【摘 要】
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随着信息技术的不断发展与高等教育规模的快速增长,各高校都相继建立了自己的教务管理信息系统,这些信息系统中积累了大量的教学管理数据,但是目前对这些数据的处理还停留在
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随着信息技术的不断发展与高等教育规模的快速增长,各高校都相继建立了自己的教务管理信息系统,这些信息系统中积累了大量的教学管理数据,但是目前对这些数据的处理还停留在初级的数据备份、查询及简单统计阶段,并未能提供一种有效的手段来帮助教务管理人员进行教学进程的决策。这使得管理人员不能及时了解相关信息,领导决策时也不能得到切实的数据支持。而数据仓库和数据挖掘技术可以弥补这些不足,利用数据挖掘技术提取有用的信息,使教学管理者获得知识和洞察力,从而提高教学决策的质量和效率。本文主要探讨了基于数据仓库的数据挖掘技术的基本理论和实施方法,将教务管理系统中的数据清洗转换集成到数据仓库中,利用数据挖掘的关联规则算法、贝叶斯分类算法和聚类分析算法,结合教务管理系统,对学生的毕业成绩进行分析,通过学生毕业成绩与课程先后次序的关联得出合理的课程安排顺序,将历届的课程安排与之比较,并通过历届学生的就业率来验证课程安排的合理性。本文首先从决策分析需求出发构建教务系统数据仓库;然后将数据进行清洗和转换并抽取到数据仓库中,采用Borland Delphi 7.0建立前台用户操作界面;最后利用Microsoft SQL Server中的数据挖掘算法对数据进行挖掘分析,得出有效结果并应用于实践中。
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