数据发掘在高职院校学生成绩分析中的利用

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数据发掘在高职院校学生成绩分析中的利用

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毕业论文范文题目：数据发掘在高职院校学生成绩分析中的利用，论文范文关键词：数据发掘在高职院校学生成绩分析中的利用
数据发掘在高职院校学生成绩分析中的利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：伴跟着中国高等教导的疾速发展,高等职业教导进入高速发展期。民办高等职业教导在这个时代急剧扩大,招生范围的扩大跟老师步队的膨胀带来一系列的问题,在这些问题中,如何保障教养品质是重中之重。找出与学生成绩有关因素岂但对改进课堂教养可教导管理存在领导作用,而且对保障教养品质也有重要意思。利用数据发掘技巧对学生成绩数据库进行分析,摸索哪些因素与学生成绩有关,能为课程设置、课堂教养及教导管理提供参考看法。数据发掘被（本文此处忽略..）定义为从大量有噪声含混的、不完全的、随机的数据中提取暗藏在其中未知但又是断定存在的,存在必定价值的信息跟常识的过程。在数据发掘过程中通常须要面向决定支撑体系跟联机分析利用数据源的构造化数据环境,即数据仓库；分类是指把某个不持续的标识值调配给一个未标识的记录的过程。决定树是利用最广的分类算法之一。ID3算法是决定树分类的经典算法,利用信息增益作为创建决定树的基本指标,C4.5算法是在ID3算法基本长进行改进的决定（文章此处忽略..）树算法,利用信息增益率来进行属性决裂。然而C4.5波及对数运算,过程绝对复杂且打算量大,因此本文引用了一种改进的C4.5算法,它利用数学上的等价无穷小的实际对C4.5算法进行改进,改进后的算法只须要进行加减乘除运算,简化了打算过程,进步了打算速度,从而晋升决定树的建树效力。实际表明,C4.5算法创建的决定树补充了ID3算法偏向于抉择取值多的属性的不足,创建的决定树转化为If-Then语句更标准,更能满意决定者的请求；C4.（此处忽略..）5算法在构造决定树的过程中始终的进行剪枝,创建的决定树叶子节点绝对较少,构造紧凑；改进的C4.5算法只须要进行加减乘除打算,简化了打算量跟打算复杂度,进步了运算速度,从而晋升了建树效力。本文首先对数据仓库、数据发掘、分类技巧基本常识进行了阐述；其次,采取SQLServer2005AnalysisService对学生成绩数据进行多维数据的创建,结合安徽文达信息工程学院学生成绩管理体系,创建了以学生成绩事实表为核心的数据（略..）仓库,重要内容涵盖学生成绩数据仓库的逻辑模型设计、物理模型的树破以及数据的整合、加工跟分析；最后对ID3跟C4.5算法进行了具体的介绍,结合安徽文达信息工程学院学生成绩管理体系,利用决定树算法中典范的ID3算法、C4.5算法及改进的C4.5算法对学生成数据进行发掘,分辨生成决定树,转化成分类规矩,发明暗藏在学生成绩数据背地的,对教导教养有领导意思的法则。

以上为本篇毕业论文范文数据发掘在高职院校学生成绩分析中的利用的介绍部分。

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