数据挖掘技术在成人高校管理中的应用研究

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1、AdissertationsubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchontheApplicationofDataMiningonManagementofAdultCollegeBvXianghongSong，一Supervisor：Prof．LeiShiComputerTechnologyKeyLabonInformationNetworkApril2011学位论文原创性声明唧IIIIIIIIIIIIIllY1929212本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本

2、人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：I孝西乳日期：2刀『7年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行

3、检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：l汞南似同期：z刀，7年月日摘要摘要随着数据挖掘技术的成熟及其应用领域的扩展，不少普通院校的研究人员己开始将其应用于普通高校的管理中并得到了相关研究结论。由于成人高校和普通院校相比在学生来源、教学模式、管理方式等方面有所不同，直接将普通院校的研究结果应用于成人高校中有所不妥，所以采用数据挖掘技术对成人高校的生源情况、学生的评教

4、记录以及学生的考试成绩等进行研究具有重要意义。本文首先采用决策树分类算法ID3对平顶山教育学院往年的生源情况进行分析，生成分类规则，得到结论：年龄较小且收入较低或一般的教师是学院成人教育生源的主体。研究表明，增加新专业，扩大生源范围势在必行。然后采用关联规则的Apriori算法对教师评教数据进行挖掘，产生了相应的强关联规则，结果表明成人高校的学生相对较为成熟，经验丰富的老教师、职称较高的副教授和知识丰富的具有硕士学位的教师，相对评价较好。最后采用聚类分析的k均值算法对考试成绩进行聚类，得到了簇中心和个类数。结果显示：如果优秀率、良

5、好率、中等率、及格率和不及格率符合正态分布，说明教学效果良好，学生对课程内容掌握较好。关键词：数据挖掘决策树关联规则聚类AbstractWiththeperfectionofdataminingtechniques，ithasbeenappliedinmanyfields．Theresearchersinsomecommoncollegesappliedittothecollegemanagementandgotsomevaluableconclusions．Becauseofthedifferenceofstudents’sou

6、rce，teachingmodes，managementmethodsandSOon，theresearchresultsgotfromthecommoncollegescan’tbeappliedtotheadultcollegesdirectly．So，itissignificanttoresearchthestudents’sourceconditions，teachingevaluationrecords，examinationresultsandSOforthbymeansofdatamining．Firstly,bym

7、eansofdecisiontreeclassificationalgorithmID3，thestudents’sourceconditioninformeryearsofPingdingshanInstituteofEducationwasanalyzed，andtheclassificationrulesweregenerated．Researchresultsindicatethatthemainstudentsourceofadulteducationcollegesistheteacherswhoarcyoungand

8、havinglowerormiddlingincome，SOitisnecessaryfortheadulteducationcollegestoaddnewspecialtiesandextendstudentsourcefields．Secon