基于数据仓库和数据挖掘的高校学生成绩分析

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学生成绩是评估教学质量的重要依据,也是学生是否掌握好所学知识的重要标志。随着高校的扩招,学生规模越来越大,学生成绩分析就愈加重要和迫切。但传统的基于统计的分析方法已不适应深入分析的需要,故本文引进了近年来兴起的数据仓库技术和数据挖掘技术用于高校学生成绩分析,以找到影响学生成绩的根本原因,从而可以制定相应的措施,提高教学质量。 本文首先在学生成绩数据库的基础上,建立起了学生成绩多维数据集(即数据仓库),并作了一些初步的分析。然后分别以学生成绩数据库和学生成绩多维数据集为数据源,进行了决策树分类和聚类的数据挖掘研究,得到了大量的有关学生成绩的规则。
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