高校学生成绩数据挖掘与系统模型研究
基于数字画像的综合素质评价：框架、指标、模型与应用
基于数字画像的综合素质评价：框架、指标、模型与应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数字画像作为一种全面、深入反映个体特征的数据结构，正逐渐在教育、人力资源、社会管理等领域发挥重要作用。
特别是在综合素质评价领域，数字画像以其独特的优势，为精准、高效地评估个体素质提供了有力支持。
本文旨在探讨基于数字画像的综合素质评价的框架、指标、模型及应用，以期为相关领域的理论研究和实际应用提供参考。
本文首先概述了数字画像的基本概念及其在综合素质评价中的应用价值，接着详细阐述了构建综合素质评价数字画像的框架，包括数据源选择、数据采集与处理、特征提取与分析等关键步骤。
在此基础上，文章进一步探讨了构建综合素质评价模型的指标体系，包括基本素质、能力素质、心理素质等多维度指标。
随后，文章提出了一种基于数字画像的综合素质评价模型，并详细阐述了模型的构建过程及其在实际应用中的优势。
文章通过案例分析，展示了基于数字画像的综合素质评价模型在教育、人力资源、社会管理等领域的实际应用效果，并探讨了未来研究方向和潜在的应用前景。
本文旨在为相关领域的学者和实践者提供一个全面、系统的参考框架，推动基于数字画像的综合素质评价研究与实践的深入发展。
二、数字画像与综合素质评价的理论基础数字画像，作为一种新型的数据分析工具，其核心在于通过大量的数字化信息，对个体或群体进行多维度的精准描绘。
这种描绘方式不仅突破了传统定性评价的局限性，而且能够在更广阔的视野下，全面、客观地反映个体的综合素质。
而综合素质评价，则是基于一定的评价标准和评价方法，对个体在知识、能力、情感、态度、价值观等多个方面进行的系统评价。
数字画像与综合素质评价的结合，为现代教育评价提供了新的理论支撑和实践路径。
数字画像的构建需要基于大量的数据收集和分析，这为我们提供了丰富的评价素材。
通过数字画像，我们可以更加精准地定位个体的优势和不足，为后续的综合素质评价提供有力的依据。
数字画像的动态性和实时性，使得我们可以对个体的综合素质进行持续的观察和评价，从而更加全面、客观地反映个体的成长和发展。
适应性学习支持系统的学生模型研究
3、学习路径规划模块：根据学生的认知能力和学习风格，系统可以为学生 规划个性化的学习路径，明确学习目标和计划。
4、学习评价与反馈模块：通过在线测试、作业提交、讨论区互动等方式， 系统可以对学生的学情进行评价和反馈，以帮助学生及时了解自己的学习状况并 调整学习策略。
5、学习社交模块：学生可以通过系统与其他学生交流互动、分享经验、协 作学习，以提高学习效果和兴趣。
适应性学习支持系统的学生模型研 究
基本内容
随着科技的不断发展，适应性学习支持系统（Adaptive Learning Support System，ALSS）已成为教育技术领域的研究热点。本次演示旨在探讨适应性学习 支持系统中学生模型的研究，以期为系统的优化和改进提供理论支持和实践指导。
在适应性学习支持系统中，学生模型处于核心地位，它是对学生在学习过程 中各种状态和特征的抽象和描述。这些状态和特征包括学生的性格特点、学习风 格、认知能力等方面。通过对这些信息的获取、分析和利用，适应性学习支持系 统能够为每个学生提供个性化的学习资源和策略，从而提高学习效果和满意度。
未来可以进一步探索更加有效的数据收集和处理方法、构建更加精准的学生 模型，以及研究更加智能的学习推荐算法，以为学生提供更加优质的学习支持和 服务。
谢谢观看
学生模型的建立通常包括以下步骤：
1、数据收集：通过调查、量表、在线日志等方式收集学生的相关数据，如 性格特点、兴趣爱好、学习历史等。
2、数据处理：利用数据挖掘、机器学习等算法对学生的数据进行处理和分 析，提取出与学习相关的特征和模式。
3、模型构建：将处理后的数据用于构建学生模型，可以采用聚类分析、决 策树、神经网络等方法建立模型。
在性能测试方面，需要对适应性学习支持系统的响应时间、页面加载速度、 数据库访问效率等方面进行测试。以下是几个重要的性能指标：
大学生就业画像系统的设计与实现
本文使用 Python 进行大学生就业画像系统开发，使用 MySQL 技术实现 数据库与管理，通过成绩数据分析和聚类为即将毕业的学生贴标签，最后
IV
通过决策树算法构建画像模型。大学生就业画像系统为即将毕业的学生提 供就业方向指导，帮助解决学生临近毕业时刻择业方向不确定的问题。该 系统可以帮助学生和老师更加形象化地分析毕业生的能力，从而达到有目 的择业就业，提高就业匹配度，提升就业质量。
First, the score data of computer major students in the Academic Affairs Office of a university and the employment data of graduates archived by the
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In this thesis, we use Python to develop the employment portrait system of university students, use MySQL technology to realize the database and management, label the students who will be graduating through the analysis and clustering of achievement data, and finally build the portrait model through the decision tree algorithm. The employment portrait system of college students provides guidance for the graduating students in the direction of employment and helps solve the problem of uncertainty in the direction of choosing jobs near graduation. The system can help students and teachers more visually analyze the ability of graduates, so as to achieve the purpose of employment and employment, improve the matching degree of employment, and improve the quality of employment.
基于云和深度学习的学情分析系统研究
基于云和深度学习的学情分析系统研究作者：虞思慧杨明潘城杰程俊豪李文娟来源：《电脑知识与技术》2024年第07期摘要：学情分析是智慧教育的重要组成部分。
云计算是存储和处理大规模数据的最新技术手段。
本文将云计算和深度学习技术相结合，提出了一款高效、智能的学情数据分析系统。
本文首先构建了基于云边混合架构的学情分析系统模型，接着详细论述了平台的设计、部署和实施过程，最后设计了一系列相关实验进行实证分析。
通过对中国大学MOOC平台真实数据的建模分析结果表明，该系统具备了良好的数据分析和挖掘能力，能够为教师和教学管理者提供有益参考，从而为在线教学效果和满意度提升提供技术支持。
关键词：云计算；深度学习建模；学情分析系统；教学质量评价中图分类号：TP393 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2024）07-0018-03开放科学（资源服务）標识码（OSID）0 引言随着互联网的纵深发展，教育领域逐渐迈入数字化、智慧化时代。
线上教学成为目前主流的教学形式之一。
尽管线上教学平台的课程内容十分丰富，然而质量却良莠不齐，很难为学习者提供量身定制的个性化服务。
学情分析系统提供了对教学内容和学评教数据的分析总结，能够辅助决策，是提高在线教学质量、提升教学效果的重要技术手段。
学情分析系统的研究始于20世纪末，随着深度学习技术的崛起而得到显著发展。
早期学情分析系统主要依赖于传统机器学习算法，如决策树、支持向量机等，这些方法在处理大规模数据时显得力不从心。
而深度学习算法，因其出色的特征学习和模式识别能力，在学情分析领域逐渐得到广泛应用。
比如，王丽、谈云兵[1]探讨了深度学习模型在博客数据分析中的应用和存在问题。
景红娜[2]构建了基于Moodle教学平台的深度学习模式，并通过实验验证了该模式的教学效果。
段金菊[3]结合实践案例剖析了深度学习的学习策略和效果。
Meng等人[4]提出一种基于多层卷积神经网络的迁移学习方法。
Deng等人[5]提出了结合CNN与BiLSTM的融合模型进行文本情感分析，有效地提高了情感识别的准确性。
数据挖掘技术在大学生就业评估系统中的应用
- 35 -大学生就业问题一直是社会关注的焦点，而随着互联网和大数据技术的快速发展，数据挖掘技术为解决大学生就业问题提供了新的可能性[1]。
数据挖掘技术可以从大规模的就业数据中发现隐藏的模式和规律，为大学生提供个性化的就业评估和支持[2]。
然而，目前许多传统的就业评估系统缺乏对大规模数据的处理能力和准确性。
因此，该文旨在探究如何利用数据挖掘技术构建一个高效、准确的大学生就业评估系统。
该文详细介绍了大学生就业评估系统的总体框架设计，其中包括数据收集处理、特征提取、模型训练与评估以及就业评估展示查询等模块。
试验结果验证了大学生就业评估系统在稳定性和性能方面的优势。
系统能够高效处理大量数据，并能准确地为大学生提供个性化的就业评估报告和推荐服务。
这将为大学生提供更全面、准确的就业信息，帮助大学生做出更明智的就业决策。
1 基于数据挖掘技术的大学生就业评估系统总框架设计基于数据挖掘技术的大学生就业评估系统的总框架设计，各个模块分别负责不同的功能，从数据收集处理，到信息分析挖掘，再到评估、展示和查询，可全面帮助大学生了解就业市场情况和评估，具体的系统总框架设计如图1所示。
基金项目：2020年南岳学者课题“面向大数据的聚类挖掘算法研究”（项目编号：N2020-02）；2021年湖南省职业教育与成人教育学会科研规划项目“以高校为主导的创业教育生态系统构建研究”（项目编号：XH2021085）。
数据挖掘技术在大学生就业评估系统中的应用陈 恒（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421005）摘 要：随着大学生就业竞争的日益激烈，能够获取有效的就业信息和就业评估对大学生就业尤为重要。
因此，该文探究了数据挖掘技术在大学生就业评估系统中的应用。
构建了一个基于数据挖掘技术的大学生就业评估系统，系统包括数据收集处理模块、特征提取模块、模型训练与评估模块以及就业评估展示查询模块。
通过收集、处理和分析大量的大学生就业信息，系统能够提供个性化的就业评估报告、就业市场信息查询和就业机会推荐功能，为大学生的就业决策提供参考和支持。
高校图书馆馆藏管理中的数据挖掘研究
高校图书馆馆藏管理中的数据挖掘研究【关键词】数据挖掘；高校图书馆；系统模型1 数据挖掘和知识发现数据挖掘，就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。
这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，提取的知识表示为概念、模式、规则、规律等形式[1]。
知识发现是从大量数据中辨别可信的、新颖的、潜在有用的并能被人所理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘和知识发现是随着数据库、数据仓库、机器学习、互联网等信息技术的发展而兴起的。
2 数据挖掘在高校图书馆馆藏管理中的应用作为教学与科学研究服务的学术性机构，高校图书馆功能可以分为两大类，一类是信息输入工作，即文献的搜集、整理和组织典藏工作，也称文献资源建设工作；一类是信息输出工作，即文献的使用和服务工作，也称读者服务工作。
这两部分工作共同构成了图书馆的业务工作体系[2]。
数据挖掘技术在高校图书馆馆藏工作中的应用，可以总结为三个方面：2.1 高校图书馆馆藏管理决策中的应用目前高校图书馆普遍采用了自动化集成管理系统，数据库的信息容量庞大，依靠人工找出有价值的信息是不可能的。
利用数据挖掘技术对数据库进行挖掘，进行科学合理地分析，得到有效的决策支持信息指导图书馆各项业务工作，为领导者科学决策提供支持，是高校图书馆发展的趋势之一。
2.2 文献采访工作、图书馆文献资源建设中的应用如何使用有限的资金发挥最大的作用一直是高校图书馆建设的一个难点问题，通过对流通数据、检索记录、咨询记录进行整体挖掘，可以得知哪种类型的图书缺口比较大，哪些已经接近饱和，这些信息为图书馆的文献采集工作指明方向。
2.3 为读者提供个性化服务中的应用通过对流通数据库中的历史记录进行挖掘分析，发现隐含在其中的知识，归纳出读者的借阅规则和兴趣，结合读者的个人注册信息等，利用关联规则、分类、聚类等技术对借阅的历史记录进行挖掘，对于不同的读者群，确定不同的有针对性的推荐服务。
如学计算机的读者借了一本《数据库系统概论》，为其推荐此书的相关书籍。
组件技术基础上的数据挖掘系统的模型设计研究
２ １ 年第 １ ０１ ９期
Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒＣ ｏ ｔ ａ ｅａ ｄＡｐ ｉ ａ ｉｎ 软件设计开发
组件技术基础上的 数据挖掘系统的模型设计研究
幸 聪
（ 东省食品 药品职业技术 学校 ，广 东兴 宁 ５０ ０ 广 １００）
中图分类号：Ｔ ３ １ ３ Ｐ１． １
文献标识码：Ａ
文章嫡号 ：１０ － ５９（ ０ １ ９ ０８— ２ ０ ７ ９９ ２ １ ）１— １７ ０
Ｄａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｇＳ ｓｅ ｏ ｅ ｓｇ ｔ ｎ ｎ ｙ ｔｍ Ｍ ｄ ｌ Ｄｅ ｉ ｎ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅＣｏ ｓ ａ ｃ ｓ ｄ ｏ ｍｐ ｎ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｈ ｏ ｅｔ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ
摘 要 ：本文针 对数 据挖 掘 系统 的开发 中数 据挖 掘 的缺 陷分 析 ，试探 利用 组件技 术是 否 可 以建立 一个公 共框 架 ，把 业 务 相 关的分 析模 块作 为 可替换 的组 件装 配到 系统 中来 ，为数据 挖掘 系统 的研 究提供 了一个 试验模 型 。 关键 词 ：组件技 术 ；数据 挖掘 ；空 间数 据库
Ｘｉ ｇ Ｃｏ ｇ ｎ ｎ
（ ａ ｇ ｏ ｇＦ ｏ ｎ ｒｇＶ ｃ ｔ ｎ ｌ ｅ ｈ ｉ ｌ ｃ ｏ ｌ ｉ ｎｎ ５ ０ ，ｈｎ ） Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ｏ ｄａ ｄＤ ｕ ｏ ａｉ ａＴ ｃ ｎ ａ Ｓ ｈ ｏ， ｎ ｉ ｏ ｃ Ｘ ｇ ｇ １０ ０Ｃ ｉａ ０
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学生综合素质评价系统设计及应用的开题报告
学生综合素质评价系统设计及应用的开题报告（本文的模板适用于各个学科和专业）一、选题背景及研究意义学生综合素质评价是一种比传统学术成绩更为综合的考核方式，其评价内容包括学生的知识水平、思维能力、学习态度、实践能力、交际能力等方面。
这种评价方式可以更好地反映学生的全面发展情况，也更贴近社会实际需求。
此外，学生综合素质评价还能够提高教师教学质量，推动课程改革，促进学校发展。
然而，目前大部分学校采用的学生综合素质评价方式大多还停留在定性描述的层面，难以具有量化指标，难以系统化分析学生的综合素质。
因此，研究如何设计一套科学合理、具有实际应用价值的学生综合素质评价系统是非常必要的。
二、研究内容本研究将主要关注设计和构建一套学生综合素质评价系统，实现对学生综合素质的科学评价。
具体包括以下内容：1. 系统需求分析：对学生综合素质评价的需求及实际场景进行分析，明确系统所需的功能模块。
2. 数据采集与处理：对学生综合素质相关的数据进行采集和整理，对数据进行筛选和清洗处理，并建立相应数据仓库。
3. 指标体系建立：建立基于学生综合素质评价的指标体系，包括各个指标之间的关联关系，形成指标体系图谱。
4. 评价模型建立：设计学生综合素质评价模型，包括评价指标的权重及相应的分值预设。
5. 系统实现与应用：借助计算机等相关技术，实现学生综合素质评价系统，并应用到教学实践中，验证系统的实际效果。
三、研究方法本研究将采用以下方法：1. 调研分析法：对学生综合素质评价相关领域的理论、技术、现状进行调研和分析。
2. 数据挖掘技术：对学生综合素质相关的大量数据进行采集和处理，应用数据挖掘技术挖掘潜在的规律和关系。
3. 统计分析与建模技术：通过统计分析和建模技术，建立学生综合素质评价指标体系和评价模型。
4. 计算机技术：通过计算机技术进行学生综合素质评价系统的开发和实现。
四、预期目标本研究的预期目标如下：1. 设计和构建一套科学合理、具有实际应用价值的学生综合素质评价系统。
利用大数据分析评估教育质量的方法与模型研究
利用大数据分析评估教育质量的方法与模型研究近年来，随着大数据技术的快速发展和普及应用，其在各个领域的作用得到了广泛关注，其中包括教育领域。
利用大数据分析评估教育质量的方法与模型研究成为了当前教育改革和优化的热点之一。
本文将探讨利用大数据分析评估教育质量的方法和模型，以期为教育决策提供科学依据。
首先，利用大数据分析评估教育质量的方法包括数据采集、数据清洗、数据整理和数据分析等多个环节。
数据采集是基础，包括学生学业成绩、教师教学评价、学生出勤情况等。
数据采集需要全面、准确、及时的数据，可以通过学籍系统、考试成绩系统、校园感知设备等多种方式进行获得。
数据清洗是为了去除重复、缺失、异常等无用数据，确保数据的可靠性和有效性。
数据整理则是对清洗过的数据进行分类、整合、汇总和排序等操作，以便于后续的数据分析。
数据分析是将整理好的数据进行统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，发现数据隐藏的规律、趋势和相关性，为教育质量的评估提供依据。
其次，利用大数据分析评估教育质量的模型研究也有多种方法和模型可供选择。
其中，基于机器学习的模型是当前较为流行的一种。
机器学习通过训练模型从历史数据中学习任务的模式和规律，进而进行预测和推断。
常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以根据不同的教育问题和需求进行选择和优化，比如可以利用决策树算法对学生学业成绩进行预测，使用神经网络算法对学生的个性化学习需求进行分析和推荐。
除了机器学习，社会网络分析（SNA）也是许多研究人员关注的一个方向。
利用SNA的方法可以分析教育系统中教师与学生、学生与学生之间的关系网络，评估教师与学生之间的交流、合作情况，甚至考虑到学生在社交网络中的地位对其学业成绩的影响。
通过对网络结构和节点属性的分析，可以发现并提取出有关教育质量的重要信息。
此外，自然语言处理（NLP）技术的应用也可以对教育质量进行分析评估。
NLP技术可以通过对教育领域的文本数据（如学生作文、学生评价、教师授课反馈等）进行处理和挖掘，分析文本中的情感、主题、观点等信息，从而了解学生对教育质量的评价和需求，为教育改进提供参考。
基于人工智能的高校课程教学质量评价研究
基于人工智能的高校课程教学质量评价研究高校课程教学质量是高校教育中的重要组成部分，对于提升教学质量、培养优秀人才至关重要。
随着人工智能技术的发展和应用，基于人工智能的高校课程教学质量评价研究日益受到关注。
本文将以此为主题，探讨基于人工智能的高校课程教学质量评价的研究情况和发展趋势。
首先，人工智能技术在高校课程教学质量评价中的应用具有重要意义。
传统的教学质量评价主要依赖于人工的评价和统计分析，存在主观性强、效率低下的缺点。
而人工智能技术的应用可以有效提高教学质量评价的客观性和准确性，为高校课程教学改革提供科学依据。
其次，基于人工智能的高校课程教学质量评价研究主要包括以下几个方面：一是基于机器学习的教学质量评价模型。
机器学习是人工智能技术中的重要组成部分，可以通过训练模型来预测和评估课程的教学质量。
研究者通过收集学生的行为数据、学习轨迹等信息，建立机器学习模型，构建可以预测和评估教学质量的系统。
这种方法可以根据学生的表现、学习进度和学习效果等多维度数据来评价教学质量，提供精确的反馈和改进建议。
二是基于自然语言处理的教学质量评价系统。
自然语言处理是人工智能技术中的重要分支，可以处理和理解人类语言。
研究者将自然语言处理技术应用于高校课程教学中，通过分析学生的学习反馈和评价文本，提取关键信息，评估教师的教学质量。
这种方法可以帮助识别学生对教师授课内容的理解程度、对教材的满意度等指标，为教师提供实时的教学反馈和改进建议。
三是基于数据挖掘的教学质量评价模型。
数据挖掘是一种通过发现数据中的隐藏模式和关联关系来获取知识的技术。
研究者通过挖掘学生的学习数据、成绩数据等信息，可以找出对教学质量影响最大的因素，为高校教师和教学管理者提供改进教学策略的参考依据。
同时，数据挖掘技术还可以通过对不同特征的分析和比较，建立教师教学质量评价模型，为评价教师教学质量提供科学依据。
最后，基于人工智能的高校课程教学质量评价仍存在一些挑战和未来发展趋势。
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2010年1月第29卷第1期黑龙江教育学院学报JournalofHeilongjiangCollegeofEducationJan.2010Vol.29No.1
收稿日期:2009-10-25基金项目:北京物资学院研究生创新创业计划(WYY200905)作者简介:郝燕(1983-),女,内蒙古呼和浩特人,硕士,从事信息管理与信息系统研究。
高校学生成绩数据挖掘与系统模型研究郝 燕(北京物资学院,北京101149)
摘 要:传统统计在数据分析方面持续发挥着主导的作用,随着计算机存储技术的发展,现代数据挖掘技术成为研究转向的焦点。结合传统数据分析,引入数据挖掘针对不同问题设计的优化算法对教学实际问题进行研究,提出对教学工作有益的辅助决策建议,对每一个从事教学的工作者变得越来越重要。抽取同一届学生几百个样本对学生成绩进行关联研究,并提出了针对几届毕业生四年的数据源建立数据仓库进行挖掘的思路,最后指明继续研究的方向。关键词:数据挖掘;学生成绩;关联规则;系统模型中图分类号:TP311 文献标志码:A 文章编号:1001-7836(2010)01-0046-03
引言1989年知识发现首次由第一届KDD讨论小组提出,他们强调知识是数据驱动发现的最终产品,随后在人工智能和机器学习领域普及。至今,经过了十五届专门的KDD会议以后,知识发现领域的研究日益广泛,涉及的领域从零售业到电信行业,从航天航空到医疗诊断,从政府到高校,可以说涵盖了社会上的各个行业领域。国外学者JingLuan在加拿大多伦多AIR论坛的演讲的题目为《数据挖掘和知识管理在高等教育中的潜在应用》一文中提到如何移植数据挖掘技术到全世界的高等教育的发展中。文中在知识管理的论题下提到智能强效的决策支持工具———数据挖掘工具。强调数据挖掘技术最重要的是聚类和预测技术。聚类技术提供学生的全面特征分析,预测给出可能的结果,如开展校友活动计划、课程评估、学生评估等[1]。在高等院校历年来的学生成绩是一个海量的数据存储,如何在海量的信息中发现教学管理者感兴趣的知识是一个新的有价值的研究方向。本文结合传统的统计分析方法,借助现代的数据挖掘技术分析学生样本的信息,得到了新的知识,以往教学中注重成绩的横向比较,引入现代分析技术结构进行多角度深层次的数据观察与知识发现。 一、传统技术与数据挖掘技术(一)传统统计与数据分析统计学是搜集、展示、分析及解释数据的科学,统计应用的一个基本特征是探索性分析,探索式分析的重要数据工具之一就是统计表。统计学不是方法的集合,而是处理数据的科学,统计学的很多方法和思想都源于现实的需求。然而,数据分析的目的是根据样本数据来研究某个具体问题,现代面向对象研究问题的观点认为样本数据来自研究对象的某些属性;试验分析角度把其中某些属性可称作指标;数据分析的角度称它们为随机变量。SPSS是需要在数据分析前先建立变量和数据文件的典型应用软件。(二)数据挖掘技术数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程[2]。数据挖掘
是KDD过程中最为关键的步骤,在实际应用中对数据挖掘和KDD这两个术语很少加以区别。它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。通过数据挖掘,有价值的知识、规则、高层次的信息可以从数据库的相关数据集合中抽取出来,并从不同角度显示,从而使大型数据库作为丰富可靠的资源知识,这些挖掘出来的规则蕴涵了数据库中一组对象之间的特定关系,揭示出一些有用的信息,为经营决策、市场策划、金融预测等提供依据。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知性、有效性和实用性三个特征。先前未知性是指挖掘出的信息是预先未曾预料到的,即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识、甚至是违背直觉的信息或知识。挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值。有效性是指挖掘出的信息必须是有效信息,无效信息对我们是没有任何价值的。实用性是
—46—指挖掘出的信息必须能应用于实际的操作,指导实际的决策。(三)数据挖掘与传统数据分析的区别与联系传统分析方法包括查询、报表、联机应用分析等,它与数据挖掘的本质区别是在探索数据关系时所使用的方法。传统数据分析工具使用基于验证的方法,即用户首先对特定的数据关系作出假设,然后使用分析工具去确认或否认这些假设。这种方法的有效性受到许多因素的限制,如提出的问题和预先假设是否合适等。我们熟悉的聚类分析、概率统计、回归分析、因子分析、判别分析、分类分析和序列统计等都属于传统的统计分析方法。分析软件种类繁多,如Excel软件实现基础统计功能,国际通用的统计分析工具SPSS软件,EViews面向特殊应用群体的数据分析应用软件等等。与分析工具相反,数据挖掘则使用基于发现的方法,运用模式匹配和其他算法决定数据之间的重要联系。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。知识发现根本上属于统计领域,统计学提供语言和结构测量结果的不确定性。知识发现可以提供工具自动进行数据分析和统计假设选择。知识发现中的驱动力是数据库,数据库可以有效地获得、分类并对数据进行查询等操作。数据挖掘是在理论和技术上继承了知识发现领域的成果,同时又有着独特的内涵,数据挖掘更着眼于设计高效的算法以达到从大量数据中发现知识的目的,是一些技术和应用,对大量的数据与关系进行建模。 二、关联规则算法及实例研究数据挖掘方法有数学的、非数学的、演绎的、归纳的。数据挖掘算法包括:决策树算法、关联规则、聚类分析、支持向量机、BP神经网络、粗糙集、模糊集、贝叶斯法则、孤立点分析等等,市场购物篮分析法的主要目的是用于商业零售店改变货物摆放、设计商品捆绑销售和商业套餐等形式。该分析基本包括:在多种品项中选择正确有用的品项;由共同发生的矩阵探讨联想规则;在兼顾关联的同时要运用一些技术来降低资源与时间的消耗。应用在信用卡购物,预测未来顾客可能购买什么;在电信和金融服务业中,设计不同的服务组合来扩大利润,保险业以此分析侦测出不寻常的投保组合并加以预防;医院中对于病人的疗程组合判断是否会导致并发症的出现等等。(一)相关概念关联规则算法是市场购物分析引出的重要算法分支,是对给定一组Item和记录集合,挖掘出Item间的相关性,使其置信度和支持度分别大于用户给定的最小置信度和最小支持度。关联规则的挖掘主要被分解为下面两步:第1步:找出所有的频繁项集,即找出支持度大于或等于给定的最小支持度阈值的所有项集。可以从1到k递归查找k-频繁项集。第2步:由频繁项集产生强关联规则,即找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。对给定的L,如果其非空子集A L,sup(L)为L的支持度,sup(A)为A的支持度,则产生形式为A※L-A的规则。定义1:令I={i1,i2,…,in}是项目集,D是全体事务的集合。事务T是I上的一个子集,集合T I,每个事务用唯一的标志TID来标识。关联规则是形如X※Y的蕴涵式,其中X I,Y I且X∩Y= ,X称为规则的条件,Y称为规则的结果。定义2:关联规则X※Y对事务集D的支持度(support),定义为D中包含有事务X和Y的百分比。关联规则X※Y对事务集合D的置信度(confidence)定义为D中包含有X的事务数与同时包含Y的百分比。即:support(X※Y)=(包含X和Y的事务数/事务总数)×100%;confidence(X※Y)=(包含X和Y的事务数/包含X的事务数)×100%。定义3:置信度和支持度均大于给定阈值的关联规则称为强规则(即support(X※Y)≥min sup;confidence(X※Y)≥min conf),否则称为弱规则。置信度和支持度是根据具体领域分析的问题由用户给出,可大可小,国外学者的研究中已经给出了更适合支持度偏小或支持度适中的算法[3-4]。
(二)应用实例首先选取三个样本:(1)256名同学大学一年级上下学期的高数成绩;(2)352个同届学生几门数学类的课程的成绩;(3)753位同届学生四个学期英语1,2,3,4的成绩。首先在预处理阶段对样本进行筛选,删除缺失值样本,运用SPSS进行聚类,级别如下:三个样本均采用这5个级别。[0,59]∈级别5不及格,[80,89]∈级别2良好,[90,100]∈级别1优秀[70,79]∈级别3中等,[60,69]∈级别4及格1.样例1样本为256名大学一年级的学生高等数学(上)和高等数学(下)的成绩。提取同一届256名学生样本的高等数学上和高等数学下的成绩,设定支持度8%,置信度40%,因此,支持数是256×8%≈21,所以只要有多于21名同学的支持数,就可以进入频繁项集。最终得出的单维强关联规则如表1所示。 表1高数上下成绩级别的强规则
规 则支持度置信度n 频繁项集高数上的成绩级别=“3”※高数下的成绩级别=“4”0.1132810.4202902
高数上的成绩级别=“4”※高数下的成绩级别=“4”0.1289060.5238102
高数上的成绩级别=“1”※高数下的成绩级别=“2”0.0859380.5641032
规则及其解释,高数上成绩优秀的同学中8%的同学高数下的成绩有下降,置信度达到56.4%,高数上中等水平的同学高数下的成绩保持在及格水平,支持度为11%强,这说明同学们进入大学后普遍受到外界的影响成绩呈下降的趋势,即使不在下降,也是刚好保持,如大多数高数上处于刚及格水平的同学高数下的成绩没有明显提高,支持度为12%,置信度为52.4%的水平。2.样例2样本为352名同学的微积分上,微积分下,概率论与数理统计、线性代数、运筹学的成绩。支持度设为8%,置信度设为40%,得出多维强关联规则如表2所示。—47—