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时间:2018-07-17
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1、数据仓库与数据挖掘技术在教学管理系统中的研究与应用刑政权数据仓库与数据挖掘技术在教学管理系统中的研究与应用刑政权【教学管理】池锝网《数字技术与应用》2017年第07期摘要:数字技术与应用》2017年第07期摘要》2017年第02期摘要:该文的主要工作是针对我校目前各部门、各院系学生信息没有被有效的集成、不能被很好的共享这一现状,开发一个适应我校新形势下的学生管理信息系统。该系统是一个面向用户、面向网络数据管理的信息数据管理系统,利用数据库管理设计软件实现学生的信息管理,使对学生信息的管理更加容易、提高工作效率、降低管理成本。利用数据挖掘技术提高学院学生信息管理系统的智能决策功能,对学生毕
2、业就业指导工作给以帮助和支持,取得了明显的效果。关键词:数据挖掘技术;学生信息管理;决策树;C4.5中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2017)02-0241-03新疆高职院校的办学层次较多,有成人专科、本科、普通专科、本科,脱产1—2年的教师进修培训等,学生的年历、民族、学历等成分复杂。学院从2017年建立了教务管理对学生学籍、成绩等基本信息进行了收集整理和统计,使教学管理不再是冗杂的数据,而是按照系统进行性操作得到的一条条记录,使复杂管理程序简单化、信息化,提高了教学管理的效率和工作质量。但在学生管理方面,学院采取班级月考核制和操行分学生综合评价制度,
3、大多通过手工计分、评分,学生信息数据没有得到有效充分的利用,在数据管理应用到学生日常管理、在校表现评价方面还是个空白。为了做好学生管理工作,有效的利用现有资源,是学生管理工作科学化、规范化、程序化,促进提高信息处理的速度、正确性。在现有的教务系统上,整理学生信息,理清日常学生管理工作流程流向,使其清晰化、合理化,较早的时间发现学生管理存在的问题,解决问题,提高学生管理工作水平,增强对学生管理工作的预见性,依据数据分析,提高了管理效率。1数据挖掘1.1决策树算法决策树算法是数据挖掘中较常用的一种预测模型的算法,它对数据自动分类从而构造树形结构模型,对决策树进行分类。它采用信息增益的概念,以
4、确定信息的理论为前提,在最大的信息量的数据库中的字段决定树中的一个节点创建,开始节点是一个结构的根节点,根据字段的不同的值进行树枝的分支。在树分支的过程中,每个分支中的子集交界处重复构建下一层分支。决策树已成为常用的分类工具之一,它是将一个训练文件分成一组通用规则的技术,因为它是在图模型树结构的基础上构建,因此,更容易让人理解。实例实例的集合可以分支成两个龙源期刊网.cn或两个以上的子集,子集数的底线是根据测试结果来确定,可构建所有可能分支的子集。决策树分类的数据可以在两个阶段,构建树和修剪树。首先,训练数据来测试函数生成不同的值进行比较分析,选择的一个分支,每个分支继续构建下一层的节点
5、和分支,最终创建一个决策树,然后进行修剪树枝的过程,把决定树转换为分类规则。决策树算法中最基本的算法是ID3算法,随后又在ID3的基础上进行改进,开发了C4.5,C5.0,SLIQ,SPRINT等算法。决策树算法的优点有容易学习,便于使用,分类速度较快,精度较高,适用于大规模的数据处理和知识发现系统中。1.2数据挖掘的步骤数据挖掘是复杂的多个步骤相互连接多阶段进行数据传输的过程。这些工作包括以下四个阶段。首先是对挖掘对象选择,其次对数据进行预处理,再次进行数据挖掘,最后对数据挖掘出的规则进行分析和取舍。下面对数据挖掘过程进行具篇三:数据仓库与数据挖掘技术在学生成绩管理中的应用考试成绩任课
6、教师陕西科技大学研究生考试试卷考试科目IT智能信息处理与数据挖掘技术专业软件工程年级研一考生姓名李庆林考生类别日校生注意事项1.2.试题随试卷交回;试卷评阅后,一周内送交研究生秘书处保存3.必修课以百分制计算成绩,考查课以五级计分(优、良、中、及格、不及格)计算成绩。4.考生类别为日校生、工程硕士、高校教师、同等学历数据仓库技术在学生成绩管理中的应用摘要:在明确了我校教学管理系统的不足之后,试图将数据仓库和数据挖掘技术应用到教学管理中,依托数据仓库、数据挖掘等基本理论知识和关联规则、聚类分析等基本算法,运用联机分析处理技术和决策树算法应用于所建立的学生成绩数据仓库中,对学生成绩进行深入挖
7、掘,从教师、学生、课程等三个维度分析出学生成绩的规律性变化,得到影响学生成绩可能原因,有针对性地提出教学建议和课程安排次序,以帮助教育者制定教学计划,提高教学质量。关键词:数据仓库,数据挖掘,维度,决策树TheApplicationofDataWarehouseTechnologyintheManagementofStudentsAbstract:Inaclearmyschoolteachingmanagementsystemdef
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