数据收集和准备.PDF

实例 基于 模块的 大学生专业方向预测分析 任 务 描 述 随着专业划分越来越细大学生在专业发展方向上有了更多的选择余地例如计算机 专业的大学生可以根据自己的兴趣爱好选择计算机软件硬件网络多媒体等方向每个 人的思维方式不同对所学知识的偏爱程度和理解程度不同在不同发展方向做出的成绩也 就相去甚远如果能够通过科学的分析手段让每个人了解自己的特点找到最佳发展方向 或有意识地培养某方面的能力会有助于个人发展但是并不是每个人都对自己的兴趣爱 好或专长有充分正确的了解有时甚至存在错误的认识通过客观数据帮助学生发现自己的 特长就是本例所要解决的问题 假设学生在某些科目中取得的成绩和他在相关专业方向中的能力有着密切联系是否 能够借助学生在各门基础课中所取得的成绩预测其在哪个发展方向上将会有较好的表现 即找出基础课成绩对专业课成绩和实践成绩的影响规律呢假设有这样的可能就可以在 学生选修专业课时指导他们根据自己基础课的成绩情况决定选修哪方面的专业课和实践 课本实例的任务就是发现这样的规律 下面介绍采用关联规则挖掘模型实现上述目的的过程包括挖掘模型选择模型训练 评估和应用 技 术 原 理 数据收集和准备 在本实例中采用了某大学计算机科学与技术专业历届毕业生的成绩信息 由于各届 学生的培养方案不同所修科目有所不同并且课程中包含了百分制成绩考试和五级制成 绩考查两种不同的成绩形式个别学生由于没有完成学业等原因成绩记录不完整这些 因素使得原始数据不能直接用于数据挖掘必须通过预处理方法将数据处理成为干净统 一的挖掘数据源 模型选择 该问题的解决采用 的 模块选择其中的 算法对数据进行分析