决策树在成绩分析中的应用

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1、学年论文《决策树在成绩分析中的应用》学院：计算机科学与工程学院班级：*********学号:*************姓名:***导师：**3摘要1Abstract2第一章绪论31.1数据挖掘的历史、发展31.1.1数据挖掘技术的商业需求分析31.1.2数据挖掘研究的发展趋势3第二章数据挖掘的基本知识42.1数据挖掘的定义42.2数据挖掘的分类42.2.1数据挖掘按挖掘任务类型42.2.2按挖掘对象42.2.3按挖掘方法52.2.4按数据挖掘所能发现的知识52.3数据挖掘技术的主要方法52.3.1关联规则方

2、法52.3.2决策树方法52.3.3神经网络方法52.3.4遗传算法62.4数据挖掘的实现过程62.4.1数据准备62.4.2数据挖掘62.4.3模式的评估解释62.4.4知识运用6第三章决策树技术63.1决策树技术63.2算法描述73.2.1ID3算法733.2.2改进算法83.2.3ID3算法计算学生的成绩信息83.2.4改进算法计算学生的信息13第四章总结17参考文献：183决策树在成绩分析中的应用摘要数据挖掘的提出是在20世纪80年代，它是一个新兴的、面向商业应用的AI研究领域，20世纪末，随着In

3、ternet的普及，全球信息量以惊人的速度急剧增长，据估计每二十个月增加一倍。目前的数据库系统虽然可以高效的实现数据的录入、查询、和统计等功能，但却无法发现海量数据中隐藏的知识和规律；人们面临的主要问题不再是缺乏足够的信息可以使用，而是面对浩瀚的数据海洋如何有效的利用这些数据。如何将这些海量的数据从数据库中提取出来，并转为有用的信息；面对这一挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显示强大的生命力。数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入一个更高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据进行查

4、询，而且能够找出过去数据之间潜在的联系，进行更高层次的分析，以便更好的解决决策、预测等问题。数据挖掘，从技术角度而言，数据挖掘是从大量的，不完全的，有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但有潜在有用的信息和知识的过程。从商业角度，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要的特点是对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型换处理，从中提取辅助商业决策的关键性信息和知识。本论文主要论述的是利用决策树技术对于大量的学生数据进行分析，在其中挖掘有用的信息，目的是提高教学质量。决

5、策树技术，用于分类和预测的主要的技术，决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则的实例中推理出决策树表示形式的分类规则，它包括两个步骤：一，利用训练样本集来建立并精化出一颗决策树，建立决策树模型。即从数据中获取知识，进行机器学习的过程。二，利用建好的决策树对新的数据进行分类。关键字：数据挖掘，决策树技术，成绩分析24ApplicationofdecisiontreeinperformanceanalysisAbstractDataminingisputforwardin1980s，

6、itisanew,twentiethCenturyforthecommercialapplicationofAIresearchfield,attheend,withthepopularityofInternet,theglobalinformationhasdramaticallyincreasedatanalarmingrate,isestimatedtobedoubledeverytwentymonths.Althoughthecurrentdatabasesystemcanachievedataen

7、try,efficientthequeryandstatisticalfunctions,butcannotfindtheknowledgeandruleshiddeninmassivedata;themainproblemsthatpeoplearefacingisnotlackofenoughinformationcanbeused,butthefaceofthevastoceanofdataandhowtousethesedataeffectively.Howthesemassivedataextra

8、ctedfromthedatabase,andturnthemintousefultheinformation;inthefaceofthischallenge,dataminingandknowledgediscoverytechnologycameintobeing,andshowstrongvitality.Dataminingandknowledgediscovery,dataprocessingtech