实时的成绩管理需求。
学生成绩管理系统的研发与应用显得尤为重要。
学生成绩管理系统已经广泛应用于各级教育机构中。
该系统通过信息化手段，实现了对学生成绩的电子化、自动化管理，大大提高了成绩管理的效率和准确性。
学生成绩管理系统的应用还为学生、教师和管理者提供了便捷的成绩查询、成绩分析和数据统计等功能，促进了教育教学的改进和决策支持。
基于数据挖掘技术的成绩分析系统研究
一
例 来 创建 决策树 。步骤如 ： Ｉ假 设 Ｔ 训练实 例 。 ＿ 为 ２ 选拌 个蛙 能 别 Ｔ・ 例ｎ 属性 。 ． Ｉ ｔ 勺 ３ 创建 ，个 树 １点 ，它的 值为所 选样 的属 性 。创建 该 １点的 ． ‘ ｙ 了链 ，每个 了链代 表 所选 属性 的 ’ 性 值 。使用 了链 的值 ，进 个Ｉ 步将 实例 分 为 了类 。 ４ 对十 步骤 ３ ． 所创 建 的每 个 了类 ： ｉ如果 了类 ・ 的实例 满足 预定 义的标 准 ，或 ．如 果树 的这 ｌ －
ｍａ ｓ ｃ ｒ ｄ ｔｂａｅ ｅ ｏ ｅ ｏｓ ｉｌ． ｓｒｂｕｅ ｄｉｇ ａ ａ ｅ ｒｗ ｎ ｓ ｓ ｏ ｅ ａａ ｓ ｂ ｃ ｍ ｓ ｐ ｓｂｅＤｉｔｉ ｔ ａ ｒ ｍｓ ｒ ｄ ａ ｏｕ． ｅ ａｅ ｔ ｅａｉｎｓ ｏｆ ｓ ｏ ｅ ａ ｄ ｅ ｗａ ｆ ｕ ｄ ｔ Ｔｈ ｌｔｎ ｒｌｔｏ ｃ ｒ ｎ ｓ ｘ ｓ ｏｎ ｏ ｔＴ ｅ ｅｋ ｏｗｌｄ ｅｃ ｎ ａｒ ｏ ｉ ｔｕ ｔｏ ｏｔ ｅ ｃ ｎ ． ｕ ． ｓ ｎ ｈ ｅ ｇ ａ ｃ ｒｙ ｎ ｒ ｃ ｉｎｔ ｔａ ｈｉｇ ｎｓ ｈｅ
Ａｂ ｔａ ｔＴｈ ａ ｉｉｎａ ｃ ｒ ｓａ ａｙｓｓｉ ｏ ｉ ｅｔ ａｉｆ ｈｅｄｅ ａ ｄｏｆ ｅ ｃ ｉ ｇＴｈ ｃ ｒ ｎ ｌ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔｓ ｔｍ ｓ ｒ ｃ ： ｅｔ ｄｔｏ ｌｓ ｏ ｅ ｎ ｌ ｉ ｓｔ ｏｓｍｐｌ ｓ ｔｓｙ ｔ ｍ ｎ ｔａ ｈ ｎ ． ｅ ｓ ｏｅａ ａｙｓｓｍａ ａ ｅ ｎ ｙｓｅ ｒ ｏ
Ｋｅ ｗｏｄ ： ｔ ｎｎ ；ｃ ｒ ｎ ｇ ｓｓｓｅ Ｓ ｅｖｒＤｅｐ ｉ ｃｓｏ ｅ ｙ ｒ ｓＤａｅｍｉｉｇＳ ｏｅｍａ ａ ｅ ｙｔｍ；ＱＬＳ ｒｅ； ｌｈ； ｉ ｎｔ ｅ Ｄｅ ｉ ｒ
基于大数据分析的校园学生成绩分析与优化研究
基于大数据分析的校园学生成绩分析与优化研究校园学生成绩一直是教育界关注的焦点之一，学生的学业成绩不仅关系到其个人发展，也对学校的教育质量产生直接影响。
为了更好地了解和优化学生成绩，大数据分析成为一种有效的工具和方法。
本文将基于大数据分析，探讨校园学生成绩分析与优化的研究，从数据收集、算法应用以及优化策略等方面进行探讨。
首先，校园学生成绩分析的基础是数据收集。
学生成绩包含着大量的信息，包括学生的个人信息、考试成绩、作业分数、平时表现等。
在大数据时代，信息的获取变得相对容易，以至于我们可以从多个来源收集学生成绩相关的数据。
比如，学校的学籍系统、学生管理系统以及基于云计算的在线教育平台等，都能提供学生成绩数据的存储和获取。
同时，还可以结合学生的个人特征、家庭背景等因素进行综合分析，以更好地理解学生成绩。
其次，大数据分析在学生成绩分析中的应用非常广泛。
通过大数据技术，我们能够从学生成绩数据中发现各种潜在的特征和规律。
例如，我们可以利用数据挖掘算法，寻找学生成绩的相关影响因素，并建立预测模型。
这些影响因素可能包括学生的学习习惯、作业完成情况、自律能力、家庭教育背景等。
通过大数据分析，我们可以深入挖掘这些因素之间的关系，为学生学业发展提供科学依据。
此外，还可以利用人工智能技术，对学生的学习行为进行监测和分析，提供个性化的学习指导和推荐，以帮助学生提高学习效果。
在学生成绩优化方面，大数据分析同样发挥着重要的作用。
首先，通过对学生成绩的分析，我们可以识别出学习不佳的学生，并及早采取干预措施。
例如，当学生成绩连续下降时，可以通过大数据分析预测学生的学习风险，并及时与学生及家长进行沟通，制定个性化的学习计划和辅导方案。
其次，大数据还可以帮助学校和教师进行教学管理和干预措施的制定。
通过大数据分析，可以识别出教学中的薄弱环节和难点，为教师提供改进的建议，提高教学质量。
另外，对校园学生成绩进行大数据分析和优化的研究还面临着一些挑战。
学生成绩数据挖掘系统的设计与应用
Ｓ ＱＬ ｅｖ ｒ２ ０ Ｓ ｒ ｅ ０ ０。
务 管 理 系 统 中的 数 据 急 剧 增 加 ， 教 务 管 理 人 员 仅 能 对 数 而
据 库 中 存 储 的 大 量 信 息 进 行 简 单 的查 询 和 报 表 统 计 输 出 ，
（ ）计 数 步 骤 。通 过 扫 描 事 务 数 据 库 ， 每 次 生 成 的 ３ 对
根 据 系 统 挖 掘 流 程 图 ， 用 ＶＢ ０ ０设 计 系 统 主 界 面 利 ２１ 由 获 取 数 据 、 据 预 处 理 、 联 规 则 挖 掘 和 规 则 结 果 分 析 数 关
候 选 项 集 的各 项 在 事 务 中 的 出现 次 数 计 数 ， 根 据 给 定 的 并 最 小 支 持 度 阚值 ， 成 频 繁 项 集 。 生 ２ 学 生 成 绩 数 据 挖 掘 系统 的设 计 与 应 用
高校学生成绩管理是 教务 管理工 作 的重要组成 部分 ， 是 对 学 生 在 校 期 间 学 习 的 一 个 全 面 管 理 的 过 程 ， 目 的 是 其
了 解 学 生 在 校 学 习情 况 ， 一 定 程 度 上 也 反 映 了 学 校 的 教 从
教 务 管 理 系 统 中的 学 生 成 绩 记 录 ， 计 开 发 一 个 学 生 成 绩 设
满足最小支持度和最小置信度 的强规则
』 联 则果析 Ｉ 规 结 分 关
ｌ 用 所 决 支 户 需策持
图 １ 学 生 成 绩 数３ 系统 的 实现 和 结 果 分析 ．
前ｋ 一２项 相 等 并 且 第 １ 频 繁 （ ～ １ 一项 集 的 第 ｋ １ 个 ｋ ） 一 项
基于数据挖掘的计算机能力考核成绩分析与处理
通 过上 面 收集 的数 据 后 ， 行整 体 汇 总 ， 在 于 数据 库 Ｓ ０ ０数 据 库 中 ， 进 存 ＱＬ ２ ０ 以数 据库 表 的形式 进 行存 储 。将学 生调 查信 息数 据表 与本 学期 计算 机能 力考 核成 绩生 成学 生成 绩分 析基 本数 据 表 。如
表 １所 示 ：
第 １卷 ３
第 ２期
天 津 职 业 院 校 联 合 学 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａ ｊ ｃ ｔ ｎ ｌｎ ｔ ｕｅ ｏ ｒ ａ ｏ ｎｉ Ｖｏ ａ ｉ ａ ｓｉ ｔｓ Ｔｉ ｎ ｏ Ｉ ｔ
Ｎ ｏ ． ２ Ｖｏ１ １ ． ３ Ｆ ｂ．２ ｅ ０１１
２１ ０ １年 ２月
基于数据挖掘的计算机 能力 考核 成 绩 分析 与 处理
３， 师 上 课 用 点 名 册 ： 教
内容包 括学 生 旷课情 况 。这些 信 息主要 通 过教师 汇 总点名 记 录产 生 。
４ 成 绩数据 库 ： ．
成 绩数 据库 中包 括 了学 生计算 机 能力课 程 的考试 成绩 。
５． 自动 判 卷 系 统 ：
学 生 上机考 完试 以后 ， 计算 机能 力模 块考 试 系统 自动判 卷 系统 中得 到各项 得分 数据 ， 行整 理 从 进 出有用 的数 据 。
的情况 ）３ 是否 是补考 ； ． ；． ４ 旷课情 况 ； ． 生是 否对课 程感 兴趣 。 ５学 通过 分析 ， 出现 在考试 成绩 优秀 的学生 中 ， 得 分析 出学 生 成绩 优 良与学 生 自身 的 五个 因 素有 关 ， 分 析 出这 五个 因素之 间的联 系对学 生成绩 优 良的影 响所 占的 比重 。找 出影 响学 生 成绩 潜 在 的 因素 ，
所 采集 的数据有 ：
基于数据挖掘的学情分析与预测系统的设计与实现
二、系统设计
1、数据采集
数据采集是系统设计与实现的第一步。为了全面了解学生的学习情况，需要收 集学生在学习过程中产生的各种数据。这些数据包括但不限于学生的课堂表现、 作业完成情况、考试成绩、在线学习行为等。通过对学生学习数据的采集，为 后续的数据分析和预测提供基础数据。
2、数据预处理
采集到的原始数据往往存在重复、缺失、异常等情况，需要进行数据清洗和预 处理。数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、消除异常值等。通过对数据 的预处理，提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和预测提供准确的 基础数据。
一、背景与意义
在传统的教育教学中，学生的学习状态和成绩通常由教师的主观感受和经验来 评估。然而，这种评估方式缺乏科学性和客观性，容易受到主观因素的影响。 此外，随着学校规模的扩大和数据的不断增加，传统的评估方式已经无法满足 现代教育的需求。因此，设计并实现一种基于数据挖掘的学情分析与预测系统 显得尤为重要。
3、特征提取
特征提取是通过对数据进行分析，提取出能够反映学生学习状态和表现的特征。 这些特征可以包括学生的学习时长、作业完成率、考试成绩、在线学习行为等。 通过对这些特征的分析，能够了解学生的学习习惯、学习能力、兴趣爱好等方 面的信息。
4、模型构建与训练
模型构建是利用数据挖掘算法，根据采集到的数据建立预测模型的过程。常见 的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。通过选择合适的算法和参数设 置，训练出具有较高准确性和稳定性的预测模型。
5、预测与结果展示
预测是利用训练好的模型，对学生的学习状态和未来表现进行预测的过程。根 据预测结果，系统可以生成学生个体和群体的学情报告，帮助教师和学生更好 地了解自己的学习状况和未来发展趋势。同时，系统还可以将预测结果以图表、 可视化等形式展示出来，方便用户进行对比和分析。
数据挖掘方法在学生成绩评价中的应用
武汉
４ ００ ） ３ ２ ５
【 摘 要】 文讨论 了如何将数据挖掘技 术与成绩 管理相结合 ， 本 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 ， Ｉ 用 Ｄ３算 法 对 学生 成 绩 进 行 分 析 ， 出 影 响 学 生 成 绩 的 潜 在 因 素 ， 学生 能 够 较 好 地 保 找 使
Ｉ ３算 法 算 法 描 述 如 下 ： Ｄ 社会活动情况、 文体 活 动 情 况 等 字 段 。 Ｉ ３ ｒ （ Ｔ ａｔｂ ｔｌｔ其 中 Ｔ为 样 本 空 间 ，— ｔｉｕｅｓ 为属 Ｄ Ｔｅ Ｔ，～ ｔｉｕｅｌ） ｅ ｒ ｓ（ Ｔ ａｒ ｔｈｔ ｔｂ 学 生成 绩 分 析 就 是 发 现 两 个 或 多个 属性 之 间的 函数 关 系 。 分析 要 性 集１ 学 生 学 习成 绩 ， 要 有 多 个 方 面 的 数 据 。 需
２数 据 挖 掘 方 法在 学生 成 绩 评 价 中 的应 用 ．
数据挖掘（ａａＭｉｉｇ是～个利用各 种分析技术和工具从 大量数 Ｄ ｔ ｎｎ） 据 中 提 取有 用 知 识 的过 程 。它 是 ～ 门 交 叉学 科 ， 人们 对 数 据 的 应 用 把 从 低 层 次 的 简单 查 询 ， 升 到 从 数 据 中 挖 掘 知识 提 供决 策 支持 。 具 体 提
英语 成绩 社会活动 文体活动 平均成绩
０５ ． ０５ ． ｌ ｌ ０５ ． ０５ ｌ ０５ ． ｌ ０５ ． ｌ ０４ ． ０２ ． ０ ０ ０２ ． ０ ０ ０ ｎ４ ０ ０ ０ ０２ ． ０ ０４ ． ０ ０ ０２ ． ０ ０ ０４ － ０ ８ ．７ ５２ ８ ．２ ２１ ８ ．８ １ ９ ８ ．３ ０２ ８ ｌ ｎｌ ７ ．７ ９８ ７ Ａ３ ６ ７ ．２ ５７ ７ ．２ ３２ ７ ．７ ３１ ７ ．６ ２５
基于本体的数据挖掘在成绩分析中的应用研究
基于本体 的数据挖掘在成 绩分析 中的应用研究
连 利 河 。 筑 英 林
（ 贵州师范大学 数学与计算机科学学院 ， 贵州 贵 阳 ５０ ０ ） ５０ １
摘 要： 本文分析 了 目前成绩管理方面存在 的问题 ， 阐述本体和数据挖掘技 术在本领域 的具体应用需求。通过对课程相关信息
进行数据挖掘 ， 发现课程相 关知识点 中各种 隐藏的 关系以及 各知识 点学习更适用的方法 ， 为教学和学生管理提供 决策 支持。
一
ｌ — ４２
系统 首先要 建 立课程 领 域知识 模型 和各 课程 相
关 系 ，主要 是为 了分 析对相 关 知识点 学 习的影 响和
关 的知识点的子本体。通过领域本体将各种不同的
数据转化为标准模式 ，确定要进行挖掘的目标和范 围， 选取合适的挖掘算法进行数据挖掘 ， 对得到的结 果进行分析和评估 ， 得到数据相关规则 ， 最后把相关
收稿 日期 ：０ １ ０ ２ ２ １ — ９— ７
图 １ 基 于本 体 的数据 挖掘模 型
作者简 介： 连利河 （９ ３一） 男， １８ 。 硕士研 究生 ， 究方 向为 网络 多媒 体技 术及应 用； 研 通讯作者 ： 林筑英 （９ ８一） 女， １４ 。 教授 ， 研究方 向为网络多媒体与远程教育。
行为， 相关的约束 ， 以及具体实践 。领域模型可通过
ｘ 和数 据库来 实现 。 ｍｌ
２ 数据挖掘
２ １ 数 据 挖 掘 概 述 ．
数据挖掘是为 了发现事先未知的规则和联系而 对大量数据进行选择 、 探索和建模的过程 ， 目的在于 得到对数据库的拥有者来说清晰而有用的结果。
２ ２ 数 据挖 掘 工作 的流程 ．
Ｂ ｓ ） Ｅ— ａ 列表中提出的定义， “ ａｅ 的 ｓ ｍｉ ｌ 即：本体是关 于共享概念的协议。共享概念包括对领域知识建模 的概念框架 、可互操作的系统通信协议和特定领域
数据挖掘技术在成绩分析中的应用
计 算机 科学 Ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｅ ｒ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ Ｍａ ｇ ａ ｚ ｉ ｎ ｅ ２ ０ １ ３ 年 １ Ｏ月下
数据挖掘技术在成绩分析中的应用
吴 梨 梨
（ 福州英华职业学院计算机 系，福 州 ３ ５ ０ ０ １ ８ ） 摘 要 ：在 学生成绩 管理 系统 中，学生成绩是一个重要的组成部分 ， 体现 了教师 的教 学水平 以及 学生的学习情 况。 如何合理 利用这些成绩数据 ，从 中找 出能 够影 响成绩 高低 的因素，对提 高教 学质量有 着非常重要的作用 。利 用数据 挖 掘的关联规则算 法可以科 学的分析 出影 响成 绩变化 的主要 因素。 关键词 ：成绩 分析 ；数据挖掘 ；关联 规则 中图分类号 ：Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ 文献标识码 ：Ａ 文章 编号 ：１ ６ ７ ４ — ７ ７ １ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ０ — ０ １ １ ２ — ０ １ 随着高职 院校 的不断扩 招，生源质量 在下 降，生源 的数 量也在逐 步 出现 萎缩。在这种情 况下 ，如何有 效 的利用 现有 的教学 资源 ，改善教 学质量 ，使人才 的培养质 量得到进 一步 的提高，在 逆境中成长，是每一所高职院校面临 的重大挑战 。 目 前各个高职院校 的教务管理基 本上都是采用基于数据库 的教务管理系统软件。 教务软件在这么多年的应用中积累了大量 的数据， 学生的成绩信息在教务软件 的数据库中就大量的存在。 般情况下， 成绩数据仅仅只是作为一种备份数据存放于数据库 中， 大部分只是进行简单的查询修改操作等， 对于数据之间潜在 的联系， 影 响成绩 的因素等这些信息， 我们却无从得知， 并没有 做到充分的利用这些数据。 利用数据挖掘技术 ， 我们可以从这些 成绩数据中挖 掘出可以指导我们教学的、 有意义 的信息， 主要表 现在：（ １ ） 可 以全面地认识学生 的学习状况。 对学生学习成绩的 全面分析， 不仅能够获得 学生学习的整体情况 ， 还可 以了解学生 对具体课程 内容的掌握情况。（ ２ ） 可以分析课程之间的相关性。 分析各个专业的核心课程， 可以了解学生对这些课程 的理解情况 ， 以及学生在这 些课程 中的得分情况， 找出课程之间的联系， 还可 以对排课情况进行指导。（ ３ ） 可 以分析入学成绩对在校学习情况 的影响。 跟踪学生在本专业的学习情况 ， 结合入学的成绩 ， 找出入 学成绩对专业相关课程 的影口 Ｉ 句 Ｊ 隋况 ， 从而指导学生的专业学习。 数据挖掘的概念 与技术 （ 一 ）什么 是数据挖 掘。数据挖掘 是一门涉及面很 广的 交叉学科 ，受到 了各种 不同领域 的专家学者 的关注，关于数据 挖掘的定义也有非常多种，但归纳起来数据挖掘主要就是从大 量的没有经过处理的数据 中发现未知的有价值的规律的过程 。 （ 二） 数 据挖掘的过程 。 数据挖 掘的过程一般 由五个 阶段 组成 ： （ １ ） 定义问题 ， 明确数据挖掘的 目的是什么。 （ ２ ） 数据准备， 包括要选择什么样的数据以及对选择到的数据如何进行预处理 等。（ ３ ） 数据挖掘 ， 根据数据 的特点， 选择合适的数据挖掘算法， 在 已经处理过的数据上进行数据挖掘。（ ４ ） 结果分析， 对数据挖 掘 的结果进行合理的解释， 给出能够被用户所接受的知识 。（ ５ ） 知识运用， 将数 据挖掘出来 的结果应用到相应的领域中。 数据挖掘的过程并不是一个简单的按流程完成任务的过程 ， 在数据挖掘的过程 中往往会出现循环往复， 精益求精的过程。 例 如， 在任务过程 中发现之前选择 的数据 不是很好或者对数据 的 预处理没有达到我们 的效果 ， 那么这个 时候我们就需要重新对 数据进行选择或者重新对数据进行处理直 到达到我们 的效果。 （ 三 ）常用 的数据挖掘方 法。数据挖掘 技术是一 门交叉 学科 ，充分结合 了人工智 能与机器学习的特 点，因此如聚类分 析，决策树 ，统计分析等在机器学习，模式识别，人工智能等 这些领域 中的一些常规技术经过改进，大部分都可以作为数据 挖掘 的方法进行使用 。模糊集方法 ， 关联规则方法 ，遗传算法 ， 神经 网络方法，覆盖正例排斥反例方法 ，决策树方法 ，统计分 析方法和粗集理 论方法等都是数据挖掘技术中常用 的方法 。 二、成绩分析 中的数据挖掘方法 成 绩分析 中主要是采 用关联规则算 法作为数据 挖掘 的方 法。关联是指两个或两个 以上 的事务 间存在着某种 的规 律性， 数据关联 是数据库 中普遍存 在的可被发现 且重要 的知识 。关
数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用
数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用作者：费建刚梁建国来源：《电脑知识与技术》2013年第24期摘要：数据挖掘技术应用广泛。
该文采用数据挖掘技术对我院学生成绩进行了分析，并探讨了其原因。
关键词：数据挖掘；成绩分析；数据处理中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）24-5391-03数据挖掘是按照既定目标，对大量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有效方法[1]。
数据挖掘的常用方法有决策树、神经元网络技术、遗传算法、关联规则等。
决策树的典型应用是分类规则挖掘，国际上出现最早、最有影响的决策树方法是由Quiulan研制的ID3方法，在系统中采用此方法有美国的IDIS、法国的SIPINA、英国的Clementinc和澳大利亚的C5.0[2]。
神经元网络技术模拟人脑的神经元结构，完成类似统计学中的判别、回归、类聚等功能，是一种非线性的模型。
俄罗斯的Poly Analyst、美国的Brain Maker、Neurosell和OWL等以神经元为主导技术。
遗传算法是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法[3]。
美国的Gene Hunter使用遗传算法[4]。
关联规则挖掘是描述数据之间存在关系的规则，形式为A1∧A2∧...An→B1∧B2∧...Bn。
一般分为两个步骤：①求出大数据项集；②用大数据项集产生关联规则。
数据挖掘技术近年来在国内外发展迅猛。
我国的数据挖掘技术在理论上也有长足发展，但具体应用稍显不足[5]。
为了研究计算机专业学生的学习情况，探讨计算机专业学生各门课程之间的学习关联，该文选取我院计算机专业部分学生成绩使用数据挖掘技术进行分析。
并将分析结果应用于指导教学实践。
该文使用是数据挖掘方法属于关联规则挖掘方法。
数据挖掘工作的具体步骤如下：1 数据选取和预处理数据选取我院计算机专业在校生的基础课、专业基础课和专业课真实成绩。
高校学生成绩数据挖掘与系统模型研究
一
数据挖掘所得 到的信 息应具有先前 未知性 、 有效性和实 用性 三个特征 。先前未 知性是 指挖 掘出 的信 息是预 先未 曾
预料到 的， 即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息
、
传统技术与数据挖掘技术
（ 传统统计与数据分析 一）
统计学是搜集 、 、 展示 分析及解释数据 的科 学 ， 统计应 用 的一个基本特征是探索性分析 ， 索式 分析的重要数据工 具 探
２１ ００年 １月 第２ ９卷第 １ 期
黑龙江教育学 院学报
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Ｖ０． ９ Ｎ ． １２ ｏ １
高校学生成绩数据挖掘与系统模 型研究
一
的标 志 ＴＤ来标识 。关联规则 是形如 ｘ Ｉ —Ｙ的蕴涵式 ， 其
传统分析方法包括查询、 报表 、 联机应 用分析等 ， 它与数 据挖掘的本质区别是在 探索数据关 系 时所使 用 的方法 。传 统数据分析工具使用基于验证 的方 法 ， 即用户首先对特 定的 数据关系作出假 设 ， 然后使用分析工具去确认或否认这 些假 设 。这种方法 的有效性受到许多 因素 的限制 ， 如提 出的问题
郝 燕
（ 北京物资学院 ， 北京 １１４ ） ０ １９
摘
要 ： 统统计在数 据分析方面持 续发挥 着主导的作 用 ， 着计 算机 存储技 术的发展 ， 传 随 现代数据挖掘技 术成
为研 究转 向的焦点。结合传统数据分析 ， 引入数据挖掘针对不 同问题设计 的优化 算法对教学 实际 问题进行研 究， 提
收稿 １期 ：０ ９～１ ２ ５ ２ ０ ０～ ５ １
数据挖掘改进算法在学生成绩分析中的应用
方法 ， 将数据挖掘技术应用到学生成绩分析 中， 从大量
的学 生成绩数据 中挖掘潜在 的、 有用的信息 ， 为教学管 理者提供决策 ， 为学生选课提供支持 。实验证 明 ， 方 该 面能够有效地挖掘学生成绩 ， 分析课程之 间关联性 ， 帮 助学生根据 自身优势选课 ， 促进高校进行教学改革 ， 提
（ 广州番 禺职业 技术学 院 教务处 ， 广州 ５ １ ８ ） １４ ３
摘
要针 对现有学生成绩分析 的单一 性 ， 为充 分发挥成绩数 据的潜在价值 ， 提出了一种基于Ａ ０ｉ ｒ 改
进算法学生成绩分析方法。 实验结果表 明， 与传统成绩统计分析方法相 比 ， 该算法能够对学生成绩进行 聚类分析 ， 出学 习态度 、 找 成绩相 近的类别 ， 于教 学管理者制订 人才培养 的方案 和教 师 因材施教 ， 用 提
高教学管理水平 。且改进后的算法速度更快 ， 效率更高 。
关键词 ： 数据挖掘 ； 聚类分析 ； 学管理 ； 教 成绩 中图分类号 ：４ ４７ Ｐ １． Ｇ ２． Ｔ ３ １ ２ ９ １ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ １ ７ １（０ ２ ０ — ２ ８ ０ １０ — １９ ２ １ ）８ ０ ０ — ２
（ ｅ ｎ ｓ ｆ ｃ ， ｕ ｎ ｚｏ ａ ｙ ｏ ｔｃ ｎｃ ｕ ｎ ｚｏ ４ ３ Ｃ ｉａ Ｄ ａ ’ Ｏ ｆ ｅ ａ ｇｈ ｕ Ｐ ｎ ｕＰ ｌ ｅ ｈ ｉ Ｇ ａ ｇｈ ｕ ５ ８ ， ｈｎ ） ｉ Ｇ ｙ ， １ １
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｃ ｏｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｓ ｇｅ ｓ ｘ ｏ ｅ ｅ ｉｔ ｇ ｓｕ ｅ ｔ ｃ ｉ ｖ ｍｅ ｔａ ａｙ ｉ， ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｉｅ ｆ ｌ ｐ ａ ｏ ｔｅ ｐ ｔｎ ｃ ｒ ｉ ｇｔ ｉ ｌ ｅ ｆ ｈ ｘｓｉ ｔ ｄ ｎ ｈ ｅ ｅ ｎ ｎ ｌ ｓ ｉ ｒ ｅ ｇｖ ｌ ｌｙ ｔ ｈ ｏｅ — ｈ ｎ ｔ ｎ ａ ｓ ｏ ｕ ｔ ｌｖ ｌ ｅ ｏ ｃ ｉ ｖ ｍｅ ｔｄ ｔ ， ｔｏ ｆ ｅ ｓ ｄ ｎ ｃ ｉｖ ｍｅ ｔ ｎ ｌｓｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｆ ｆ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｉ ａｕ ｆａ ｈ ｅ ｅ ｎ ａａ ａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｔ ｅ ｔａ ｈ ｅ ｅ ｎ ａｙ ｉ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ Ａｐ ｏ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ａ ｈ ｔ ｕ ａ ｉｉ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｏ ａｅ ｉ ｈ ｒ ｄｔ ｎ ｌ ｅ ｕ ｔｓ ｔ ｔ ａ ｎ ｌｓｓ ｍｅｈ ｄ ，ｔ ｅ ａｇ — ｒｓｎｅ ． ｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ。ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗ ｔ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｓ ｌ ｔ ｉ ｉ ｌａ ａｙ ｉ ｒ ｓ ｈ ｉ ｒ ａ ｓｃ ｔ ｏ ｓ ｈ ｌｏ ｒｔ ｍ ｓ ａ ｌ ｏ ｓｕ ｅ ｔａ ｈ ｅ ｅ ｎ ｈ ｏ ｇ ｌ ｓｅ ｎ ｌｓｓ ｆ ｄ ｏ ｔｔ ｅ ｌ ａ ｉ ｇ ａ ｔ ｕ ｅ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｓｍｉ ｒ ｃ ｔ— ｉ ｈ ｉ ｂ ｅ ｔ ｔ ｄ ｎ ｃ ｉｖ ｍｅ ｔ ｔ ｒｕ ｈ ｃｕ ｔｒ ａ ａｙ ｉ， ｎ ｕ ｈ ｅ ｒ ｎ ｔ ｔｄ ，ｐ ｒｏｍａ ｃ ｉ ｌ ａｅ ｉ ｎ ｉ ａ ｇ ｒｅ ， ｓ ｄ ｆｒｔ ａ ｈｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｋ ｎ ｌｎ ａｎ ｎ ｌ ｎ ｎ ｅ ｃ ｅ ｓｔ ｅ ｃ ｔ ｄ ｎ ｓｉ ｃ ｏ ｄ ｎ ｅ ｗ ｔ ｈ ｉ ｏ ｉ ｓ ｕ ｅ ｅ ｃ ｉ ｇ ｍａ ａ ｅ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｇ ｔ ｅ ｔ ｒ ｉ ｉ ｇ ｐ ａ ｓａ ｄ ｔａ ｈ ｒ ｔ ａ ｈ ｓｕ ｅ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ａ ｃ ｉ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｈ ａ ｔ ｕ ｅ ａ ｄ ｉ ｒｖ ｈ ｅ ｅ ｆｔａ ｈ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ Ａｎ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ｓｆ ｓ ｒ ｍｏ ｅｅ ｆ ｉ ｎ ． ｐ ｉ ｄ ， ｎ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅ ｌｖ ｌｏ ｃ ｉｇ ｍａ ａ ｅ ｎ ． ｄ ｔ ｅ ｉ ｒｖ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｉ ａ ｔ ， ｒ ｆ ｃｅ ｔ ｔ ｅ ｔ ｅ ｉ Ｋｅ ｒ ：ｄ ｔ ｎ ｎ ；ｌｓｅ ｉ ｇ ａ ａｙ ｉ； ａ ｈ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｃ ｉｖ ｍｅ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ａ ａｍｉ ｉｇ ｃｕ ｔｒ ｎ ｌｓｓｔ ｃ ｉｇ ｍａ ａ ｅ ｎ ； ｈ ｅ ｅ ｎ ； ｎ ｅ ａ
基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发
基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，高校作为人才培养的摇篮，其学生行为数据的挖掘和分析显得尤为重要。
这些数据不仅反映了学生的日常生活习惯、学习状态、社交活动等，还能为高校管理者提供有力的决策支持，促进教育教学的改革和创新。
研究和开发一套基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统，对于提升高校管理水平和提高教育质量具有重要意义。
本文旨在探讨基于大数据挖掘的高校学生行为数据分析系统的研究与开发。
文章将概述大数据和数据挖掘的基本概念，以及其在高校学生行为分析中的应用价值。
将详细介绍该系统的架构设计、功能实现和关键技术，包括数据采集、预处理、存储、分析和可视化等环节。
在此基础上，文章还将分析系统在实际应用中的效果，并探讨其可能存在的问题和改进方向。
文章将总结研究成果，展望未来的发展方向，以期为我国高校教育信息化和智能化提供有益的参考和借鉴。
二、文献综述在信息化社会的浪潮下，大数据已经渗透到各个领域，为各行各业带来了前所未有的变革。
高校作为人才培养和知识创新的重要基地，其内部产生的学生行为数据具有极高的研究价值。
近年来，随着技术的发展，越来越多的学者和实践者开始关注如何利用数据挖掘技术来分析高校学生行为数据，从而优化教育资源配置、提高教育质量、促进学生个性化发展。
现有文献中，关于高校学生行为数据分析的研究主要集中在以下几个方面：一是学生学习行为分析，包括学习成绩、学习时长、学习资源使用等方面的数据挖掘，旨在发现学习规律，为学习预警和个性化学习推荐提供依据二是学生生活行为分析，涉及餐饮消费、社交互动、运动健康等方面的数据，旨在分析学生的生活习惯和兴趣偏好三是学生行为预测，通过构建预测模型，预测学生的未来发展趋势，如学业成就、职业选择等。
在技术开发方面，文献中提到了多种数据挖掘技术和方法，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析、神经网络等。
这些技术和方法在高校学生行为数据分析中得到了广泛应用，并取得了显著的成果。
数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用
数 据挖 掘技 术 是一种 以海量 数据 为基础 的有效 知识 挖
特 点 的教学 信息 是现代 科学化 教 学的 主要考虑 问题 。
助 高校 对现 有 的教 学 内容和 教学 计划 等进行 调 整或 重新 规 划 ，以便于 让 学生 更好 的利 用教 学资源 ，获得 更高 的教 学 质 量 。需要 说 明 的是 ，进行 数据 挖掘 时所 使用 的数 据信 息
中 图分 类 号：Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３
集 算法 在 进 行数 据 挖掘 时 具有 以下几 点特 性 ： （ １ ）该 算 法对 包含 噪 声的 、分类 不 明确 、具 有模 糊性 的数 据 分类 具 有很 好 的应 用效 果 。 （ ２ ）相对 而 言 算法 更 加注 重 挖 掘 隐 藏在 数据 样 本 中的事 实 ，故按 照其 进行 的规 则更 信息化
数据挖掘技术在 高校学生成绩分析 中的应用
张勤， 刘 宇 ／南京 邮 电大学
，
校 教育 中，学 生成 绩 能够 反 映学 生对 所 学 知
三 识的理解与掌握程度，是教师用于评估教学
Ｉ Ｈ ’ Ｊ效 果 的 主 要 依 据 之 一 。随 着 高 等 教 育 的普 及 ，现 代 高校 的教 学规 模逐 年扩 大 ，学 生数 量不 断增 加 ， 影 响 学生学 习效果 的 因素从 以个 人 因素 为主 逐渐 拓 展到 多 种 因 素的综 合 作用 ，高 校 教务 管理 系统 中也积 累 了大量 的 学 生 数据 资源 。信 息 时代 中 ，数据 收集 、存 储 与处 理 已经 成 为推 动 社会 进步 的主 要 动力 之一 ，特 别 是在 目前 对教 学 方式 和学 习 内容依 赖性 较 强 高校教 育 中 ，如何 应用 先进 数 据分析算法从海量数据 中提取有价值的信息协助制定和完 善教 学决 策 ，帮助 学 生获 得更 具针 对性 ，更符 合个 人学 习
基于数据挖掘的学生成绩查询系统
基于数据挖掘的学生成绩查询系统作者：何云峰来源：《电脑知识与技术》2013年第01期摘要：开发基于的学生成绩挖掘系统。
一方面使学校教学资源得到优化，减轻教师对于学生成绩查询的工作量。
另一方面，通过数据挖掘技术进行系统开发，使大量的数据能得到有效利用。
挖掘出的隐藏规则对学校各方面工作的指导以及学生的培养有着重要意义。
关键词：学生成绩查询；系统设计；数据挖掘中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）01-0017-03信息社会的高科技，商品经济化的高效益，使计算机的应用已普及到经济和社会生活的各个领域。
为了满足现今社会人们的时间观念，成绩查询系统软件成为教学办公的一项重要工具。
该软件的功能在系统内部有源代码直接完成。
通过操作手册，使用者可以了解本软件的基本工作原理。
操作人员只需输入一些简单的汉字、数字，即可达到自己的目标[1]。
1 系统现状与解决方案目前该系统主要是完成3类用户的需求。
学生：对各科成绩的查询及查看本班成绩排名等情况。
任课老师：输入并修改所教科目的学生成绩，能够计算成绩排名，输出成绩及排名情况；其中班主任则拥有更多的权利，如输入并维护本班的基本信息，对本班的各科成绩汇总，计算各科成绩的总分，排名，平均分等需求；并可输出上述结果。
教务处（管理员）：学校全体成员的信息管理，对考试科目，时间及对所考科目的编号等进行具体的管理，并对任课老师，班主任等输入的信息进行存库，对学生的信息进增加、删除、修改等，可打印学生的所有信息，可添加用户等权限。
本研究应用框架，采用流行的三层架构开发数据挖掘系统。
技术是典型基于B/S结构开发模式的技术，它提供了为建立和部署企业级 Web 应用程序所必需的服务。
可以使用.NET平台快速方便的部署三层架构[2]。
最具革命性的变化在于制作网页中使用了基于事件的处理，可以指定处理的后台代码文件。
.NET中可以方便的实现组件的装配，后台代码通过命名控件可以方便的使用自己定义的组件。
数据挖掘技术在学生信息系统中的应用
目前 我 国各 个学校 均建立 了学 生信息 系统 ，随着 时 间的推移 学 生信 息 系 统 中 相 关 的 信 息 数 据 也 急 剧 膨 胀 。 如 何 运 用 科 学 的技 术 和手 段从海量数据 中发现有用 的信息并充 分利用 ，发习规律，更好地管理学 生信息 ，这是学校管理者企盼解 决的深层问题。因此采用数据挖掘技术对学 生数据进 行再次开发 已成 为新的趋势 。 １、 数 据挖 掘 的概 念 【 ¨ 数据挖掘 （ ａｔ Ｍｉ ｉ ｇ Ｄ ） Ｄ ａ ｎ ｎ ， Ｍ 是指 从大量不完全的 、有噪 声的、 模糊 的、随机 的数据中，提取隐含在其 中的、有用的信息和知识 的过 程。其表现形式为概念 （ ｏ ｅ ｐ ｓ 、规则 （ｕ ｅ ） Ｃ ｎ ｅｔ ） Ｒ １ ｓ 、模式 （ａ ｔ ｒ ｓ Ｐ ｔｅ ｎ ） 等形式。数据挖掘是现代科学技术相互渗透 与融合的产物， 融合 了数 理统 计、人工智能、可视化技术 、数据 库技 术和计算机技术等领域 的 理论技术。 ２ 、 学 生 信 息 数 据 仓 库 的 设 计 与 建 设 数据挖 掘是建立在数据 仓库基础之上 的。数据仓库 概念是 Ｗ． Ｈ． Ｉ ｍ ｎ在 《 ｎｏ 建立数据仓库 》一书中提 出的，数据仓库就是面向主题 的、 集成 的、不可更新的 （ 稳定性） 随时间不断变化 （ 同时间） 不 的数据集合， 用以支持经营管理中的决策制定过程 。数据 准备的好坏将影响到数 据挖 掘的效率和准确度 以及最终模型 的有效性 ，数据准备工 作包括 数 据的选择 （ 选择相关和合适 的数据）、探索 （ 尽可能 了解数据， 如分布情 况和异常数据等）、修正 （ 包括缺 失数据 的插值等）、变换 （ 离散值 数据 与连续值数据之间的相互转换 ，数据 的分组分类，数据项之 间的计 算
数据挖掘在学生评优管理中的应用
数据挖掘在学生评优管理中的应用汇报人：日期:CATALOGUE目录•引言•数据挖掘技术概述•学生评优管理系统的设计与实现•数据预处理与特征提取•数据挖掘算法在学生评优管理中的应用•实验结果与分析•结论与展望01引言研究背景与意义随着学生评优管理系统的普及，如何有效利用这些数据以及提高评优的公正性和准确性成为了亟待解决的问题。
数据挖掘技术的不断发展为解决这些问题提供了新的途径。
研究内容与方法本研究旨在利用数据挖掘技术，对学生评优管理系统中的数据进行深入分析，挖掘其中的模式和规律，为提高评优的公正性和准确性提供支持。
采用了包括关联规则、聚类分析、决策树等多种数据挖掘技术，对评优数据进行多角度、多层次的分析。
通过对比不同年级、不同性别、不同学科之间的评优数据，寻找其中的差异和规律，为优化评优机制提供参考。
02数据挖掘技术概述数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的技术，这些信息和知识是隐藏的、未知的或不完全明确的。
定义数据挖掘技术具有处理大量数据、发现隐藏模式、自动化决策等优点，同时也能处理复杂的数据类型和实时数据。
特点数据挖掘的定义与特点数据挖掘的技术分类数据描述通过使用统计和可视化工具来描述数据，例如直方图、饼图和散点图等。
异常检测通过使用统计和机器学习方法来检测异常值，例如离群点检测、异常检测等。
关联规则挖掘通过使用关联规则来发现数据之间的相关性，例如购物篮分析、序列模式等。
预测性建模通过使用可预测模型来预测未来结果，例如回归、分类和聚类等算法。
数据挖掘在学生评优管理中的应用通过使用数据挖掘技术，可以根据历史数据建立评优模型，预测学生在未来的表现和成就。
建立评优模型通过数据挖掘技术，可以发现学生评优标准中的不足之处，并优化评优标准，提高评优的公正性和客观性。
优化评优标准通过使用数据挖掘技术，可以实时监测评优过程，及时发现和解决不公正或不合理的情况。
实时监测评优过程通过数据挖掘技术，可以提高学生评优的质量和准确性，同时也能为学校和学生提供更好的服务和支持。
数据挖掘技术在成绩分析系统中的应用
数 据挖 掘 的任 务 主 要 是 关 联 分 析 、 类 分 析 、 类 、 测 、 聚 分 预 时 的 。 序 模 式 和 偏 差 分析 等 。
（） 联 分 析 （ ｓｃ ｔ ｎａａｙｉ １ 关 ａ ｏｉ ｉ ｎｌｓ １ ｓ ａ０ ｓ
关 联 规 则 是 Ｒ Ａ ｒｗ ｌ 人 首 先 提 出 的 。 两个 或 两个 以上 数 据 再 加 工 ． 括 检 查 数 据 的 完整 性 及 数 据 的 一 致 性 、 噪 声 ． ． ｇａ ａ 等 包 去
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２０ ０ ７年 第 ８期
数 据 挖 掘 技 术在 成 绩 分 析 系统 中的应 用
王 颖
ｆ西 苑 中 学 ． 苏 徐 州 ２ １０） ２ ｒ － ２ ０ ６ 【 摘 要 １ 通 过 对 数 据 挖 掘 技 术 的概 念 、 掘 过 程 和 方 法等 知 识 的 简单 介 绍 ， 如 何 在 成 绩 分 析 系统 中应 用数 据 挖 掘 ， ： 挖 就
发 偏 零售、 融、 金 电信 等行 业 的 到广 泛 的 应 用 。 但 在 教 育领 域 却 并 没 异常 情 况 ． 现 数 据 库 中数 据 存 在 的 异 常情 况 是 非 常 重 要 的 。 有 引 起人 们 的普 遍 关 注 ． 着 教 育 信 息 化 进 程 的推 进 ． 随 产生 积 累 差检 验 的基 本 方 法 就 是 寻 找 观 察结 果 与参 照 之 问 的差 别 。 ３ 、数 据 挖 掘 的分 类 了 大量 的 、 杂 的数 据 。 复
从 中得 到促 进 教 学 的 所 需 信 息等 内容 进 行 了探 讨 ， 并提 出 了数 据 挖 掘 技 术 在 各 部 分 的 具 体 作 法 。
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本科毕业设计（论文）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级2010211503学号********班内序号01指导教师牛琨2014年5月基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。
各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。
教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。
本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。
通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。
希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。
关键词成绩分析关联规则分类聚类Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technologyABSTRACTWith the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system.The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system.KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering目录第一章引言 (1)1.1选题的背景和意义 (1)1.2个性化培养的重要意义 (1)1.3国内外个性化培养的现状 (2)1.3.1国外个性化培养现状 (2)1.3.2 国内个性化培养现状 (3)1.4成绩分析系统的现状和存在的问题 (3)1.4.1成绩分析系统开发使用的现状 (3)1.4.2成绩分析系统建设存在的问题 (4)第二章相关技术 (4)2.1相关数据挖掘知识理论 (4)2.1.1数据挖掘 (4)2.1.2 关联规则 (5)2.1.3 分类 (6)2.1.4 聚类 (6)2.2开发工具的选择 (7)2.2.1Eclipse简介 (7)2.2.2Eclipse的优势 (7)第三章系统分析 (8)3.1软件过程模型 (8)3.2需求分析 (9)3.2.1 用例图 (9)3.2.2 需求的结构化描述 (10)第四章系统设计与实现 (14)4.1系统概要设计 (14)4.1.1系统体系结构 (14)4.1.2 系统数据结构 (15)4.2系统详细设计 (16)4.2.1 文件导入数据 (16)4.2.2 数据预处理 (16)4.2.3 关联规则 (18)4.2.4 分类 (19)4.2.5 聚类 (20)4.2.6 导出文件 (22)4.3系统实现 (23)4.3.1 文件导入数据 (23)4.3.2 数据预处理 (23)4.3.3 关联规则 (23)4.3.4 分类 (24)4.3.5 聚类 (24)4.3.6 导出文件 (25)4.4系统应用 (26)第五章结论 (30)参考文献 (31)致谢 (32)第一章引言1.1 选题的背景和意义进入新世纪以来，我国的高等教育事业正在快速发展，各个领域的重大科研成果不断涌现，各知名院校的国际排名和知名度也不断攀升。
然而在这些光鲜靓丽的学术成果之下，各大高校对学生的管理工作却并没有跟上时代的步伐。
其实对于给大高校来说，学生的考试成绩是一笔非常宝贵的财富。
学生的成绩是反映学校教学水平的最直接的第一手资料，这些数据可以为学校改进招生和教学工作提供重要依据。
然而，学生成绩的管理工作并没有引起高校足够的重视，尤其是在对学生成绩的分析处理方面，绝大部分高校还停留在较为原始的数据库管理和查询阶段，没有对学生的成绩进行横向和纵向的对比研究，也缺乏对各学科之间成绩内在联系的挖掘。
学科成绩间的内在联系是广泛存在于各个专业的各门课程中的，学科成绩间内在联系的分析和研究对对学生和学校都有着十分重要的意义。
通过了解学科成绩间存在的内在联系，学生可以清楚地认识到基础课程、先导课程的重要性，并且在选择选修课的时候，做到扬长避短，通过更多地选择与自己优势课程成绩正相关的课程来帮助提高成绩。
而对于学校来说，分析学科成绩间的内在联系可以为各个专业的课程设置提供重要的参考依据。
在教务工作人员进行排课工作时，可参考对往届学生成绩的分析结果来调整课程的排布顺序，达到不断优化课程设置的目的。
个性化培养和发展是当今高等教育发展的主流方向，以往填鸭式、工厂式的教学方式已经被先进的教育理念所替代，而中国教育制度中流水线式的培养模式一直是一个被广泛诟病、急需解决的问题。
在这一方面，我们可以借鉴发达国家的先进经验，结合我国高等教育发展现状，探索并逐步建立由中国特色的、适合我国国情的个性化培养体系。
目前可以通过对学生的成绩进行挖掘和分析，对学生进行分群，为具有一定共同特征的学生制定个性化培养方案。
基于上述情况，本题目以完善高校培养制度和制定学生个性化培养方案为背景，通过运用数据挖掘及相关专业技术，设计并实现学生成绩分析系统。
1.2 个性化培养的重要意义个性化培养其实并不是一个新颖的概念，2000多年前，我国著名教育家孔子就提出了因材施教的教育理念，并且身体力行地用因材施教的方法教育自己的弟子。
在2000多年后的今天，多元化人才培养是高等教育发展的必然趋势。
个性化培养不仅是实现多元化人才培养最重要的方式，更是我国建立创新型国家战略对高等教育提出的必然需求。
只有摒弃传统的流水线式培养模式，在高等院校中全面推行个性化培养，我国高等教育才能真正完成人才培养方式的革命。
（1）个性化培养是高等教育发展的现实需要个性化教育，是社会对大学生的预期变化的结果。
在当今时代，社会要求每个人都能发挥自己独特而不可替代的作用，教育的使命也悄然转变为激发每一名学生的内在潜能。
在高等院校推行个性化教育是中国高等教育的发展方向，更是世界大多数国家的共识。
随着大学的扩招，原本曲高和寡的高等教育已经走进了普罗大众的生活。
但是大众化的高等教育不等于流水线式的培养，相反普及高等教育的意义正在于让更多的人进入大学，按照自己的兴趣和自身特点选择专业进行学习，成为独特的人才。
（2）个性化培养是创新型国家战略的必然要求2006年，国家制定了建设创新型国家的重大决策。