數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究

許蕊

[摘 要]隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，教育事業(yè)也得到了長(zhǎng)足的進(jìn)步，如何衡量一個(gè)學(xué)生的學(xué)業(yè)，需要利用學(xué)生的成績(jī)。在高校中，學(xué)生成績(jī)的計(jì)算比較復(fù)雜，各種學(xué)科以及不相同的學(xué)分比重給學(xué)生成績(jī)的綜合計(jì)算帶來(lái)了很大困難。數(shù)字挖掘技術(shù)是一種良好的處理大量的、隨機(jī)的、模糊的數(shù)據(jù)的一種有效的方法，所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被運(yùn)用于學(xué)生成績(jī)統(tǒng)計(jì)中，接下來(lái)重點(diǎn)分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字挖掘技術(shù)；學(xué)生成績(jī)；分析應(yīng)用；

中圖分類號(hào)：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2016）30-0090-01

數(shù)字挖掘技術(shù)是一種處理數(shù)據(jù)的方法技術(shù)，具體是從大量的、隨機(jī)的、模糊的數(shù)據(jù)中提出隱藏其中又是有效信息的一個(gè)過(guò)程。在數(shù)據(jù)挖掘中，需要選擇合適的分析工具和具體的統(tǒng)計(jì)方法，主要的方法包括事例推理、決策樹(shù)、規(guī)則推理、模糊集、甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等等，通過(guò)這些方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，同時(shí)還需要經(jīng)過(guò)反復(fù)循環(huán)的過(guò)程，并且在過(guò)程中檢查是否在每一步達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，否則就要進(jìn)行返回，重新進(jìn)行調(diào)整，直到完成相應(yīng)的目標(biāo)。這一技術(shù)目前已經(jīng)有了很大的發(fā)展，而且在進(jìn)行有效的結(jié)合過(guò)程中，對(duì)社會(huì)有很大的促進(jìn)作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要的流程包括信息收集、數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)規(guī)約等等，但是具體分析來(lái)說(shuō)，因?yàn)榍闆r的復(fù)雜性，數(shù)據(jù)的挖掘需要經(jīng)過(guò)信息收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┻^(guò)程、模式評(píng)估和知識(shí)表示等八個(gè)步驟，這樣才能夠得到準(zhǔn)確的結(jié)果。高校教學(xué)中，學(xué)生的成績(jī)是最重要的一部分，但是高校學(xué)生成績(jī)并不像初高中那樣簡(jiǎn)單的試卷成績(jī)，而是試卷成績(jī)與平時(shí)成績(jī)百分比的綜合，而且在某些時(shí)候，看的并不是均分或者總分，而是學(xué)分績(jī)點(diǎn)，所以高校學(xué)生成績(jī)的計(jì)算需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究就是本文需要討論的重點(diǎn)。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

（一）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的挖掘?qū)ο?/p>

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一項(xiàng)重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù)是在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理分析的時(shí)候首先考慮的一種方法。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也有一個(gè)范圍廣的挖掘?qū)ο?，不僅包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等各種數(shù)據(jù)庫(kù)，還有文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)等復(fù)雜數(shù)據(jù)庫(kù)，所以目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各方面的數(shù)據(jù)處理中有很大的幫助作用，同時(shí)對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)分析模塊也是一個(gè)大的突破。

（二）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要步驟

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一項(xiàng)復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析處理的技術(shù)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中有幾個(gè)重要的步驟，包括對(duì)信息的收集、數(shù)據(jù)的集成、數(shù)據(jù)的規(guī)約、數(shù)據(jù)的清理。在進(jìn)行完這些基本的數(shù)據(jù)處理之后，還要進(jìn)行數(shù)據(jù)的變化和挖掘，最后對(duì)整理分析完成的數(shù)據(jù)進(jìn)行表示。下面簡(jiǎn)要介紹這些具體的步驟。

1.信息的收集

信息的收集是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中首要的工作步驟，在這一步驟中，需要選擇一個(gè)合適的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，在將抽象的數(shù)據(jù)分析之后，把有效的特征和數(shù)據(jù)存入其中，進(jìn)行接下來(lái)的具體分析。對(duì)于學(xué)生成績(jī)的信息收集，就是把學(xué)生的總成績(jī)、單科成績(jī)以及各個(gè)學(xué)科中錯(cuò)誤題的分?jǐn)?shù)進(jìn)行有效的錄入，從而可以進(jìn)行接下來(lái)的工作。

2.數(shù)據(jù)的集成

數(shù)據(jù)的集成也就是對(duì)數(shù)據(jù)的整理，把不同來(lái)源、格式和特點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，可以是物力集成，也可以是邏輯集成，從而把企業(yè)或者學(xué)校提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的共享。在學(xué)生成績(jī)統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，各個(gè)學(xué)科的成績(jī)有學(xué)科教師進(jìn)行錄入，包括總成績(jī)，每一道題目學(xué)生所得的分?jǐn)?shù)等等，但是在此之前學(xué)校應(yīng)該對(duì)每一種數(shù)據(jù)規(guī)定一定的格式，這樣在數(shù)據(jù)集成的時(shí)候會(huì)有很大的方便。

3.數(shù)據(jù)的規(guī)約

在執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘算法的時(shí)候需要用很長(zhǎng)的時(shí)間，即使是少量的數(shù)據(jù)，所以商業(yè)運(yùn)營(yíng)的時(shí)候所使用的數(shù)據(jù)挖掘信息技術(shù)所需要的時(shí)間更長(zhǎng)。數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)雖然會(huì)很小，但是能夠保持原始數(shù)據(jù)的完整性，并且在規(guī)約以后執(zhí)行的數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果與之前執(zhí)行的結(jié)果幾乎保持一致。學(xué)生的成績(jī)是不能有半點(diǎn)差錯(cuò)的，所以執(zhí)行規(guī)約是一項(xiàng)重要的步驟。

4.數(shù)據(jù)的清理

數(shù)據(jù)的清理主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中一些不完整的、有噪聲的和不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，從而得到一些完整的、正確的、一致的數(shù)據(jù)信息，存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，否則，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果會(huì)差強(qiáng)人意。在學(xué)生成績(jī)的信息處理過(guò)程中，由于工作量很大，所以偶爾會(huì)對(duì)學(xué)生的有著成績(jī)的錄入漏掉，在規(guī)約的過(guò)程中，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的綜合將部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充完整。

5.數(shù)據(jù)的變換

數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換主要進(jìn)行的就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式，運(yùn)用的主要方法是平滑聚集，數(shù)據(jù)概化，規(guī)范化。在學(xué)生統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，主要是對(duì)學(xué)生的各種成績(jī)的形式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，對(duì)于不同成績(jī)展現(xiàn)方式需要轉(zhuǎn)換成為不同的形式，數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換是方便學(xué)生、家長(zhǎng)對(duì)成績(jī)的分析和比較。

6.挖掘的過(guò)程

數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程是根據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，主要應(yīng)用的方法包括事例推理、決策樹(shù)、模糊集、遺傳算法等的方法。

7.模式評(píng)估

模式評(píng)估從商業(yè)角度來(lái)說(shuō)，主要是由行業(yè)專家進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證，但是在學(xué)校學(xué)生成績(jī)的統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，這一步不需要進(jìn)行。

8.知識(shí)表示

知識(shí)表示所表示的就是將所得到的數(shù)據(jù)分析用可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，或者是用新的知識(shí)存在知識(shí)庫(kù)中，提供給其他的程序使用。為了能夠給用戶呈現(xiàn)更加清楚明了的方式，在表示的時(shí)候應(yīng)該用所熟知的方式表示。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中應(yīng)用的具體方法

（一）遺傳算法

遺傳算法是一種隨機(jī)搜索方法，主要是基于生物自然選擇和遺傳的機(jī)理，也是一種仿生全局的優(yōu)化方法。在這種算法中，具有隱含并行性，所以非常容易和其他的模型進(jìn)行結(jié)合。這些性質(zhì)在數(shù)據(jù)挖掘中能夠被加以應(yīng)用。在學(xué)生數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，利用遺傳算法對(duì)學(xué)生成績(jī)的分析有簡(jiǎn)化的作用。

（二）決策樹(shù)方法

決策樹(shù)是一種常用于預(yù)測(cè)模型的算法，主要是將大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以將其中有價(jià)值的信息進(jìn)行分析。這種方法有很多的優(yōu)點(diǎn)，包括描述的簡(jiǎn)單、分類的速度快、適合大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理等等。在對(duì)學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行分析整理的過(guò)程中，可以使用決策樹(shù)的方法，因?yàn)閷W(xué)生的數(shù)量之多，學(xué)生所學(xué)習(xí)的科目之多，使得數(shù)據(jù)有了一個(gè)翻倍，所以用決策樹(shù)可以將這些成績(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單快速的分析。

（三）粗集方法

粗集方法主要針對(duì)的研究對(duì)象是不精確、不確定知識(shí)的一種數(shù)學(xué)工具，其主要優(yōu)點(diǎn)在于不需要額外的信息、算法簡(jiǎn)單容易操作?？梢杂么旨椒▽?duì)類似與二維關(guān)系表的信息表進(jìn)行處理，而且學(xué)生成績(jī)就是以這種表現(xiàn)形式呈現(xiàn)的。

三、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)分析數(shù)據(jù)挖掘信息技術(shù)的執(zhí)行步驟和具體的方法，進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用，從而促進(jìn)教育事業(yè)的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校成人教育學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究；紀(jì)雅楠，魏振鋼；中國(guó)海洋大學(xué)，2010年.

[2] 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究；康艷霞，朱敏；華東師范大學(xué)，2009年.

[3] 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在學(xué)生成績(jī)分析中的應(yīng)用研究；李杰，劉天時(shí)；西安石油大學(xué)，2010年.