学生数据挖掘

本研究比较了决策树、神经网络、朴素贝叶斯、K近邻和支持向量机等数据挖掘方法的准确率，结果表明决策树和神经网络在学生表现预测方面提供了最佳准确性。

本研究以教育数据挖掘的通用自变量为基础，结合官方考试评估报告，建立了客观评价学生能力提升的模型。

基于数据挖掘的学生体测系统，功能模块设计得蛮细致，从数据测试到学生管理再到，都打通了。比较适合做校园类系统的参考，尤其你想搞点数据的东西，那这套思路可以借鉴一下。

数据挖掘方向的复习题资源挺实用，尤其适合临近期末想冲分的你。题目分类清晰，涵盖关联规则、分类、聚类这些常考点，不会让你抓瞎。复习效率高，拿来就能刷题，省得自己东找西找。 大学生期末的数据挖掘复习题，题型还蛮全的。选择、简答、算法设计那种都有，像是Apriori 算法和决策树那块出的挺多，熟一下这些套路，考试时就不会太慌。 配套资料也有不少，比如 职位晋升影响因素的数据挖掘算法，用的是决策树思路，和复习题风格挺搭的。如果你准备期末项目或者小论文，也可以顺手拿来做参考。 还有个细节挺不错：题目逻辑比较贴近实际场景，像是用户行为预测、学生成绩这类案例题，复习起来不会太抽象，也方便你以后写点业务相关代

基于模糊数学理论，通过对学生信息系统中的成绩数据进行挖掘，可以对学生综合素质进行分类，为教育管理提供数据挖掘的应用示例。

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

数据挖掘技术在解决各领域业务问题中发挥着重要作用，例如教育、电信和零售管理等。凭借其在分类、聚类和关联规则挖掘等方面的功能，数据挖掘技术正变得日益重要。以学生学业成绩数据集为研究对象，构建了预测分类模型，并比较了朴素贝叶斯、决策树、随机森林、JRip 和 ZeroR 等算法的预测性能。研究结果表明，学校和学习时间等因素对学生的最终成绩有显著影响。其中，One Rule、JRip 和决策树等分类算法在预测学生成绩方面表现优异，准确率均超过 80%。

数据挖掘在学生就业研究里，确实挺有用的，是像关联规则、聚类这些技术，用得比较多。你想啊，学校一大堆学生，不一个个看就业情况吧？靠人工肯定吃不消，得靠算法帮忙，比如用Apriori、FP-Growth这类方法，能快速找到影响就业的“潜规则”，像实习经历+专业背景组合出来的就业率模型，还挺实用。 聚类也蛮好玩，比如你想给不同学生群体打标签——学霸型、社牛型、跨专业选手……这些都能用K-means、层次聚类搞定。再结合就业表现，就能做出个性化的指导。想想都觉得效率高多了。 另外，时间序列预测也能派上用场。比如往年数据，看某个专业几年后的就业率，是不是下降了，是不是该改课程设置了。哦对，异常检测也不能

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。