高等教育学科细分数据库

本研究使用决策树模型分析学生表现影响因素，提出提高成功率和减少失败的建议。模型包含三个分类器（J48、随机树、REPTree），使用涵盖健康、社交活动、人际关系、学业成绩等领域的调查问卷。结果显示，J48算法具有最佳性能，可用于预测学生表现。

本数据库收录了全国所有高等教育院校的基本信息，包括所属省份、所在城市和院校名称。数据准确可靠，可用于教育研究、院校管理等领域。

随着信息技术的迅速发展，计算机技术在高等教育中的应用日益广泛。为提升学生成绩管理效率与准确性，采用计算机辅助管理成为必然趋势。详细介绍了基于FoxPro for Windows开发的高等教育学生成绩管理系统的设计方法与实施过程。通过系统分析和结构化程序设计技术，确保系统稳定性和可维护性，满足学生信息、课程信息和多类型成绩管理的需求。

高等教育科研中的样本聚类和多元统计分析，以学校参与科研人数、投入经费和立项课题数为主要指标。具体数据如下：学校1参与科研人数410人，投入经费438万元，立项课题数19个；学校2参与科研人数336人，投入经费173万元，立项课题数21个；学校3参与科研人数490人，投入经费220万元，立项课题数8个。欧氏距离数据显示：（1,2）之间的距离为265,000元，（1,3）之间的距离为218,000元，（2,3）之间的距离为47,000元。

在进行“高等教育管理系统设计”时，我们主要关注如何构建一个高效便捷的系统，以管理各种教育机构信息。这个项目通常包括学生信息管理、教师信息管理、课程安排及成绩管理等多个模块。我们选用SQL Server 2008作为数据库管理系统，PowerBuilder 9.0作为前端开发工具。SQL Server 2008提供强大的数据存储和处理能力，用于存储学生个人信息、教师资料、课程信息等重要数据。而PowerBuilder 9.0支持数据驱动的应用开发，可设计用户界面并与数据库实时交互。课程设计中理解SQL Server 2008数据库设计和PowerBuilder 9.0控件使用至关重要。需设计合理数据库模式和创建数据窗口，以实现数据操作和用户管理。

该文档详细记录了高等教育机构的各项信息，包括学校类型、是否为211工程、是否为985工程、学校办学类型（公办或民办）、院校类型、院校隶属关系、办学性质、所在省份、地区及所在城市。

在欧美各高等学府，Matlab已成为线性代数、自动控制理论、数字信号处理等多门课程的主要教学工具，是本科生、硕士生和博士生必备的技能之一。在科研单位和工业部门，Matlab广泛应用于解决各类工程问题，预示着它在中国科学研究和工程实践中的不断增长影响。

2017年最新的全国高等教育信息数据库已整理完毕，包含2854所大学的详细数据。这份Excel文档是本人花费大量时间整理而成，希望能为大家提供帮助。数据包括各院校的名称、所在省份、地区、城市、是否211、是否985、院校类型、办学类型等信息。

这份资源与高等教育出版社出版的《数据库系统概论》教材同步，提供丰富的教学课件，帮助学习 SQL 数据库的同学更有效地掌握知识。