关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用研究

研究数据挖掘领域中的关联规则及其在学生成绩分析中的应用.设计并实现学生成绩关联规则分析系统,利用该系统对学生成绩进行分析,得出学生不同课程之间的联系及不同课程对总成绩的影响,从而为教学工作提供指导作用.     

关联规则挖掘技术在学生选课系统中的应用

文章运用数据挖掘的关联分析理论,对学生成绩数据库进行了挖掘,得到了一些合理、可靠的课程关联规则．从而为学分制体系下的学生选课提供指导以及为今后的教学课程设置提供参考。     

数据挖掘技术在生源质量分析中的应用

通过对各届毕业生生源等特征资料、高考的成绩数据、以及大学各门课的成绩挖掘,提供了一个在教育领域进行合理挖掘的模式。研究了如何把关系数据库的关联规则问题转化为单维、布尔关联规则问题,把关联规则挖掘中的经典算法Apriori算法在实例中进行了具体应用。     

Apriori关联算法在学生成绩中的应用

介绍了数据挖掘中关联规则的概念及经典的Apriori算法,以及Apriori算法在学生成绩中的应用.     

关联规则挖掘技术在学生选课系统中的应用

文章运用数据挖掘的关联分析理论,对学生成绩数据库进行了挖掘,得到了一些合理、可靠的课程关联规则,从而为学分制体系下的学生选课提供指导以及为今后的教学课程设置提供参考。     

数据挖掘技术在学校管理信息系统中的应用

讨论了数据挖掘技术在高校信息管理系统中应用的必要性和重要性,找到两者的结合点,探索如何在高校信息管理系统中应用数据挖掘技术。     

Apriori算法在学生成绩数据中的应用研究

在高校的数据管理中,有很大一块是对学生成绩的管理,具体的处理就是:成绩的录入,成绩的查询,修改等就数据本身的一些操作,而成绩只是作为升留级,评优的参考依据,而就及占用的资源而言,利用率不是很高,造成了极大浪费.随着科学技术的不断进步,如何使成绩发挥它的最大效用,成为了当前高校重点考虑的问题.本文将利用Apriori算法,借助学生成绩数据库,挖掘出课程之间存在的相关关系,为相关部门合理、科学的安排课程提供理论依据.     

数据挖掘算法及其在教学管理中的应用

文章利用关联规则的Apriofi数据挖掘算法,以一定范围的学生成绩为数据源,分析了课程问的影响关系,得到一些合理的课程关联规则。将这些规则运用到教学管理中,可以合理地设置课程及指导学生选课。     

关系数据库数据挖掘技术具体实现的探讨

提供了一种关联规则挖掘经典算法-Apriori算法的优化算法,并结合实例探讨了如何把关系数据库的关联规则转化为单维、布尔关联规则,优化了算法的实施,探讨了关联规则的输出等问题。     

数据挖掘在招生信息管理系统中的应用

本论文就中等职业技术学校招生信息管理系统的设置及决策分析模块中应用的数据挖掘技术进行了有益的探索和研究.     

数据挖掘在学生成绩数据中的应用研究

针对课程设置与课程成绩之间的关系,通过比较分析可以发现学生成绩背后所隐藏的有价值信息。通过对学生成绩数据的挖掘,可以发现隐藏其中的关联规则,得出有实际价值的规则及结论,从而为教学管理人员优化课程设置提供决策支持。     

数据挖掘算法及其在电子商务中的应用

利用关联规则的Apriori数据挖掘算法及其改进算法,对电子商务中的数据进行分析挖掘。基于某电子商务网站实际数据的实验结果表明,该算法是有效的。     

基于关联规则的数据挖掘技术在高校教学评价中的应用

目前很多高校对教师教学质量的评价主要是给出一个结论,而对影响教学质量的因素没有进行分析。本文将基于关联规则的数据挖掘技术应用在教学评价中,对挖掘结果进行分析,并提出了指导意见。     

关联规则挖掘在教学评价中的应用

课堂教学质量评价是教学管理过程中的重要环节.如何从学生评价教师课堂教学质量的大量数据中找出数据间的关系,是检查教学效果和提高教学质量的重要途径.数据挖掘就是从大量数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的关联信息和知识的过程,被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一,是信息产业界最有前途的交叉学科.关联规则是数据挖掘的一种重要模式.     

ARDS证候特征的关联规则研究

利用Apriori算法对急性呼吸窘迫综合征(ARDS)不同访视点证候与证候以及症状与证候之间的关联性进行分析,给出了表示关联性的关联规则,初步明确了ARDS的肺肠相关的证候特征.     

数据挖掘在交通事故中的应用

提出一种使用数据挖掘领域中的多维关联规则分析大量交通事故记录的方法,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律,并将这些规律作为现实中做出预防举措的依据。     

关联规则在教学评价中的应用

利用Apriori算法结合SQL查询语言挖掘隐藏在教师教学评价系统中的信息,以分析教师课堂教学效果与教师整体素质的关系。根据给定的最小支持度和记录数,产生频繁项集,最后由最小置信度和频繁项集生成关联规则,实现关联规则挖掘的目的,并对发现的规则进行分析,找到了教师教学效果好坏与教师年龄、职称和学历的相关性,从而为教学部门提供了决策支持信息。     

关联规则挖掘在教师课堂教学评估中的应用

本文介绍了关联规则挖掘的概念、实现过程及其在教师教学质量评估方面的应用.     

数据挖掘技术在高职院校教学管理中的应用

职业教育是我国教育改革与发展的重点之一,教学管理是提升高职院校教学质量的关键环节。为了提高高职院校教学质量和教学水平,应用大数据挖掘技术对教学数据进行分析。首先采用Apriori算法对学生成绩表、课堂考勤表进行数据处理,然后挖掘隐藏在学习成绩和考勤数据中的规律,分析各学期不及格科目、出勤情况与毕业状态之间的关联规则。通过结果分析与评估,为任课教师和教学管理部门提供指导,帮助科学规划各学期教学管理重点,进一步改进教学管理水平,提高教学质量。     

数据挖掘在人寿保险业务中的应用

如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的重要问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单而又很实用的方法。介绍了数据挖掘的步骤,利用Microsoft公司的SQL Server2005数据挖掘工具在保险业务数据中发现关联规则,从而得出一些对保险公司起指导作用的投资规则。