基于数据挖掘的高校学生培养及就业指导研究

发布时间：2020-05-21 03:20

【摘要】：在现代科学技术推动下，高等学校教务管理、就业管理正朝着“规范化、信息化、网络化”的方向发展。随着管理信息系统在教务、就业管理工作中的应用，数据库积累的数据越来越多，这些数据背后隐藏着许多重要的信息，利用数据挖掘技术可以快速而又准确的从浩瀚的信息资源中提取出所需信息。所谓数据挖掘技术就是通过对现实问题进行有效的模式提取，从大量的数据中发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，从而分析、提取有用的知识，服务于管理决策。本论文以教务、就业历史数据作为研究对象，以学生培养和就业指导作为研究目的，尝试通过对学籍、成绩、选课、就业数据的挖掘找到影响学生成绩、选课、就业的内在因素。为此本文对上述问题进行数据挖掘模型分析与设计，，利用SQL Server 2005平台提供的商业智能软件包SQL Server 2005 Analysis Services对数据进行挖掘分析。通过对教务、就业历史数据的挖掘，发现如下三方面结论：(1)课程间存在依赖、相似关系，实践类课程影响理论课程的学习，并且学习成绩与学习态度存在高度关联；(2)选课记录反映专业异同且表现出选课倾向；(3)影响学生就业的因素有：就业单位行业类别、就业单位地区类别、就业单位省份类别、就业单位城市类别，学生专业，学生籍贯。由于本研究涉及的数据量大，难以对学生成绩、选课状况做出全面分析，因此仅选取西南交通大学经济管理学院学生作为成绩、选课的分析对象。对于整体的分析有待后续的进一步研究。
【图文】：

关系图,嵌套表

绩表中有多条成绩信息，在这种情况下，很难使用单个行来说明该数据。Analyssisvercies提供了一种用来处理这些事例的独特方法，那就是使用“嵌套表”。图2一3将阐释嵌套表的概念。图2一3嵌套表在此关系图中，第一个表(父表)包含学生的信息，并且为每名学生关联了一个唯一标识符。第二个表(子表)包含每名学生的成绩信息。子表中的成绩信息又通过唯一标识符(学号列)与父表关联。关系图中的第三个表显示了这两个表的结合。嵌套表作为特殊列显示在事例表中，该列的数据类型为TABLE。对于任何特定事例行，此列均包含从子表中选出的、与父表相关的行。2.指定列的用法指定了事例表和嵌套表后，可以确定要包括在挖掘结构中的表的每一列的使用类型。如果没有指定列的使用类型，则挖掘结构中将不会包含该列。数据挖掘列可以为下列四种类型之一:键列、输入列、可预测列或输入列和可预测列的组合。键列包含表中每个行的唯一标识符。输入列提供据以进行预测的信息。预测列包含要在挖掘模型中预测的信息。例如，一系列表可能包含客户DI、人口统计信息以及每位客户在某个特定商店消费的金额。客户DI可以唯一地标识客户
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：F241.4;G647.38

【引证文献】