首页> 中文学位 >数据挖掘技术在学生综合信息管理系统中的应用研究
【6h】

数据挖掘技术在学生综合信息管理系统中的应用研究

代理获取

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 课题来源和主要研究内容

1.4 本文组织结构

第2章 数据挖掘技术综述

2.1 数据挖掘的概念

2.2 数据挖掘的功能和常用方法

2.3 数据挖据的过程

2.4 数据挖掘的趋势

2.5 本章小结

第3章 决策树算法研究

3.1 决策树的概述

3.2 构建决策树的过程

3.3 决策树算法介绍

3.4 决策树的评价标准

3.5 本章小结

第4章 数据挖掘在学生素质分析中的应用

4.1 确定挖掘对象和目标

4.2 数据准备

4.3 数据挖掘

4.4 知识发现

4.5 本章小结

第5章 学生综合信息管理系统设计与实现

5.1 总体设计

5.2 相关技术

5.3 数据库设计

5.4 系统的设计与实现

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致谢

个人简历

展开▼

摘要

近年来信息技术快速发展,高职院校管理工作从传统的手工模式进入到数字化信息时代,学生管理作为高职院校管理工作中的重要环节,高职院校信息化建设迫切需要建立符合高职院校实际的学生综合信息管理系统来提高学生管理水平。数据挖掘技术是近年来相当热门的研究领域,许多企业和公司都已经将其成功的应用到决策管理,对提高管理效率和经济效益取得了明显效果,很多高职院校也将数据挖掘技术应用到决策管理中。
  根据高职院校的特点,设计开发了学生综合信息管理系统。论文介绍了系统的总体设计、数据库设计和功能模块等。学生综合信息管理系统将学生基本信息管理、学籍管理、成绩管理和毕业管理整合到一起,实现了数据共享,提高了学生管理的效率和安全性,并为数据挖掘提供了原始数据。
  重点研究了数据挖掘中的决策树算法在学生素质分析中的应用。论文详细介绍了数据挖掘的全过程,包括确定挖掘的对象和目标,通过数据选择、数据预处理和数据转换等过程进行数据准备。对决策树的几种常用算法进行分析对比的基础上,利用WEKA数据挖掘工具生成了决策树模型,并对模型进行了测试。从提取的分类规则中发现了影响学生素质的主要因素,提高了数据分析水平,为学生的培养工作提供了决策支持,同时将数据挖掘模块整合到学生综合信息管理系统中。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号