【摘 要】
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由于连年扩招和专升本的影响,高校的在校生人数急剧增加,使得很多学校面临师资力量短缺、硬件资源不足等困难,为高校教学管理及教学质量提出了更大的挑战。数据挖掘技术能够
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由于连年扩招和专升本的影响,高校的在校生人数急剧增加,使得很多学校面临师资力量短缺、硬件资源不足等困难,为高校教学管理及教学质量提出了更大的挑战。数据挖掘技术能够从海量信息中获取有用的知识,有利于辅助管理者制定决策。本文以笔者所在学校的学生数据为基础,力图挖掘有价值信息,为学校在今后的教学管理工作进行科学决策提供帮助。本文围绕着关联规则、决策树规则和聚类分析等三个方面进行探索。本文首先介绍了数据挖掘概述、理论知识、常用算法和挖掘工具等；然后再使用SPSS Clementine软件,结合Apriori算法、C5.0算法、K-means算法和层次聚类等算法进行数据挖掘,实现了课程相关性的分析、教师评教结果的分析、哪些因素影响学生成绩、各学院的成绩分布情况几个方面的挖掘。综上所述,本文实现了数据挖掘技术在高校管理的初探,为今后继续研究打下了坚实的基础。
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