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基于决策树的数据挖掘学生行为分析 被引量:1

Analysis ofstudent behavior in data mining based on decision tree
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摘要 在大数据飞速发展的时代,如何合理利用高校大数据对学生进行标准化以及个性化服务管理,成为当前高校管理者的重点关注问题。通过对决策树分类算法的研究,采用决策树C4.5算法,从学校数据中心读取数据后进行预处理,除去异常数据后,基于一卡通消费数据以及高校图书馆进出数据进行数据挖掘与分析,通过消费数据以及图书馆进出数据与学生成绩绩点的对比分析得出结果,为高校管理服务提供更全面化的支持。 In the era of the rapid development of big data,the data of colleges and universities are also increasing rapidly.How to make rational use of big data to standardize students and individualized service management has become the focus of attention of university managers at present.According to the research of decision tree classification algorithm,the decision tree C4.5 algorithm is used to read the data from the school data center and preprocess the data.After removing the abnormal data,the data mining and analysis are carried out based on the consumption data of card and the data of university library.
作者 陈馨瑶 CHEN Xinyao(School of Information Engineering,Zhejiang Agriculture and Forestry University,Hangzhou 311300,China)
出处 《智能计算机与应用》 2020年第8期127-130,共4页 Intelligent Computer and Applications
关键词 高校大数据 决策树算法 数据挖掘与分析 university big data decision tree algorithm data mining and analysis
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