通过数据挖掘技术预测学生学习成绩

在教育教学活动中，教学质量的好坏与教学条件、教师业务水平有关外，更重要的是学习的主体－－学生。学生学习成绩好坏除智力因素外，还有多方面的因素，最重要的是学习方法。为使学生能提高学习效率，有正确的学习方法，从而提高学习成绩，本文介绍了在ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２０００下采用决策树挖掘方法，在若干影响学生学习成绩的环节中，找出关键环节，从而实现数据挖掘功能。

一、数据挖掘的的知识

１．数据挖掘的定义数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。

２．数据挖掘与传统分析方法的区别数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识．数据挖掘所得到的信息应具有先未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既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。

３．数据挖掘的主要功能数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下几类功能：

（１）自动预测趋势和行为：数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。

（２）关联分析：数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。

（３）聚类：数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。

另外还有概念描述、偏差描述等。

４．决策树方法的主要优点

数据挖掘的常用技术有人工神经网络、决策树、遗传算法等。而本文采用决策树技术对数据进行挖掘，相对于其他挖掘方法，决策树方法应用最为广泛，其独特的优点主要包括：

（１）学习过程中使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能够用属性――结论的方式表达出来，就能用该算法进行学习；

（２）决策树的分类模型是树状结构，简单直观，比较符合人类的的理解方式；

（３）可以将决策树中到达每个叶节点的路径转换为ＩＦ－ＴＨＥＮ形式的分类规则，这种形式更有利于理解。

二、通过数据挖掘预测学生学习成绩

通过ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ自带的数据挖掘功能，利用决策树实现了对影响学习成绩的关键环节的挖掘，具体过程如下：

１．数据收集与描述收集、描述数据是个数据挖掘工作中相当重要的一部分工作。我们首先找出影响学生学习成绩的多方因素，然后从学生角度分析，刨除智力因素外，在学习环节上，将影响学生学习成绩的因素大致分为：１）课前预习；２）按作息时间学习；３）上课记笔记；４）课后复习；５）独立完成作业。然后进行数据采集，数据来源为山东信息职业技术学院软件系软件技术专业的两个班。

２．数据预处理为保证数据质量，在调查之前对学生明确调查的目的、意义，使学生反馈的数据尽可能真实、准确。在取得数据后，对不合格数据予以剔除。参加调查的学生９８名，实际取得合格数据９３个。加入学习成绩属性，学习成绩属性值根据两个学期评定，把百分制换为上等、中等、较差。这９３个数据中学习成绩居上等水平的２９个，居中等水平的４４个，成绩较差的２０个。其中调查的５项数据项为条件属性，学习成绩属性为类别属性。最后得到的数据如表１所示。

表

１经过预处理后的数据

数据项说明：

课前预习中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表经常预习、时有预习、基本不预习。

按时学习中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表严格、比较严格、一般。

记笔记中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表多数都记、记的一般、偶尔记。

完成作业中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表独立完成、参考完成、抄袭完成。

课后复习中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表经常复习、时有复习、偶尔复习。

学习成绩中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表上等、中等、较差。

３．数据挖掘实现

１）建立数据表：在ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ中建立数据库后，建立相应的表，并在表中录入相应的数据。

２）设置数据源：在控制面板中设置数据源，连接的数据库为我们新建的库。

３）在ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ中进行数据挖掘的过程：启动ＡｎａｌｙｓｉｓＭａｎａｇｅｒ，在ＡｎａｌｙｓｉｓＭａｎａｇｅｒ树视图中展开“ＡｎａｌｙｓｉｓＳｅｒｖｅｒｓ”，单击服务器名称，建立与ＡｎａｌｙｓｉｓＳｅｒｖｅｒｓ的连接；右击服务器名称，单击“新建数据库”命令；右击建立的数据库下的“数据源”文件夹，单击“新数据源”命令；在“数据链接属性”对话框中，单击“提供者”选项卡，然后选中“ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＯＬＥＤＢＰｒｏｖｉｄｅｒｆｏｒＯＤＢＣＤｒｉｖｅｒｓ”，单击“连接”选项卡，从“使用数据源名称”列表中单击选中数据库。创建揭示客户模式的数据挖掘模型，在ＡｎａｌｙｓｉｓＭａｎａｇｅｒ树窗格中右击“挖掘模型”文件夹，单击“新建挖掘模型”命令；打开挖掘模型向导，通过向导建立挖掘模型。依据学习成绩为Ａ的读取客户决策树，如图１所示。

图１

从图１所示的决策树及结点颜色（颜色深，表示（下转第１０２页）

通过数据挖掘技术预测学生学习成绩

张兴科王浩

（合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥２３００００）

摘要：介绍了数据挖掘的基本知识，数据挖掘的功能与方法，并通过数据挖掘，找出了影响学生学习成绩的关键环节。

关键词：数据挖掘；知识；决策树；学习

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅ，ｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．Ｂａｓｅｄｏｎｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｗｅｃａｎｆｉｎｄｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｓｔｕｄｅｎｔｓ’ｍａｒｋ．

Ｋｅｙｗｏｒｄ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ；ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｔｒｅｅ；ｓｔｕｄｙ

序号课前预习按时学习记笔记完成作业课后复习学习成绩

１ＣＣＢＢＤＢ

２ＢＢＢＡＡＢ

３ＢＡＢＢＣＢ

４ＡＢＢＡＡＢ

５ＡＣＡＡＡＢ

︰︰︰︰︰︰︰

４３

●

科

（上接第４３页）决策依赖度高）可得出如下结论：

ｉｆ（课后复习＝Ａ｜｜课后复习＝Ｂ）ａｎｄ（完成作业＝Ａ）ｔｈｅｎ学习成绩＝Ａ，即：

ｉｆ（课后复习＝经常复习｜｜课后复习＝时有复习）ａｎｄ（完成作业＝独立完成）ｔｈｅｎ学习成绩＝上等。

三、结语

通过挖掘，得出了在学习过程中若要取得好的学习成绩，必须抓好课后复习与完成作业两个主要环节的结论。这为引导学生建立科学、合理的学习方法提供了重要依据。参考文献

［１］数据挖掘与知识发现，高等教育出版社，李雄飞．［２］数据挖掘与决策树，台湾辅仁大学，谢绑昌

［３］基于决策树的数据挖掘算法的技术研究，数据挖掘学院论文网．作者简介：张兴科，性别：男，出生年月：１９７０年３月，民族：汉，籍贯：山东潍坊，职称：讲师，研究方向：数据挖掘技术，学历：本科。

王浩，合肥工业大学计算机与信息学院教授，博士生导师。

要求：Ｃｍ（ｋ）

ｋ

ｊ＝０

"

ｅ（ｊ）≤１

主要分为以下几个步骤：１初始化：ｋ＝０，ω＝０根据需要设定学习率βｉ，衰减系数Ｃ和允许误差ε

的值。２开始学习训练：

ａ）ｋ＝ｋ＋１

ｂ）由式ｅｉ（１）＝ｙｄｉ

－ｙｉ（１）＝ｙｄｉ

－ωｉ（１）ａ（ｘ）。

计算ｅ（ｋ），ｅ（ｋ），ｅ（ｋ）ｍｅａｎ

。

ｃ）根据上面式子计算ｍ（ｋ），β（ｋ），ω（ｋ）。当时，检验学习训练过程是

否收敛在允许的误差范围内，如果在，储存此时的权值ω１。当ｍ（ｋ）＝０时，初始化权值ω＝ω１，重新储存权值ω１。

ｄ）重复上面的步骤。

３．Ｂ样条神经网络控制的仿真研究

３．１控制模型的建立被控对象串连起来，以便使期望输出与被控对象输出之间的传递函数等于１，从而在将此网络作为前馈控制器后，使被控对象为期望输出。

神经网络用于控制有很多种结构，本文采用神经网络直接逆控制。神经网络直接逆控制就是将被控对象的神经网络逆模型，以图为神经网络控制模型，以阀控液压缸为被控对象，建立了模型后，在ＭＡＴＬＡＢ中建立电液伺服系统的仿真模型。用Ｂ样条神经网络控制电液伺服系统，对系统进行仿真研究。［５］

３．２电液伺服系统Ｂ样条神经网络仿真

设输入信号周期基准为１，Ｂ样条函数为四阶，将输入空间分为１０段，用四阶Ｂ样条函数作为神经网络控制的基底函数时，其在输入空间上的分布具体用如下式子表示：

Ｘ－３＝－０．３Ｘ－２＝－０．２．．．Ｘ１３＝１３

权值为行矩阵，项数为１３，令：λ０＝Ｘ－３λ１＝Ｘ－２．．．λ１６＝Ｘ１３

设λ０和四阶Ｂ样条函数Ｂ１４（ｘ）相对应，λ１和四阶Ｂ样条函数Ｂ２４

（ｘ）

对应，依次类推，直到λ１２和四阶Ｂ样条函数Ｂ１３４

（ｘ）相对应。

设控制信号：ｙ＝ｓｉｎ（ｘ），按图的将Ｂ样条神经网络，在ＭＡＴＬＡＢ中进行仿真，控制框图如图２所示。［４］

图２Ｂ样条控制框图

对用Ｂ样条神经网络控制的电液伺服系统进行仿真，限于篇幅，本文只给出通过第三次学习后得到的控制曲线和误差曲线如图３图４所示。

图３Ｂ样条神经网络控制第三次学习曲线

图４Ｂ样条神经网络控制第三次学习误差曲线

由图可知，在第三个周期内，Ｂ样条神经网络就可以控制电液伺服系统跟踪输入信号的精度达到理想的效果，最大误差在２％左右，误差主要集中在－０．０２－０．０２误差带之间。可见，采用Ｂ样条神经网络来控制电液伺服系统，系统的控制精度可以大大提高。

４．仿真结果及结论

将Ｂ样条神经网络控制引入到电液伺服系统中，对其进行仿真，可以得知，用Ｂ样条神经网络控制电液伺服系统，系统可以很好地跟踪输入信号，学习速度快，不存在局部极小点，在一定范围内，随着Ｃ的增大，泛化能力增强

但是，Ｂ样条网络在使用中也存在不足之处。当维数增加时，存储变量及其所占空间也将呈指数增长，网络训练过程也会变得复杂；虽然Ｂ样条网络比模糊逻辑在精确性上更加可调，

但不如采用模糊逻辑表达灵活、计算速度快，也不如小波神经网络的自适应性。［５］参考文献

［１］孙增圻，张再兴，邓志东．智能控制理论与技术［Ｍ］．北京：清华大学出版社．１９９１．

［２］王春行．液压伺服控制系统［Ｍ］．北京：机械工业出版社．１９８９．

［３］张立明．人工神经网络的模型及其应用［Ｍ］．上海：复旦大学出版社．

１９９３．

［４］薛定宇．反馈控制系统设计与分析———ＭＡＴＬＡＢ语言应用［Ｍ］．北京：清华大学出版社．２０００．

［５］景小宁等．Ｂ样条神经网络的算法设计及应用．计算机应用与软件［Ｊ］．２００５（７）：２２－７．

［６］潘薇，安莹．ＭＡＴＬＡＢ辅助控制系统设计与仿真［Ｍ］．北京：电子工业出版社．２００５．

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科

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１０２

空间数据挖掘工具浅谈_汤海鹏

第28卷第3期2005年6月 测绘与空间地理信息 G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G Y V o l .28,N o .3 J u n .,2005 收稿日期:2004-09-14 基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404) 作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。 空间数据挖掘工具浅谈 汤海鹏1 ,毛克彪 2,3 ,覃志豪2,吴　毅 4 (1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室, 北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060) 摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以 用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。 关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎 中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02 AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l s T A N GH a i -p e n g 1 ,M A OK e -b i a o 2,3 ,Q I NZ h i -h a o 2 ,W UY i 4 (1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ; 3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ; 4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a ) A b s t r a c t : B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e 0　引　言 随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库 技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。 具体应用中,数据挖掘工具很多。它们在功能和方法等方面差别很大。如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系 数据库的数据。包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、 多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。 在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)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是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

C学生成绩管理系统源代码

#i n c l u d e #include #include #include #include class Person { public:char name[8]; }; class student:public Person //构建学生类 { public: friend void Manage(student stud[]) ; friend void Input(student stud[]) ; friend void Statistic(student stud[]); friend void Lookup(student stud[]) ; friend void Modify(student stud[]) ; friend void Output(student stud[]) ; friend void Insert(student stud[]) ; friend void Write(student stud[],int n); friend int Read(student stud[]); private:

int num; char name[8]; char class_0[20]; float c_program; float english; float math; float average; int order; }stud[100]; class Manage:public student {}; void Write(student stud[],int n) //向文件中写入数据{ fstream myFile; myFile.open("score.txt",ios::out|ios::binary); if(!myFile) { cout<<"score.txt can't open!"<

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

c语言学生成绩管理系统含源代码

C 语言程序设计作业 一设计项目：学生成绩管理系统 二总体设计： 2：模块功能说明： 1 输入功能：输入学生姓名学号及成绩。 2 查看功能：输出姓名学号及各科成绩。 3 查询功能：通过学号查询学生姓名及各科成绩。 4 统计功能：统计班级学生及格率，优秀率，各个学生成绩方差等。 5 修改功能：通过输入学号修改指定学生的错误信息。 6添加功能：添加学生信息。 7删除功能：通过输入学号输入指定学生信息。 8保存功能：将学生信息保存。 9 退出系统。 3：主要函数之间的调用关系及各自功能： 主要函数的函数原型 void inputscore(void); void savescore(void); void avergescore(void); void modifyscore(void); void lookscore(void); void searchscore(void); void statistic(void); void add(void); void modify(void);

void delscore(void); void menu(void); i.在菜单界面输入1，调用函数inputscore( )实现输入学生成绩信息功能。ii.在菜单界面2，调用函数lookscore( )实现学生成绩按平均分高低排序输。 出，同时lookscore()函数调用avergescore()函数实现各个学生平均分的计 算。 iii.在菜单界面输入3，调用searchscore()函数实现通过学号查找学生成绩信息功能。 iv.在菜单界面输入4，调用statistic()函数输出班级及格率，优秀率，学生成绩方差，不及格学生名单。 v.在菜单界面输入5，调用modify()函数实现通过学号修改学生成绩的功能vi.在菜单界面输入6，调用add()函数实现添加学生成绩。 vii.在菜单界面输入7，调用delscore()函数实现删除指定学生成绩。 viii.在菜单界面输入8，调用savescore()函数将学生成绩信息保存。 ix.在菜单界面输入9，退出成绩管理系统。

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统

本科毕业设计（论文） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类

Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering

数据清洗、数据分析、数据挖掘

数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的

学生成绩管理系统源代码

学生成绩管理系统源代码-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

#include #include #include #include #include #include #include #include #define PRINT1 textcolor(12); cprintf("\r 请按任意键返回主菜单 \n\r");textcolor(10); getch();clrscr(); break; int shoudsave=0; struct student /* 学生信息结构体定义*/ { char num[10],name[20],cla[4]; int score1,score2,score3,total,ave; }; typedef struct node { struct student data; struct node *next; }Node,*L; void print1() { cprintf("\r============================================================= ==================="); } void print2() { cprintf("\n\r 1.输入学生成绩信息在这里你可以按照提示输入学生的班级，学号,姓名及各科成绩.\n"); cprintf("\n\r 2.注销学生成绩信息在这里你可以按照学号或姓名将某名学生的信息从本系统中删除.\n"); cprintf("\n\r 3.查询学生成绩信息在这里你可以按照学号或姓名查询某一名学生的信息.\n"); cprintf("\n\r 4.修改学生成绩信息在这里你可以按照提示修改某一名学生的学号,姓名及各科成绩."); cprintf("\n\r 5.学生成绩信息排序在这里你可以看到所有学生的各科成绩.\n"); cprintf("\n\r 6.学生成绩信息统计在这里本系统将为你显示所有科目的最高分及最低分所得学生.\n"); cprintf("\n\r 7.显示学生成绩信息在这里你可以看到系统中所有学生的信 息.\n"); cprintf("\n\r 8.保存学生成绩信息在这里你可以将学生你信息保存到内存 中.\n");

数据挖掘在学生成绩管理中的应用

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/4e16835689.html, 数据挖掘在学生成绩管理中的应用 作者：史凤波 来源：《数字技术与应用》2017年第10期 摘要：在数据挖掘中，应用关联规则可以挖掘一个事物和其它事物之间存在的相关性。本文使用“基于布尔矩阵的Apriori算法”来分析课程之间的相互关联，进而为教务管理者提供准确的决策支持。 关键词：数据挖掘；关联规则；Apriori algorithm 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）10-0099-02 2 使用关联规则对学生成绩进行分析 2.1 确定挖掘对象和目标 本应用的目标是根据学生的期末考试成绩，分析这些课程之间的相关性，发现类似“高等数学成绩优秀进而C语言成绩优秀”这样的关系。从而指导教务管理者安排教学计划[3]。 2.2 数据准备 （1）数据选择。是根据所确定的挖掘对象和目标，选择相关的数据，形成目标数据。（2）数据预处理。取自不同系统的目标数据在类型、度量等很多方面可能存在差异。其主要工作是对噪声数据、不完整数据、不一致数据进行再处理。（3）数据变换。是为课程的不同等级设置相应的代码，这里用x1、x2、x3、x4、x5分别表示Photoshop平面设计的成绩优秀、良好、中等、及格、不及格。同样y1、y2、y3、y4、y5表示网页制作的成绩等级，z1、z2、 z3、z4表示多媒体课件制作的成绩等级。应用相应代码将数据转为事务数据库。 首先将连续的数值型数据转换为布尔型数据，以适合数据挖掘的需要。用相应代码将连续型数据转换成布尔型数据。转换后部分数据描述如图1所示。 2.3 数据挖掘 这里用改进的、基于布尔矩阵的Apriori算法进行挖掘。 （1）产生频繁项集。设最小支持度为0.06，通过对处理后的布尔矩阵数据进行计算，得到结果如图2所示。 （2）生成关联规则。在第一步找出频繁项集的基础上就可以产生关联规则了。

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

学生成绩管理系统基本C语言编写

//代码版权所有，不要 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "string.h" #include "conio.h" copy,仅供参考学习。//标准输入输出函数库 //标准函数库 //字符串函数库 //屏幕操作函数库 #define p->data.num,p->https://www.sodocs.net/doc/4e16835689.html,,p->data.egrade,p->data.mgrade,p->data.cgrade,p->data.total,p->data.a ve,p->data.mingci int saveflag=0; //是否需要存盘的标志变量 //定义与学生有关的数据结构 typedef struct student { char num[12]; char name[15]; int cgrade; int mgrade; int egrade; int total; float ave; int mingci; }sqlist; //定义每条记录或结点的数据结构，标记为：node typedef struct node { struct student data;// 数据域 struct node *next; //指针域 }Node,*Link; //Node 为node 类型的结构变量，*Link 为node 类型的指针变量 void menu() //主菜单 { system("cls"); //调 用 DOS 命令，清屏.与clrscr() 功能相同 printf(" \n"); printf(" 学生成绩管理信息系统主菜单\n\n"); printf(" **************************************************\n"); printf(" $ 1 、添加记录6、统计记录$\n"); #define HEADER1 " ********************** ***** 学生成绩信息 ****************************** \n\n" #define HEADER2 " 学号姓名计算机数学英语总分平均分名次\n\n" #define FORMAT " %-10s %-10s %5d %5d %5d %5d %.3f %4d \n" DATA //标记为student //学号 //姓名//计 算机成绩// 数学成绩// 英语成绩 //总分 //平均分 //名次

基于数据挖掘技术的学生成绩分析

基于数据挖掘技术的学生成绩分析 信息技术的发展及应用以及如何利用信息技术提高高校的管理水平，是高职院校面临的重大课题。在学习和工作的过程中接触到数据挖掘这一先进的概念，力图通过数据挖掘从学生的成绩中找到隐含在其中的有效信息，这样既可以帮助老师了解学生的学习情况，又可以帮助学生了解学习重点，达到教学相长的目的。利用数据挖掘技术中的决策树的相关知识和方法，以多届学生的《计算机应用基础》成绩，对学生的成绩进行分析。主要使用数据挖掘中的决策树知识将决策树应用在学生成绩数据挖掘的模型上，使用SPSS Modeler 软件利用C 5.0 算法分析出哪些因素对于《计算机应用基础》考试的影响最大，揭示其中规律，为今后教学工作及教学安排提供有效的科学的指导依据。 标签：数据挖掘；考试成绩；决策树；关联规则 1 决策树的基本概念 在已有的大量源数据中得到有效的分类器有许多种办法，决策树就是其中一种有效的办法。他在数据挖掘中尤其在数据分类领域中应用十分广泛。决策树算法主要是通过一组输入样本数据然后对样本进行决策树归纳的一种方法。决策树的表现形式是一个倒树状结构图，并且在树枝的节点上一般还附带概率结果，它是一种是直观的使用统计概率来分析对象的图表示方法。 2 几种常用的决策树算法 常见的算法有CHAID、CART、Quest和C5.0。判断决策树算法是否合适，就看每一个决策树分组的组之间的差别是否够大，属性差别越大就是算法越合适。决策树算法擅长处理离散型数据，并且处理非数值性数据时效率的方面也有不错的表现。 3 决策树的评价标准 建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值，这样才可以来判断模型的优劣。学习算法模型使用训练集（training set）建立模型，使用校验集（test set）来评估模型。经过校验集评估后决策树进行评价。评估指标有分类的准确度，描述的简洁性和计算的复杂程度等指标。 4 决策树在计算机成绩分析中的应用 4.1 确定挖掘对象 本次挖掘的对象是以《计算机基础》为基础信息，之所以选择这门课程，是因为它是新生入学的第一门与计算机相关的课程，也是今后继续学习计算机相关课程的基础。

数据分析与挖掘在金融方面的应用

数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路

分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通

学生成绩管理系统代码c语言编写

学生成绩管理系统代码 c语言编写 集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

C程序学生管理系统 /* Note:Your choice is C IDE */ #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #include"string.h" typedef struct student//定义学生{ char name[10]; int number; char sex[2]; int math; int eglish; int clanguge; int average; }student; typedef struct unit//定义接点 { student date; struct unit *next; }unit; unit* build()//建立链表并返回指针

{ unit *p; if((p=(unit*)malloc(sizeof(unit)))==NULL) { printf("=>初始化失败！"); return 0; } else {p->next=NULL; p->date.number=0;//头结点存放学生人数 printf("初始化成功！\n"); return p; } } void add(unit *head)//增加学生 { unit *p,*q; int m,n=0; q=head->next; p=(unit*)malloc(sizeof(unit)); printf("=>请输入新生姓名！\n"); gets(p->https://www.sodocs.net/doc/4e16835689.html,);fflush(stdin); printf("=>请输入学号！\n");