应用统计学课程设计报告名称基于 SPSS 的信息类大学生成绩的数据挖掘学 院：河南中医信息技术学院专 业：信息管理与信息系统班 级：信管一班日 期:(提交日期）： 2024/6/12[摘要］数据挖掘技术是信息技术讨论的热点问题之一。目前数据挖掘技术在商业、金等方面都得到了广泛的应用,而在教育领域的应用较少，随着高校招生规模的扩大,在校学生成绩分布越来越复杂，除了传统成绩分析得到的一些结论外，还有一些不易发现的信息隐含其中，因而把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中,有利于针对性地提高教学质量。聚类分析是数据挖掘中的一个重要讨论领域。它将数据对象分成为若干个簇，使得在同一个簇中的对象比较相似,而不同簇中的对象差别很大。本论文就是运用数据挖掘中的聚类分析学生成绩的，利用学生在分专业前的各主要学科的成绩构成，对数据进行选择，预处理,挖掘分析等.运用聚类算法分析学生对哪个专业的强弱选择,从而为具有不同成绩特征的同学在专业选择及分专业后如何开展学习提供一定的参考意见。［关键词] 聚类分析，学生成绩，就业,K-means，1、 讨论背景：随着我国经济的进展,网络已被应用到各个行业,人们对网络带来的高效率越来越重视,然而大量数据信息给人们带来方便的同时,也随之带来了许多新问题,大量数据资源的背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能对其进行更深化的分析，以便更好地利用这些数据，从中找出潜在的规律.那么，如何从大量的数据中提取并发现有用信息以提供决策的依据，已成为一个新的讨论课题。 高校是教学和科研的重要基地 ,也是培育人才的重要场所，教学管理工作当中的学生成绩分析是高校管理工作的一个重要组成部分，也是衡量高校管理水平的依据。从目前来看。各高校随着招生规模的扩大，信息量大幅度增加,学校运行着各类管理系统，存在着各类数据库,如有成绩管理，学籍管理等。这些系统积累了大量的数据，在很大程度上提高了工作的效率，但在这样的教学管理系统中，学校的管理人员、老师和学生都只能通过查看，或者简单的排序以及统计功能来获得数据表面的信息，由于缺乏信息意识和相应的技术,隐藏在这些大量数据中的信息一直没有得到充分应用。如何对这些数据进行重新分析利用 ,在原基础上扩充高校教学管理系统的功能，从大量数据中发现潜在规律，提高学校管理的决策性 ,是很多高校正在考虑的问题。因此，对学生成绩数据进行深化挖掘分析,找出影响学生学习的各种潜在的因素，将会促进学校开展更加具有...
