決策樹分類方法在學(xué)生成績(jī)挖掘中的應(yīng)用研究.pdf

1、多年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用研究，尤其是在商業(yè)、金融業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域應(yīng)用得十分成功.近年來，眾多高校研究人員已將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)研究，也產(chǎn)生了一些教學(xué)方面的理論，但對(duì)這方面的研究還只是停留在理論研究階段。
　　 目前，隨著高職院校招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大，在校學(xué)生人數(shù)急劇增加，在日常教學(xué)管理中，每天都產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這使得原有教務(wù)管理系統(tǒng)中存在的問題日益突出。特別是對(duì)學(xué)生的成績(jī)管理工作中，存在著學(xué)生成績(jī)數(shù)

2、據(jù)量過于龐大的問題。對(duì)于其中的學(xué)生成績(jī)分析模塊，還停留在初級(jí)的數(shù)據(jù)備份、查詢及簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)階段，隱藏在海量數(shù)據(jù)中的大量有用信息不能得到有效地利用。如何將這些數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為知識(shí)表示，合理地利用這些信息為教學(xué)管理服務(wù)，科學(xué)指導(dǎo)教學(xué)，提高教學(xué)管理水平，是我們迫切需要研究的課題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是解決這個(gè)問題的可行而有效的方法。
　　 決策樹分類方法是數(shù)據(jù)挖掘分類和預(yù)測(cè)的主要技術(shù)，是通過一組無次序、無規(guī)則的實(shí)例推理出決策樹表現(xiàn)形式的分類規(guī)則。

3、決策樹方法與其它分類方法相比具有可理解性、易訓(xùn)練、易實(shí)施和通用性等優(yōu)點(diǎn)，所以本文選擇將決策樹分類方法應(yīng)用到學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)分析研究中。
　　 本文研究的主要內(nèi)容是決策樹分類方法在學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。重點(diǎn)討論了決策樹C4.5算法。以《天津機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)管理系統(tǒng)》中學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)作為基本數(shù)據(jù)源，采用數(shù)據(jù)庫技術(shù)對(duì)我校教務(wù)系統(tǒng)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清理、集成、概化等處理，使用決策樹C4.5算法建立學(xué)生成績(jī)分析決策樹模型，將大量的成績(jī)