数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用

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时间:2018-11-09

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1、中山大学硕士学位论文中文题目:数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用专业:软件工程学位申请人:廖敬导师姓名:温武少、林倞、曾坤院、系(所):软件学院论文答辩委员会主席:成员:二零一四年十一月论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。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作品成果。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。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日中山大学博士(硕士)学位数据挖掘技术在学生成

2、绩管理系统的研究及应用论文题目:数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用专业:软件工程学位申请人:廖敬导师姓名:温武少、林倞、曾坤摘要随着各大高校的扩招,很多高校的学生都达到上万人或几万人,而各大高校都有自己的信息管理系统,并具有专门的数据库,比如成绩管理数据库、学籍管理数据库、学生评教数据库等。而如何对在成绩管理数据库中提取重要信息,并进行有效利用,提高教学管理人员的决策正确性,提高教学管理水平和办学质量,是很多高校都在考虑这个问题。因此,我院急需将数据挖掘技术应用于成绩管理系统,通过相关的算法来提取考试信息系统的数据的特征属性,并生成预测模型和分

3、类模型,服务于教学,提高教学管理水平。本论文通过数据仓库与数据挖掘技术相结合并应用与学生成绩管理系统,来发掘其关联规则,分析提取有用信息进行决策指导,本论文主要从事以下几个方面的工作内容:一、对学生和成绩管理系统进行调查研究,获取相关数据源。二、对学生成绩管理系统的数据进行提取、清理、转换及加载,建立学生成绩数据仓库。三、采用、关联分析、聚类分析、决策树分析等数据挖掘方法,找出各门课程成绩之间的相互关系和学生的成绩与学生的自身学习条件及行为间的关系。四、对不同的数据挖掘方法进行分析和比较,并做出评估,为教学管理决策者提供决策方案。研究分析其结果,利用数

4、据仓库与数据挖掘技术对学生成绩数据进行提取、分析、挖掘,能发掘其潜在的信息,该信息对课程建设、专业建设、教学质量的提高和提高学生的兴趣等方面具有重要的指导意义。关键词:成绩信息数据仓库数据挖掘技术;Ⅰ中山大学博士(硕士)学位数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用::::、、中山大学博士(硕士)学位数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用:中山大学博士(硕士)学位数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用目录论文原创性声明学位论文使用授权声明摘要目录第一章绪论选题的背景与意义国内外研究现状论文的主要工作及工作目标本论文的结构介绍第二章相关原理和技术

5、数据仓库相关概念数据仓库的体系结构数据仓库结构类型联机分析处理技术数据挖掘技术数据挖掘流程数据准备数据开采结果表达和解释小结第三章成绩数据仓库的设计确定决策主题数据准备成绩数据仓库建模概念模型逻辑模型物理模型中山大学博士(硕士)学位数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用数据抽取、清洗、转换、加载问题与解决实现途径具体实现联机分析处理多维数据集的建立课程及格率课程优秀率课程感兴趣度第四章数据挖掘技术在成绩管理系统决策中的应用关联规则挖掘关联规则基本描述算法实现具体实现及挖掘结果展现聚类规则挖掘聚类算法基本描述(平均值)算法的实现具体实现及挖掘结果展现

6、分类规则挖掘分类算法基本描述决策树算法的实现规则的解释及正确性与有用性验证小结第五章总结与展望总结下一步工作参考文献致谢中山大学博士(硕士)学位数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用第一章绪论选题的背景与意义随着各大高校的扩招,很多高校的学生都达到上万人或几万人,而各大高校都有自己的信息管理系统,并具有专门的数据库,比如成绩管理数据库、学籍管理数据库、学生评教数据库等。如果相关的教学管理人员只通过简单的排序和统计只能获取表面信息,而不能获取到隐藏在这些大量数据中的重要信息。如何对在数据中提取重要信息,并进行有效利用,提高教学管理人员的决策正确性,提

7、高教学管理水平和办学质量,很多高校都在考虑这个问题。目前我院成绩管理系统处于人工的简单的统计和排序,急需对这些数据进行科学的统计分析,挖掘和提取重要信息,进行科学指导,提高工作效率和教学水平。数据挖掘技术主要从各个庞大的数据中进行处理,从中找出规律和模式,主要宗旨是在数据库中发掘有用知识。在我院教学中,开设各种不同的课程,每门课程都有许多同学进行必修或选修并参加考试,从而存在大量的考试数据信息,如何根据不同课程大纲、考试的要求和特征,找出这些考试数据中的必然联系和潜在的关系已经成为各种考试管理机构的必然的需求。因此,我院急需将数据挖掘技术应用于成绩管理

8、系统,通过相关的算法来提取考试信息系统的数据的特征属性,并生成预测模型和分类模型,服务于教学,

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