【摘 要】
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随着计算机技术与通信技术的发展,各行各业积累的数据量呈爆炸式增长,于此同时人们迫切需要从这些海量的数据中提取有用的知识,用以指导决策,获得经济效益与社会效益。数据挖
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随着计算机技术与通信技术的发展,各行各业积累的数据量呈爆炸式增长,于此同时人们迫切需要从这些海量的数据中提取有用的知识,用以指导决策,获得经济效益与社会效益。数据挖掘技术正是在这种需求下而产生的。数据挖掘通过对数据的统计、分析、综合和推理,指导实际问题的解决,发现事物之间的相互关联并作出预测,它的研究和应用已经成为计算机科学与工程研究的一个热点。随着我国高等教育从精英教育向大众教育转变,高校学生人数激增,学生管理工作面临着许多新的问题。同时各个管理部门积累了大量的学生数据,这些数据往往隐含着一些深层次的有用信息。把数据挖掘技术应用到高校的学生管理工作中,更好的管理高校学生,提高学生各方面的能力与素质,是解决新问题的一种积极探索。本文的研究内容主要分为两大部分。第一部分对数据挖掘技术、数据仓库技术,LOAT技术了阐述。着重对数据挖掘思想和方法,以及与数据仓库技术与OLAP技术相结合的挖掘过程作了介绍。这部分主要为理论研究,为数据挖掘技术在高校学生综合测评系统中的应用提供理论基础。第二部分对高校学生综合测评系统做了研究。对当前的高校学生综合测评系统做了介绍与总结。应用数据挖掘技术中的决策树、关联规则分析和聚类分析方法,建立模型来量化分析出对象的各项指标及其数值,从而提出了一种新的定量分析与定性分析相结合的学生综合测评方法。建立多维学生综合测评挖掘模型,实现决策树分类在综合测评,研究生推荐中的应用,以及聚类在选课中的应用。
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