数据挖掘技术在高校学生信息管理系统中的应用

随着计算机技术的进步,许多高校相继建立了日益完善的信息管理系统,积累了大量的完整数据。目前,这些数据的主要用途是向各级管理部门提供各类统计报表和信息查询。但对这些数据进一步挖掘它的潜在价值,可以进一步的予以研究开发。本文论述了高校学生信息库对象,运用数据挖掘的技术,实现透过现象看本质,提炼有价值的信息,为管理决策提供参考。如通过对学生的自然情况、成绩情况、考勤、德育测评等相关信息进行量化,并对学生的个人信息进行处理,运用数据挖掘中的决策方法对学生信息进行分类,找出影响学生管理的因素及各因素间的关联关系。     

决策树在高校学生就业信息中的应用

应用决策树方法对大学生就业信息进行了分析挖掘，并抽取规则知识，指出专业成绩、外语成绩、实践能力等是影响学生就业层次的主要因素．     

决策树算法在客户分类中的应用

介绍了数据挖掘的概念及决策树的ID3算法,利用该算法对租赁公司的客户进行分类,给出了分类步骤发现了申请或不申请租赁的客户类型特征,从而为公司租赁业务制定最佳指导策略。     

数据挖掘在调串课中的应用研究

针对我校近三年来的调串课情况,应用数据挖掘技术,对海量的教师调串课数据进行分析整理,得出了教师调串课的一般规律,将规律应用在课程编排过程中,解决了资源浪费等问题,取得了良好的效果.     

数据挖掘在大学生综合素质测评中的应用

讨论了数据挖掘中决策树算法的原理及其模型的建立过程,并把它应用到高校的大学生综合素质测评中,借助计算机对综合素质测评信息进行挖掘,所获取的知识对指导今后的教学和学生工作有重要意义.实验仿真结果表明该模型能够很好的实现预期的分类效果.     

数据挖掘技术在高校学生CRM中的应用

本文对数据挖掘在高校学生CRM的应用进行了初步探讨,以决策树为例,建立了学生发展状况分类评估模型,并且对模型的应用进行了分析。基于数据挖掘的智能学生分析系统对于促进分层次学生管理的有效实施起着重要作用。     

数据挖掘技术在高校教学评价系统中的应用

介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,阐述了数据挖掘技术在教学评价系统中的应用,并从学生评价教师课堂教学质量的大量数据中找出了数据间的关系,为提高高校的课堂教学质量评价提供了科学依据。     

决策树算法在计算机教学评价数据挖掘中的应用

将决策树ID3算法应用到计算机教学评价数据挖掘中,建立学生考试成绩是否优秀的决策树,并利用事后修剪法实现分类决策树的剪枝。最后由决策树产生分类规则,建立考试成绩优秀分析决策树模型。     

数据挖掘在高校贫困生评价中的应用

运用开源系统WEKA,选取C4.5算法构建贫困生决策树模型,利用30%的数据来测试模型分类效果,实验结果显示,模型预测的准确率和精确度都较高,模型分类效果较好。从模型构建中发现了影响贫困生分类的重要标准和评价规则,从而为完善贫困生评价体系并改进评价工作提供有效建议。     

数据挖掘技术在贫困生评定中的应用

伴随着国家对困难学生的资助政策不断完善,各学校对困难学生的评定也采用了不同的办法,甚至同一学校不同学院也不同．为了找到一种相对行之有效的方法,首先对数据挖掘技术进行了分析,其次对它在数据挖掘方面的应用进行了描述,最后采用决策树分类方法对贫困学生的信息进行分类分析,得到了一些有用的可供参考的信息．     

决策树算法在数据挖掘中研究与应用

随着社会的发展、经济的进步，各行各业对可视化数据挖掘需求越来越高。本文介绍了可视化数据挖掘的相关概念，分析了在可视化数据挖掘中决策树算法的相关理论，并预测了可视化数据挖掘的发展。     

What Satisfies Students? Mining Student-Opinion Data with Regression and Decision Tree Analysis

To investigate how students' characteristics and experiences affect satisfaction, this study uses regression and decision tree analysis with the CHAID algorithm to analyze student-opinion data. A data mining approach identifies the specific aspects of students' university experience that most influence three measures of general satisfaction. The three measures have different predictors and cannot be used interchangeably. Academic experiences are influential. In particular, faculty preparedness, which has a well-known relationship to student achievement, emerges as a principal determinant of satisfaction. Social integration and pre-enrollment opinions are also important. Campus services and facilities have limited effects, and students' demographic characteristics are not significant predictors. Decision tree analysis reveals that social integration has more effect on the satisfaction of students who are less academically engaged.     

基于决策树的分类挖掘技术在学生资源管理中的应用

该文提出一种基于决策树的分类挖掘技术,在论述分类挖掘的基础上分析决策树分类挖掘系统的建立思想、步骤及算法,并把该系统应用到优化学生资源管理的实验中,实验结果证明了该方法的可行性。     

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。     

数据挖掘在教学评估中的应用

引入数据挖掘对高校教学进行客观、公平的评估,并使用相关数据进行关联规则算法的实验,实现了对结果的初步分析。所得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。     

数据挖掘分类模型构造方法及其在贷款分析中的应用

介绍了数据挖掘技术和模型的概念,提出了基于决策树的数据挖掘分类模型构造方法,并结合银行业信贷业务特点,对数据挖掘在贷款分析中的应用进行探讨。     

基于数据挖掘的电信业客户流失

针对电信行业日益突出的客户流失问题,采用了多种理论相互融合的思想,将神经网络和决策树技术相结合,构建客户流失分析模型.最后通过实际数据对模型进行了应用评估,结果表明这种基于神经网络和决策树技术的预测模型能够对客户流失情况做出准确的预测,达到了商业使用的要求.     

数据挖掘技术在高校教学评估中的应用

本文讨论了数据挖掘技术在高校教学评估中的应用，分别利用聚类和关联规则挖掘方法获取了具有不同成绩特征的学生群体和分析出影响学生成绩的主要教师因素，所得出的结论对高校教学评估和教学工作都具有一定的指导意义。