【摘 要】
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随着智慧校园建设的推进,大数据技术的快速发展推动了高校学生管理工作的不断创新。本文以陕西LG高校的学生为研究对象,通过采集校园信息系统中的各类应用数据,运用聚类分析
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“我国创业板上市公司控制权配置、经理管理防御与成长性研究”(71772151),教育部人文社会科学(工程科技人才培养研究)专项“基于产学研融合的工科教育师资队伍建设”(17JDGC035)
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随着智慧校园建设的推进,大数据技术的快速发展推动了高校学生管理工作的不断创新。本文以陕西LG高校的学生为研究对象,通过采集校园信息系统中的各类应用数据,运用聚类分析中K-means算法对学生校园行为特征进行分类,然后运用Apriori算法对学生行为特征与学业成绩进行关联分析。结果发现,不同学生群体的消费行为、作息行为、学习行为特征与其学业成绩之间具有密切关系。利用这些分析结果,高校可以针对不同类别学生采取差异化管理措施,这既有助于提升学生的学业成绩,也有助于进一步提高学生管理工作效率。
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