数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

论文摘要

高等院校的中心工作是教学,重点是提高教育质量,而学生成绩恰恰是衡量教学质量的重要依据,所以数据挖掘在分析学生成绩中有着重要意义。通过对学生成绩信息进行数据挖掘,可以发现各门课程之间的关联关系,为教学和学生管理提供决策支持,更好的开展教学工作,提高教学质量。本文首先在数据仓库和数据挖掘理论研究的基础上,介绍数据仓库和数据挖掘的基本理论,重点阐述了数据仓库的构建和联机分析处理。其次,介绍了数据挖掘中关联规则的基本算法,重点分析了Apriori算法,通过对Apriori算法的深入研究,针对Apriori算法存在的缺点,提出了一种减少事务数据库扫描次数的改进算法,并通过实例说明该算法的优点。最后使用SQL Server2005构建基于学生成绩的数据仓库,从概念模型、逻辑模型和物理模型三个方面完成数据仓库的设计,通过对数据的抽取、清洗、转化和加载完成数据仓库的构造。使用Visual C++作为开发工具设计学生成绩数据挖掘系统,将改进的关联规则算法应用到学生成绩数据挖掘中,通过对存储在数据仓库中的学生成绩进行挖掘,发现并分析隐藏于当前数据库数据背后的有效关联规则,据其给出相应建议,为今后的教学管理和学生管理工作提供相应的决策依据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的研究内容
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 学生成绩数据挖掘的理论研究
• 2.1 数据挖掘
• 2.1.1 数据挖掘的概念
• 2.1.2 数据挖掘的过程
• 2.1.3 数据挖掘的功能
• 2.1.4 数据挖掘的方法
• 2.2 数据仓库
• 2.2.1 数据仓库的概念
• 2.2.2 数据仓库的特点
• 2.2.3 数据仓库系统
• 2.2.4 数据仓库的构建
• 2.2.5 联机分析处OLAP
• 2.2.6 从数据仓库到数据挖掘
• 第三章 关联规则算法的改进
• 3.1 问题的提出
• 3.2 关联规则的概述
• 3.2.1 关联规则的定义
• 3.2.2 关联规则的分类
• 3.3 关联规则算法分析
• 3.3.1 关联规则挖掘的相关算法
• 3.3.2 关联规则挖掘的Apriori算法
• 3.3.3 Apriori算法实例分析
• 3.4 Apriori算法的缺陷及改进
• 3.4.1 Apriori算法的缺陷
• 3.4.2 Apriori算法的改进
• 3.4.3 改进Apriori算法的性能分析
• 第四章 学生成绩数据挖掘系统的设计与实现
• 4.1 学生成绩数据仓库的建立
• 4.1.1 数据仓库的设计
• 4.1.2 数据仓库的实现
• 4.2 学生成绩数据挖掘系统的实现
• 4.2.1 系统的需求分析
• 4.2.2 系统的逻辑结构设计
• 4.2.3 系统的软件结构设计
• 4.2.4 系统的界面设计
• 4.2.5 系统的数据库设计
• 4.3 学生成绩数据挖掘结果的分析
• 第五章 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 详细摘要