开题报告数据挖掘PPT课件

4、泛化、简约和特征提取研究。利用数据可视化 大大扩展了数据的表达和理解能力，这是数据简约 的一种非常重要的技术，它正受到广泛的重视。
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国内外研究动态
与国外相比，国内对数据挖掘与知识发现(MDKD)的研究稍 晚，1993年国家自然科学基金首次支持对该领域的研究项 目。目前，清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三 研究所、海军装备论证中心等竞相开展数据挖掘的基本理 论及其应用研究。
数据挖掘在高职教学中的应用
汇报人： 导 师： 学 院：计算机科学与技术学院
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内容概要
选题目的和意义 国内外研究动态 研究的主要内容 实验设计方案 准备工作情况和主要工作措施 论文进度安排及预期达到研究结果
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选题目的和意义
由于我国大众化高等教育的普及，高校学生数量的激增，给高 校教学工作带来了诸多新的问题。尤其是高职学生，他们的主 体是普通高中应届毕业生高考最后一批录取的学生。这些学生 在学习意识、学习方法、学习能力及学习动力上比较欠缺，并 可能有较多常见的心理问题。
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选题目的和意义
数据挖掘技术(Data Mining)被称为未来信息处理 的骨干技术之一，是一个多学科交叉研究领域，融 合了数据库，人工智能、机器学习，统计学，知识 工程、面向对象方法、信息检索，高性能计算以及 数据可视化等多项最新技术．
数据挖掘技术从80年代末开始出现。短短二十多年 它的发展速度很快。目前数据挖掘技术在零售业的 购物篮分析、金融风险预测、产品质量分析、通讯 及医疗服务、基因工程研究等许多领域得到了成功 的应用。很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列 为议题之一。
教师迫切地需要科学地研究高职教学各个环节中的大量的数据 信息，从中获取知识，继而科学地指导教学。
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选题目的和意义
二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果 并且得到广泛应用。大量信息在给人们带来 方便的同时也带来了一大堆难题：
第一是信息过量，难以消化； 第二是信息真假难以辨识： 第三是信息安全难以保证； 第四是信息形式不一致，难以统一处理。
从总体上，国外在数据挖掘领域中的研究内 容十分广泛，从挖掘知识的种类看，己经取 得了明显的成果。
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国内外研究动态
1、关联规则的研究。近几年对关联规则的研究内容较 多。现在，关联规则的挖掘已经从单一概念层次关联规 则的发现发展到多概念层次关联规则的发现，并把研究 的重点放在提高算法的效率和规模可收缩性上。目前， 人们对于定量关联规则以及其他种类的关联规则的发现 研究较为深入，提出了关联规则的兴趣性的概念。与此 同时，在提高挖掘过程的效率方面也作了不少的研究。
2、数据分类技术研究。基于决策树的分类方法在大规 模数据库条件下的应用研究；在较高的抽象层次分类中， M．Mehte．等人针对大型数据库提出了一种快速分类算 法，称为QUEST中的超级学习算法，SLIQ：分类与回归 的管状领域研究、最近邻分类方法的改进等等。
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国内外研究动态
3、聚类规则研究。近年，聚类开始在大型数据库 中得到研究，R．Ng和1．Han基于随机搜索以及统 计学中的两个聚类算法PAM和CLARA，给出了一个适 用于大型应用的聚类算法：CLARANS。M．Este等人 针 对 CLARANS 算 法 的 缺 点 ， 提 出 了 改 进 技 术 。 T．Zhang等人则提出了另一种聚类算法：BIRCH。
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选题目的和意义
高等学校多年来的教学和管理工作积累了大 量的数据，目前，鉴于社会对高等学校发展 的需求和高校数据管理的现状，利用这些数 据理性的分析学校各方面工作的成效以及教 师发展状况，对高校教学管理决策支持系统 的影响变得十分重要。
利用数据挖掘技术从数据仓库中获取高质量 的信息，可以检验教学效果，调节课程设置。 合理安排师资，正确评价教师的年度工作， 及辅助调整招生计划、分析预测就业趋势等 等。
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选题目的和意义
虽然目前数据挖掘技术主要在商业领域中得 到广泛发展，但它面向应用的本质决定了在 任何需要的领域都会发挥它的价值。
在高校教育教学及管理中有大量直接或间接 的数据，关系到教师评价、人才管理及学生 选课指导、学生成绩分析等内容。把数据挖 掘技术应用于高等学校的教学与管理中，是 数据挖掘技术在又一个领域的应用。
大部分学生没有养成良好的学习习惯。他们中的大部分学习基 础比较差、自制力也比较弱，学习目标不够明确，缺乏刻苦钻 研精神。很多学生就读离职并不是因为自身渴望学习,而是无可 奈何或出于应付家长的要求。
他们对所学的专业并没有太多了解，因此学习目标不够明确同 时，他们还对社会对其的容纳有一种怀疑，这种怀疑直接导致 了自信心的不足，由此也影响到学生学习的动力。此外，由于 这批学生普遍没有养成良好的学习习惯，叉影响了良好学习氛 围的营造，不良的学习氛围又反过来影响学生的学习动力。
数据挖掘最先应用于金融和商业领域，在教育层面上还只 能算是新生事物，处于发展的初级阶段。
其中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应 用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体 代数的研究；华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国 科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对 关联规则开采算法的优化和改造；南京大学、四川联合大 学山东师范大学硕士学位论文上海交通大学等单位探讨， 研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。
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选题目的和意义
以学生成绩为例，教师对学生成绩的 分析处理一般仅仅是统计成绩处在优、 一般、差级别的人数，对于学生取得 这些成绩的原因往往无法了解。如果 教师能够找到有关影响学生学习成绩 的因素，必然对教学质量的提高起到 积极的作用。
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国内外研究动态
自1989年第11届国际联合人工智能学术会议 上首次提出KDD这一概念以来，数据挖掘日 益受到人们的关注。并已经成为当前计算机 领域的一大热点，其研究的重点也逐渐从发 现方法转移到系统应用，并且注重多种发现 策略和技术的集成，以及多学科之间的相互 渗透。