【摘要】：隨著信息化建設(shè)的不斷完善,我國絕大多數(shù)高校已經(jīng)開始著手建設(shè)數(shù)字化校園,這項建設(shè)為全體師生和學(xué)校管理人員都帶來了極大的便利。學(xué)校管理人員可以利用數(shù)字化校園的辦公系統(tǒng)進行事務(wù)的處理,大大提高辦理事務(wù)的效率;學(xué)生可以利用數(shù)字化校園系統(tǒng)辦理入學(xué)、注冊、離校等事務(wù),為學(xué)生的日常生活提供便利。隨著數(shù)字化校園的建設(shè),高校每天都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),其中學(xué)生產(chǎn)生的數(shù)據(jù)所占的比重較大,學(xué)生產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包括成績,借閱書籍信息,宿舍門禁刷卡信息,校園網(wǎng)充值記錄以及校園一卡通消費數(shù)據(jù),其中消費數(shù)據(jù)包含食堂消費和校園超市消費記錄。對學(xué)生產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)進行分析發(fā)現(xiàn)他們在校期間的一些行為特征,利用這些特征能夠?qū)W(xué)生的管理提供更為科學(xué)的依據(jù)。本文研究利用蘭州理工大學(xué)學(xué)生的成績信息,圖書借閱信息以及校園一卡通消費信息等數(shù)據(jù)。首先對原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作,讓經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)能夠滿足數(shù)據(jù)分析的基本要求,然后采用數(shù)據(jù)離散化的技術(shù)對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行離散化使得數(shù)據(jù)能夠滿足關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法的要求。最后利用Apriori算法挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)成績,圖書借閱量和校園一卡通消費金額之間的相關(guān)性,揭示學(xué)生各行為之間的關(guān)聯(lián)性。利用強關(guān)聯(lián)性對學(xué)生的行為進行預(yù)測和警示,為學(xué)生管理者提供科學(xué)的決策。其次利用基于劃分的K-means聚類算法對學(xué)生的行為進行聚類分析,挖掘?qū)W生成績與借閱數(shù)量,成績與消費額度,借閱數(shù)量與消費額度之間的關(guān)系。在再利用K-means聚類算法分析的過程中發(fā)現(xiàn)成績優(yōu)異學(xué)生和成績不合格學(xué)生的行為有較為明顯的區(qū)別,為了進一步發(fā)現(xiàn)這兩者之間的區(qū)別,利用基于密度的DBSCAN聚類算法分別對成績優(yōu)異和成績不合格的學(xué)生進行聚類分析,發(fā)現(xiàn)成績優(yōu)異的學(xué)生和成績不合格學(xué)生在校的行為特征,聚類結(jié)果顯示成績優(yōu)異學(xué)生消費額度較為穩(wěn)定,經(jīng)常在校食堂就餐并且借閱書籍量較多,成績不合格的學(xué)生消費額度不固定,不經(jīng)常在校食堂就餐并且借閱數(shù)量較低。最后根據(jù)聚類結(jié)果對助學(xué)金和獎學(xué)金的發(fā)放提供重要依據(jù),對于成績不合格學(xué)生進行警示,也為學(xué)校的管理者提供科學(xué)的決策依據(jù),為學(xué)生的健康發(fā)展提供良好的指導(dǎo)。
【圖文】：

第 2 章 數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘[5,23]是近幾年來發(fā)展起來的一個較為熱門的技術(shù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以給曾被束之高閣的數(shù)據(jù)賦予新的意義，利用一些技術(shù)尋找到這些數(shù)據(jù)間存在的規(guī)律和特征，利用數(shù)據(jù)特征幫助人們做一些科學(xué)的決策和預(yù)判。數(shù)據(jù)挖掘的對象是海量的數(shù)據(jù)這些數(shù)據(jù)可能存放在不同的數(shù)據(jù)庫并有可能以不同的格式存儲，這就造成數(shù)據(jù)挖掘的難度，如何從這些雜亂無章的數(shù)據(jù)中提取出一定的規(guī)律和特征是數(shù)據(jù)挖掘的核心。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助管理者做出科學(xué)的決策，因此數(shù)據(jù)挖掘能夠在醫(yī)療[24,25]，金融[26]教育[27,28]，以及電子商[29]等有著很廣泛的應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘的整個過程[30]如圖 2.1 所示。圖中顯示了數(shù)據(jù)挖掘的整個過程，，在這個過程首先對原始數(shù)據(jù)進行選取、預(yù)處理[31-33]轉(zhuǎn)換，然后再利用相應(yīng)技術(shù)進行數(shù)據(jù)的挖掘，最后對挖掘結(jié)果進行可視化[34]，用圖表的方式對分析結(jié)果進行展示，讓人們能夠很清晰的明白挖掘的意義。

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本文編號：2690052