基于分类与聚类数据挖掘的高校招生决策系统研究

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1、硕士学位论文论文题目：基于分类与聚类数据挖掘的高校招生决策系统研究作者姓名冯旻涛指导教师王万良教授沈宏良高工计算机技术学科专业非全日制专业学位硕士培养类别所在学院计算机科学与技术学院、软件学院提交日期2017年3月1日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于分类与聚类数据挖掘的高校招生决策系统研究作者姓名：冯旻涛指导教师：王万良教授浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院2017年3月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterRESEARCHONTHEAPPLICATION

2、OFDATAMININGMETHODINCOLLEGEENROLLMENTDECISION-MAKINGBASEDONCLASSIFICATIONANDCLUSTERINGCandidate:MintaoFengAdvisor:ProfessorWanliangWangCollegeofComputerScienceTechnology、CollegeofsoftwareZhejiangUniversityofTechnologyMar.2017万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提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研究成果。除文中已经加以

3、标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。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。本人承担本声明的法律责任。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并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。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密□，在______年解密后

4、适用本授权书。2、不保密□。（请在以上相应方框内打“√”）作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日万方数据浙江工业大学硕士学位论文基于分类与聚类数据挖掘的高校招生决策系统研究摘要在过去的几十年中，随着全球信息化的发展，人们逐渐意识到了在社会活动中产生的数据所具有的价值。数据挖掘技术作为发现信息中隐藏价值的重要手段，成为了研究的热点之一。在零售业、服务业和金融业等领域，许多重要的决策都来自于数据挖掘方法所发现知识的支持。然而，作为国家发展核心要素之一的教育行业，虽然近年来在信息化发展上取得了一定的成绩，但如何利用数据挖掘的方法来提高高校决策管理的水平，还值得我们做进一步的探索。本

5、文使用数据挖掘技术，通过研究分类决策树中的C4.5和聚类方法中的K-Means算法，结合浙江省某高校历年保存下来的招生数据，完成了数据处理、预测模型建立、结果分析等一系列工作。并在分析的过程中，探究了使用统计学上标准分方法，解决了不同时间和空间维度上成绩数据由于缺乏统一的参照系而无法比较的问题，为数据分析提供更多的手段。通过这项研究，以高校招生业务为切入点，尝试了将数据挖掘技术从商业领域引用到高等院校的决策管理优化中来。研究了高校在招生计划制定过程中，使用数据挖掘方法来处理多种非确定决策问题的能力。结果表明，利用数据挖掘的手段，可以进一步掌握教育行业当中隐藏着的未来发展趋势，提升高

6、校决策管理水平，从而推进创新型国家和人才强国的建设。关键词：数据挖掘，高校招生，决策支持，C4.5算法，K-Means算法万方数据浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHONTHEAPPLICATIONOFDATAMININGMETHODINCOLLEGEENROLLMENTDECISION-MAKINGBASEDONCLASSIFICATIONANDCLUSTERINGABSTRACTOverthepastfewdecades,withthedevelopmentofglobalinformation,peoplehavegraduallyrealizedthevalueofda

7、tageneratedinsocialactivities.Asanimportantmeanstofindhiddenvalueoftheinformation,dataminingtechnologywhichhasbecomeoneofthehottopicsofresearch.Inretailindustry,serviceindustryandfinancialindustry,manyimportantdecisionscomefromthesuppor