數據挖掘技術的應用

EHTINK大數據提供本文 http://www.ethinkbi.com 轉載請註明作者 謝謝

閱讀更多行業好文請關註：ETHINK數據智能分析平台

近年來，數據挖掘技術得到了飛躍式發展，其應用領域也涉及到商業零售、電信數據分析、金融數據分析、生物醫學分析、教育管理分析等多個領域。

隨著各行各業信息化建設的不斷完善，大量的信息數據為數據挖掘技術的應用提供了基礎和保障。

本文將以教學為例，利用數據挖掘技術對學生學習成績進行深入分析。

1 數據挖掘在教育教學中應用的可行性分析

數據驅動學校，分析變革教育的大數據時代已經帶來，利用數據挖掘技術對教育領域的相關數據進行分析，探索教育變量之間的關係，為教育教學的科學決策提供有力支撐，已經成為教育發展的趨勢之一。

大數據時代的到來，將掀起人類教與學的又一次變革。

對此，美國國家教育部於2012 年就已經發布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》的報告。

報告中，列舉了大數據教育應用的案例、領域、應用中所面臨的困難以及應採取的態度和對策等。

計算機技術和網際網路技術在我國起步較晚，但發展迅速，尤其是近幾年「網際網路+」時代的到來，極大的促進了各行各業的發展。

網際網路的發展同樣會促進學校信息化的建設，加強教育教學領域的大數據研究和應用分析，具有重要的實踐意義。

教育學者在信息技術和網絡技術的影響下，逐漸加大了對數據挖掘技術的研究力度，通過一系列研究，就「國家和地方應在技術層面、管理體制、法律制度上加大對大數據研究和應用力度，按照發展現狀及未來規劃，整合現有資源，發揮後勁優勢，真正推動我國教育教學工作的改革進程。

大數據給各個行業的發展帶來的變革和挑戰是前所未有的，就教育行業而言，教師的教學行為、學生的學習活動、教學管理工作、科學研究等數據都能為學校領導者制定決策提供依據，數據挖掘技術在教育教學領域具有廣泛應用價值。

2 數據挖掘技術對學生成績的分析

在教學領域，學習分析是其中最為重要的組成部分。

學習分析就是收集與學習者有關的信息數據，然後構建數據模型，從中發現數據中隱含的規律；還可利用該技術對學習者的行為表現進行分析，根據學生表現制定合適的學習計劃，提高學生的學習效率；總之，學習分析是涉及到社會學、心理學、計算機科學和信息技術等多種學科的一種理論方法，是利用海量數據的收集、分析、處理，發現影響學習者學校結果的因素，評價學生學習情況，根據分析反饋結果，對教學內容、教學計劃和教學方式進行調整和改進，以此推進教學和學習的整體效率。

3 數據挖掘技術應用過程

3.1數據選取

數據是數據挖掘的基礎，也是整個數據挖掘流程中耗費時間和精力最多的環節，大概占整個數據挖掘項目的60%-80%。

在這一環節中，若數據類型沒有完成轉換，則數據類型與模型中的算法匹配度就會受到影響；數據中存在的噪聲過多或不完整度過高，就會影響模型的準確性，由此可見，數據選取工作具有十分重要的地位，應對其引起足夠的重視。

數據質量越高，越有利於實現挖掘目標，分析出來後所得出的規律結論更可靠。

3.2數據挖掘過程

學生成績數據可通過學校教學平台獲取，其挖掘過程如下：

a數據準備階段。

首先，先數據導入操作，選擇類型為Excel 表格後，執行查詢操作。

然後，對數據進行清理。

將原始數據中異常數據、噪聲數據或不合理數據進行清除；對不完整數據進行欄位補償，待數據符合數據挖掘要求後，將其導入資料庫。

最後，數據轉換。

將以百分制記錄的原始數據分為1-10 個檔次的成績備用。

b數據挖掘階段。

本文選擇決策樹為算法，對學生成績進行數據挖掘。

首先定義成績欄位及其含義。

本文以《C 語言程序設計》、《Java 應用》、《計算機網絡》和《作業系統》四門課程學生成績為研究對象，根據研究目的構建決策樹，對目標數據進行計算，然後將處理結果通過轉化形成可視化知識。

c數據可視化呈現及解釋。

將分析結果進行轉化後，形成如下關係圖。

以上四門課程中，《C 語言程序設計》成績較好時，《作業系統》對《計算機網絡》的影響較大；而《C 語言程序設計》學習成績一般時（90 分以下），《Java 應用》對《計算機網絡》的影響較大。

針對以上分析結果，可對教學管理提出如下建議：《C 語言程序設計》這門課程較為重要，應該適當增加課時，儘量保證每周可開設六個學時，而且要確保每周都有實踐課，提高學生動手操作的能力；《作業系統》這門課對其他課程的影響不大，可相應減少課時；網站開發是以《Java 應用》課程為基礎的，而且該學科也是學習其他程式語言的基礎，應該適當增加總課時數和實踐活動；《C語言程序設計》與《Java 應用》課程可以結合在一起上，學完《C 語言程序設計》課程後就可繼續學習《Java 應用》，不需等到下一新學期再上。