高校教务管理数据挖掘论文 在当今数据驱动的时代，数据是非常宝贵的资产。数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，在大量数据中通过算法找到隐藏在背后的关键规律用以制定相关决策、指导相关业务工作。因此无论工作还是生活中的各种决策，因为有了数据挖掘的结果而变得更加省时、省力精准有效。随着高校将先进信息技术应用在教务管理的探究性实践进展，教务管理不仅可以法律规范高校相关管理工作，还可以在一定程度上提高教学质量。教务管理系统可以说是高校中具有最丰富且最大规模数据的系统，利用数据挖掘相关技术猎取教务管理数据中潜在的信息，对高校的进展起着至关重要的作用。 １数据挖掘 １．１概述。根据相关学者对数据挖掘的定义，数据挖掘可称为知识发现，它是在大量、随机、不完全、模糊的实际应用数据中提取有价值、潜在有用知识的处理过程［１－２］。它更是一种强大的人工智能工具，通过分析数据库中多角度多维度的数据以发现有价值信息，并分类汇总数据之间的关系，运用此结果帮助制定和改进决策。１．２步骤。数据挖掘过程包括以下步骤：①数据猎取，即根据已有需求有针对性地在数据源猎取相关数据；②数据预处理，即法律规范格式、清洗数据、集成数据以进一步提高数据质量；③模型建立及优化，即选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果，此过程也可以视为选择合适的算法；④数据挖掘，即对经过处理的数据使用选择好的模型进行数据挖掘，以猎取有价值的规律或知识；⑤知识展现，即对数据挖掘的结果分析并评估，一般最后会进行可视化展示［１－２］。１．３常用方法。国际权威学术组织ＴｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＤａｔａＭｉｎｉｎｇ（ＩＣＤＭ）２００６年１２月在香港评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：Ｃ４．５，Ｋ－Ｍｅａｎｓ，ＳＶＭ，Ａｐｒｉｏ－ｒｉ，ＥＭ，ＰａｇｅＲａｎｋ，ＡｄａＢｏｏｓｔ，ＫＮＮ，ＮａｉｖｅＢａｙｅｓ，ＣＡＲＴ。根据主要用途可将上述十大经典算法分为分类、聚类、关联分析以及链接分析４类，以下就教务管理方面常用的挖掘算法进行阐述。分类是基于未知类别数据的特征或属性，将其归类为已有类别。常用的分类算法有朴素贝叶斯以及决策树（Ｃ４．５，ＣＡＲＴ）。朴素贝叶斯在概率论原理指导下，基于贝叶斯定理与特征条件独立假设，对于待分类项求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，将要分类的项目分类为具有最高计...
