本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，我国高等教育事业也在不断深化改革，为适应新时代的要求，大连理工大学（以下简称“大工”）积极探索利用大数据技术进行校园管理和教育创新，本大作业旨在通过数据挖掘技术，构建一个针对大工校园的智能分析系统，以提高校园管理的科学性和教育服务的精准性。
系统设计
1、数据采集与预处理
（1）数据来源：大工校园内各类数据，包括学生信息、教师信息、课程信息、教学资源、校园设施、校园安全等。
（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、归一化等处理，确保数据质量。
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2、数据挖掘技术
（1）关联规则挖掘：分析学生、教师、课程等实体之间的关联关系，挖掘潜在规律。
（2）聚类分析：将学生、教师、课程等实体进行分类，为个性化推荐提供依据。
（3）分类与预测：根据历史数据，预测学生成绩、教师教学质量、课程受欢迎程度等。
3、系统功能模块
（1）校园管理模块：对校园设施、安全、卫生等进行实时监控和管理。
（2）教学管理模块：对教师教学质量、学生学习情况进行综合评价。
（3）个性化推荐模块：根据学生兴趣、专业背景，推荐课程、学术资源等。
（4）数据分析与可视化模块：对挖掘结果进行可视化展示，为校园管理者提供决策支持。
系统实现
1、技术选型
（1）编程语言：Python
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（2）数据库：MySQL
（3）数据挖掘工具：Scikit-learn、PySpark
2、系统架构
（1）前端：使用HTML、CSS、JavaScript等技术实现用户界面。
（2）后端：采用Flask框架搭建服务器，实现业务逻辑处理。
（3）数据挖掘模块：使用PySpark进行分布式计算，提高数据处理效率。
3、系统实现步骤
（1）数据采集与预处理：从各个数据源获取数据，进行清洗、去重、归一化等处理。
（2）数据挖掘：利用关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等技术，挖掘数据中的潜在规律。
（3）系统集成：将数据挖掘结果集成到系统各个功能模块中，实现系统整体功能。
系统应用与效果
1、应用场景
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（1）学生个性化推荐：根据学生兴趣、专业背景，推荐课程、学术资源等。
（2）教师教学质量评价：对教师教学质量进行综合评价，为教学管理提供依据。
（3）校园安全管理：对校园设施、安全、卫生等进行实时监控和管理。
2、应用效果
（1）提高校园管理水平：通过数据挖掘技术，实现校园管理的科学化、精细化。
（2）提升教育教学质量：为学生提供个性化推荐，激发学生学习兴趣，提高教学质量。
（3）降低管理成本：通过智能化手段，减少人力物力投入，提高管理效率。
本文针对大工校园，设计并实现了一个基于数据挖掘的智能分析系统，该系统利用数据挖掘技术，对校园内各类数据进行挖掘和分析，为校园管理者提供决策支持，通过实践应用，该系统在提高校园管理水平、提升教育教学质量、降低管理成本等方面取得了显著效果，我们将继续优化系统功能，拓展应用领域，为我国高等教育事业的发展贡献力量。
标签： #大工数据挖掘大作业
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