数据挖掘在大学语考试中的应用研究.pdf

中文摘要 摘 要 随着自动化程度的提高，使用数据挖掘技术能够从大量数据中挖掘出有价值 信息并提供给决策者们参考决策。数据挖掘目前广泛应用于银行、证券、保险、 电信、电子商务、市场调查、零售、生物、电力、化工、医药、军事、GIS等领域。 但在教育领域涉及较少，本文对大学英语考试教学评价领域中的应用数据挖掘问 题进行研究。 基于数据仓库的数据挖掘技术的基本理论和实施方法，本文重点探索了分类 方法、聚类方法下的不同算法问题，对大学英语考试数据管理系统中的数据挖掘 应用中出现的问题提出算法改进方法。改进分类方法中的决策树算法ID3、增益比 率算法并应用于大学英语四级成绩分析；应用聚类方法中的k-平均算法、k-中心点 算法进行学生毕业情况分析，从而实现了基于大学英语考试数据管理系统的数据 挖掘形成数据挖掘系统。 在大学英语考试领域的数据挖掘系统中，从决策分析需求出发构建大学英语 考试数据管理系统数据仓库；接着对数据进行预处理并改进概念分层方法，使概 念分层更适合大学英语数据管理系统数据挖掘；而后对预处理后的数据以直方图、 帕雷托图、双因素散点图、箱图、表的形式分析统计；最后利用改进的数据挖掘 算法对数据进行有效挖掘。 在提出的改进方法中，决策树算法、聚类分析算法还可以做进一步优化研究。 挖掘系统性能还有待完善。 关键词：数据仓库，数据挖掘，大学英语考试，决策树算法，聚类分析 英文摘要 ABSTRACT Withthe ofautomation decision-makerShavet0face impr0Vement degrce，the up amountsofdata．The ofdata can仃ansfo肿a mining huge technology la唱equantit)，of tomal(edecisionsinsuchwide dataint0use如linfo咖ation itcomestothe fieId market，insu啪cem础et，communications，e-business，etc。When in h嬲not ofeducation China，this deeplyyet，thisstudy tecllIlologybeen印plied 0nt11e on illt}Iefieldof focusesissuesda_ta mining English College testing锄dteaching appmisal． Basedonthe application ofdata basic也eory锄d approachesminingtechIloIog)，in data issues classificationmethod锄d methodin warehouse，tlle of印plying clugtering fieId tIle of