数据挖掘技术在高职院校选课数据中的分析与研究的中期报告.docx

文档介绍：该【数据挖掘技术在高职院校选课数据中的分析与研究的中期报告 】是由【wz_198613】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【数据挖掘技术在高职院校选课数据中的分析与研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,人们对高等教育的需求不断增加,高职教育也越来越重要。其中选课是高职教育的重要组成部分,选课数据反映了学生的学习兴趣、学习能力和职业规划,是分析学生学习情况、提升教学质量的重要依据。因此,对高职院校选课数据的分析和研究具有非常重要的实践意义。,旨在探究以下问题:(1)学生选课的主要规律和趋势;(2)不同专业、不同年级选课的异同点;(3)学生选课和成绩的相关性。(1)数据收集:收集高职院校选课数据,包括学生选课情况、专业、年级、成绩等相关信息。(2)数据清洗:对收集到的数据进行清洗,包括去重、填补缺失值、处理异常值等。(3)数据分析:应用数据挖掘相关算法对数据进行分析,包括聚类、关联规则挖掘、决策树等。(4)结果分析:对分析结果进行进一步的分析和解释,提出相应的结论和建议。:(1)完成对高职院校选课数据的收集和清洗;(2)运用聚类算法对学生的选课情况进行了聚类分析,得出五类学生选课的特征;(3)运用关联规则挖掘算法分析选课的关联规则,得出选课的关联规则及其支持度和置信度;(4)运用决策树算法研究学生选课和成绩的关系,得出选课和成绩的决策树模型。,我们将进一步完善和改进数据挖掘算法,提高选课数据分析的精度和准确性,探究选课数据和学生综合素质的关系。同时,我们还将通过调查问卷等形式获取学生选课背后的原因,更深入地分析高职院校选课数据和学生学习情况之间的因果关系。