数据挖掘技术在Moodle课程管理系统中的应用研究

基于课程管理系统中学习者的学习行为开展学习绩效的评估,提供课程改进与学习建议,对学习资料和网络课程进行评价,为E-learning课程的师生提供反馈,对于提高远程教育教学效果与质量非常重要。但由于许多课程管理系统不提供允许教师全程跟踪和评定所有学习者行为活动的特定工具,因此,当面对大量系统数据时,选取有价值的信息变得十分困难。教育数据挖掘则是解决这一难题的有效途径。本文在介绍E-learning数据挖掘过程的基础上,重点阐述了统计、可视化、分类、聚类及关联规则挖掘等数据挖掘技术在Moodle系统中的应用。     

教学管理中的数据挖掘

本文主要介绍了数据挖掘技术在高校教学管理中的应用和意义,利用数据挖掘技术对高校教学管理中产生的大量数据进行分析挖掘,如成绩挖掘、选课挖掘以及评价信息挖掘等来发现对教学管理有用的信息,以便为教学管理者提供决策支持.     

Web挖掘技术在适应性网络学习中的应用

Web挖掘技术在网络学习中应用,能够有效地为学习者提供个性化的服务.在分析数据挖掘技术的基础上,针对网络学习中学习者的个性化需求,提出了一种基于Web挖掘技术的适应性网络学习模型.     

基于数据挖掘在物流管理决策中的应用

在数据量剧增的信息时代,深化物流管理决策的最有效的方法是在其中引入数据挖掘技术。本文介绍了数据挖掘技术在物流管理决策中的作用,分析了数据挖掘在物流管理信息中的挖掘过程及实现的关键技术。指出数据挖掘技术将为物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

数据挖掘技术在E-Learning中的应用

数据挖掘是一种前沿技术,e-Learning的迅猛发展迫切需要满足个性化学习的需求.首先介绍数据挖掘技术,然后应用数据挖掘技术中聚类和关联规则两种方法,可以实现对学生练习结果进行科学的、客观的分析.数据挖掘技术在e-Learning学习系统中的应用提高了学习系统的个性化服务水平,为系统的决策分析提供了智能的辅助手段.     

基于数据挖掘技术解决网络学习问题的探索

数据挖掘技术的迅速发展为网络学习中个性化学习提供了可能。本文对数据挖掘方法在网络学习中的应用和研究现状进行了简单描述。首先从数据挖掘的角度介绍建模技术使用的类型以及数据挖掘问题处理的方法,最后从网络学习的角度分析各种网络学习问题与之对应的数据挖掘技术的应用。     

Web挖掘在校园网学习系统中的应用研究

数据挖掘在WWW上有广泛的应用。在校园网学习系统中嵌入Web挖掘模块，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行挖掘，可了解用户的访问行为，提供个性化的服务。本文阐明了Web挖掘在校园网学习系统中的应用方法和步骤。     

基于XML的Web数据挖掘系统模型的设计

该文首先剖析了数据挖掘技术,并阐述了XML在数据挖掘中的应用优势,然后构建了一个基于XML的面向多种Web教据的挖掘系统模型,最后详细介绍了模型中的三个层次构成,并介绍了其中关键技术的实现方法,以期为Web数据挖掘的研究提供参考.     

关联规则算法在招生中的应用研究

简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则,并对学生的高考成绩和学业成绩进行关联规则挖掘分析,找出它们之间的内在联系为招生决策提供依据。     

计算机Web数据挖掘技术在现代商业中的应用探讨

伴随现代商业规模不断的扩展以及信息化技术不断的发展,在对大量商业信息进行处理之时,数据挖掘技术所起到的作用是巨大的.伴随互联网的不断普及,使得数据挖掘技术也成为现代商业获取市场信息极为重要的一个载体.文中就Web数据挖掘技术的挖掘过程以及特点进行了简要介绍,并对Web数据挖掘技术在现代商业里的运用进行了重点研究,以期为我国Web数据挖掘技术的应用提供可供参考的意见和建议.     

数据挖掘在电大开放教育中的应用

利用数据挖掘技术对电大在校学员的数据进行分析、推理,可以找出导致学员流失的主要原因。文章从数据仓库主题的分析开始到模型的建立,系统的实现,最后随机抽取一组数据进行分析,详细的介绍了如何将数据挖掘技术应用于电大学员流失问题中。     

SSAS神经网络算法在呼叫中心运营中的预测应用

介绍一种利用数据挖掘技术建立用于呼叫中心运营中的预测分析挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的神经网络算法,以及SSAS神经网络算法在对某呼叫中心数据进行预测分析中的应用,通过分析神经网络算法挖掘模型所发现的模式,理解数据和其中的趋势,为提高客户对呼叫中心满意度提供有力的参考和辅助。     

基于XML的有效的Web挖掘系统设计研究

面向Web的数据挖掘是当今数据挖掘技术研究及应用的热点之一。在介绍数据挖掘技术和Web挖掘技术的相关背景的基础上,详细阐述了XML语言的卓越特性及其在Web挖掘中的重要应用并设计了一种基于XML的Web挖掘系统。     

谈关联规则挖掘技术在客户关系管理中的运用

客户关系管理已成为当前企业决策管理的重要部分,而数据挖掘技术为客户关系管理提供了良好的支持。本文介绍了关联规则挖掘在客户关系管理中的应用,利用Apriori算法对客户数据库进行关联分析,并明确了数据挖掘在CRM系统中的重要性。     

基于数据仓库的高校就业决策支持系统研究

通过对数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘技术等概念的学习,利SQL Server 2000的分析管理器设计多维数据模型并建立决策支持系统的体系结构,以我省某高校2007年毕业生数据为研究对象,建立了数据仓库,并运用数据挖掘的决策树算法对数据进行挖掘,所得结论为学院编制招生计划和制定就业策略提供了数据支持。     

大数据学习分析的研究与应用——以浙江省教师教育MOOC培训平台的课程为例

数据为王的大数据时代正在来临,如何将大数据关联于教育变革以及由此衍生的学习分析的应用逐渐成为了热点课题。文章以浙江省教师教育MOOC培训平台为例,任选其中的某门在线课程,通过常规挖掘、频次统计、跳转聚合、数据可视化等方法,以渐进深入的方式,对选课学员的学习行为和日志进行数据挖掘,并根据学员在平台中的学习行为数据,展示学员与课程的相关性和适应度,发掘学员模块的学习规律和学习喜好,定位平台中的模块功能和课程资源缺陷,优化适应性教学资源,定制个性化学习路径,促进个性化发展。研究表明:上述这些举措将大大提高选课学员的用户体验感和满意度。     

贝叶斯网络在数据挖掘中的应用

数据挖掘是一种新型的数据分析技术。介绍数据挖掘关键技术及挖掘过程,探讨当前数据挖掘所面临的问题,分析将贝叶斯网络应用于数据挖掘的优势。     

数据仓库与数据挖掘实例分析

数据仓库与数据挖掘技术的应用主要在于构建企业的决策支持系统,以协助企业提高自身竞争力。作为近年来刚刚兴起并逐步发展起来的一门新兴交叉学科,数据仓库与数据挖掘涉及到了许多领域的知识,也包括许多概念、理论、设计方法及挖掘算法,这些内容比较繁杂且不易理解,对于初学者而言,学习起来颇为困难。针对此问题,通过实例加以说明,以期为初学者提供某些帮助。     

数据挖掘技术在教学实践中的应用研究

数据挖掘(DataMining)作为一个目前研究比较多的交叉学科,为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。简要介绍了数据挖掘及其相关技术,重点阐述了数据挖掘技术在课堂教学、个性化远程网络教学和网络学习社区3个教学实践领域中的应用设计,并具体研究了一个应用数据挖掘技术的典型教学案例,希望能够为在教学实践中应用好数据挖掘这个有力工具提供思路和借鉴。     

数据挖掘技术在教学实践中的应用研究

数据挖掘（Data Mining）作为一个目前研究比较多的交叉学科，为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。简要介绍了数据挖掘及其相关技术，重点阐述了数据挖掘技术在课堂教学、个性化远程网络教学和网络学习社区3个教学实践领域中的应用设计，并具体研究了一个应用数据挖掘技术的典型教学案例，希望能够为在教学实践中应用好数据挖掘这个有力工具提供思路和借鉴。