数据挖掘技术在的学生信息管理系统中的应用

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1、数据挖掘技术在学生信息管理系统中的应用摘要在知识经济时代,对学生信息进行高效科学的管理,成为数字化校园的重要任务。在高校的管理工作中,学生信息管理无疑是核心工作,是高校管理工作的一个不可缺少的环节。学校运行着各类数据库,积累了大量的数据。学校管理人员通过简单的统计或排序等功能只能获得表面的信息,而隐藏在这些大量数据中的信息一直没有得到应用。如何充分利用这些数据,将现有的管理数据转化为可供使用的知识,提高学校管理决策性,提高管理水平和办学质量,是学校急需解决的问题。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、但又

2、是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘通过公正客观的统计和分析,从大量数据中发现潜在规律,找出隐含模式,准确掌握未来的动态。使用数据挖掘技术,在一定程度上能够解决这些问题,使信息系统的功能得到最大程度的利用,在功能上更加满足学校教学管理的需要。本文主要研究如何将数据挖掘技术与学生信息管理相结合,通过决策树算法从海量数据中提取出隐藏在数据之中的有效信息。本文结合学校当前学生信息管理的具体情况,构建数据仓库,分析数据挖掘技术,结合高校学生信息管理的现状,借助结合决策树算法和线性回归方法对湄洲湾职业技术学院同批次560位学生的综合素质测评中三个构成因子得分及期末成绩、分差进行数据

3、挖掘。通过本次数据挖掘,可以发现:其一,学生成绩与综合素质构成的三个因子之间的相关趋势并非呈平滑趋势;其二,综合素质构成因子中的学业成绩技能与学生成绩成正回归关系,并且两者回归程度很高。文体劳动素质与学习成绩呈回归值较低。通过了解构成综合测评的三个因子与学生成绩的相关程度,了解学生对综合素质各构成因子的重视程度,从而为高校学生管理提供决策支持信息,在提高教学质量的同时,关注学生的文体劳动素质的发展,培养“德智体”全面发展的学生。实验数据验证了数据挖掘技术的可行性和有效性。1但由于数据样本有限,教师对部分因子的评分的主观性影响,数据挖掘结果因此会产生一定偏差。随着数据挖掘技术

4、的进一步发展,可以通过数据挖掘,了解更多隐藏在数据中的信息,进而构建更为合理的学生信息数据挖掘模型,进一步深化和延续本研究,为学校教学管理决策、学生信息管理、学生心理分析、教学质量评估等方面提供支持。关键字:数据挖掘,学生信息管理,决策树2AbstractIntheeraofknowledge-driveneconomy,ithasbecomeanimportanttaskoftheDigitalCampusthatcarryoutthehigh-performanceandscientificmanagementonstudentsinformation.Inmanage

5、mentoftheuniversity,studentinformationisakeyworkandanindispensablelinkVariouskindsofdatabasesareusingintheuniversityandalargeamountofdatahasbeenaccumulated.Theadministrativestuffcanonlyobtainsuperficialinformationbysimplestatisticsorsequencingfunctions,becauseoflackingtheinformationconscio

6、usnessandtechnology,theinformationhiddeninthelargeamountofdatahasnevergotapplication.Manyuniversitiesarefacingthefollowingquestions:howtoutilizethedata,howtotranslatetheexistingmanagementdataintotheknowledgesuitableforusing,howtoimprovemanagementdecision-makinginuniversityandimprovemanagem

7、entlevelDataMiningisaprocessthatistoextractimplicit,previouslyunknownandpotentiallyusefulinformationandknowledgefrompracticalapplieddata,whichismultitudinous,incomplete,noisy,fuzzyandstochastic.Bymeanofobjectivestatisticsandjustanalysis,dataminingcanfindthepot