本文選題：學生成績　切入點：數(shù)據(jù)挖掘　出處：《天津財經(jīng)大學》2016年碩士論文

【摘要】：近來來信息技術的發(fā)展,使得學生信息管理系統(tǒng)得以在各大學中得到普遍使用,這極大地提高了學校管理的效率。然而,現(xiàn)在的學生成績管理系統(tǒng)往往只有儲存、查詢等簡單的功能,使得數(shù)據(jù)的背后暗藏的價值得不到有效利用。學校多年來積累了大量的考試數(shù)據(jù),如何使用系統(tǒng)中存儲的學生數(shù)據(jù),得到對學校有用的信息,成為了當務之急。文章使用數(shù)據(jù)挖掘技術,通過對近兩年全校的《統(tǒng)計學》課程成績數(shù)據(jù)進行分析,以期挖掘出有價值的信息,為任課老師的教學和學生們的自我成績提高提供建議。本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術的概念,其中重點介紹了 K-Means算法和Apriori算法,并將這兩種算法應用到成績的分析中。本文數(shù)據(jù)源是天津財經(jīng)大學全校本科生近兩年的《統(tǒng)計學》的課程成績,以此為基礎研究與學生成績相關的信息。對原始數(shù)據(jù)進行了預處理,并根據(jù)相關教材把兩年的試題按知識點所屬章節(jié)生成了統(tǒng)計基礎、數(shù)理統(tǒng)計、時間序列、指數(shù)分析四個新的指標。同時由于關聯(lián)規(guī)則分析的需要,對兩年試題中的新生產(chǎn)的四個指標和學生總成績進行了數(shù)據(jù)離散化。隨后對數(shù)據(jù)進行了描述性統(tǒng)計,按照性別的分數(shù)差異、各任課教師的分數(shù)差異、各題型的分數(shù)差異以及各學院的分數(shù)差異進行了描述性統(tǒng)計和相關分析,使得對數(shù)據(jù)有了大概的了解。之后應用了 K-Means算法對數(shù)據(jù)進行聚類,把不同學生按成績分成了五類,根據(jù)每類學生的不同情況提出了不同的指導意見。應用Apriori算法進一步分析系別,性別和總成績,各科成績的關聯(lián)規(guī)則,得出了各個因素的相關規(guī)則,并提出了要重視統(tǒng)計基礎部分知識的建議。
[Abstract]:Recent developments in information technology have led to the widespread use of student information management systems in universities, which has greatly improved the efficiency of school management. Simple functions such as query make the hidden value behind the data not effectively utilized. Over the years, the school has accumulated a large amount of test data, how to use the student data stored in the system to get useful information for the school. This article uses data mining technology to analyze the data of the whole school's course scores in the past two years, in order to find out the valuable information. This paper introduces the concept of data mining technology, including K-Means algorithm and Apriori algorithm. The data source of this paper is the course scores of Statistics for the undergraduate students of Tianjin University of Finance and Economics in the past two years. On this basis, we study the information related to the students' achievement. We preprocess the raw data, and according to the relevant textbooks, we generate the statistical basis, mathematical statistics, time series according to the chapters of the knowledge points. At the same time, because of the need of association rule analysis, the data of the four newly produced indexes and the total scores of students in the two years' test are discretized. Then, the data are analyzed by descriptive statistics. According to the gender score difference, the teacher's score difference, the question type score difference as well as the each college score difference has carried on the descriptive statistics and the correlation analysis. So that we have a general understanding of the data. Then we use the K-Means algorithm to cluster the data and divide different students into five categories according to their grades. According to the different situations of each kind of students, different guidance is put forward. The correlation rules of each factor are obtained by applying Apriori algorithm to further analyze the association rules of the department, gender and total score, and the results of each subject. Some suggestions are put forward to pay more attention to the basic knowledge of statistics.
【學位授予單位】：天津財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;G642

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本文編號：1690475