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随着我国教育事业的不断发展，高校学生学业状况已成为社会各界关注的焦点，数据仓库与数据挖掘技术在高校学生学业状况分析中的应用，有助于提高教育质量、优化教学资源配置，为我国高等教育事业发展提供有力支持，本文以某高校学生学业状况为研究对象，通过构建数据仓库，运用数据挖掘技术，分析学生学业状况，并提出相应的应用策略。
数据仓库与数据挖掘技术概述
1、数据仓库
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据查询和分析的数据库集合，其目的是为决策支持系统提供数据支持，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。
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2、数据挖掘
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有趣知识、新颖模式、隐藏规律的技术，其目的是通过分析数据，揭示数据中的潜在关联，为决策提供支持。
高校学生学业状况数据仓库构建
1、数据源选择
本文以某高校学生学业状况为研究对象，数据来源于该校教务系统、学工系统、图书馆系统等，包括学生基本信息、课程成绩、奖惩情况、图书馆借阅记录等。
2、数据预处理
对原始数据进行清洗、整合、转换等操作，确保数据质量，主要包括以下步骤：
（1）数据清洗：去除重复数据、错误数据、缺失数据等；
（2）数据整合：将不同数据源中的相关数据进行关联，形成统一的数据视图；
（3）数据转换：将不同数据源中的数据格式进行统一，便于后续分析。
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3、数据仓库设计
根据高校学生学业状况分析需求，设计数据仓库的表结构，主要包括以下模块：
（1）学生基本信息模块；
（2）课程成绩模块；
（3）奖惩情况模块；
（4）图书馆借阅记录模块。
四、数据挖掘技术在高校学生学业状况分析中的应用
1、关联规则挖掘
通过关联规则挖掘，分析学生学业成绩与课程难度、学习时间、学习环境等因素之间的关系，为教师提供有针对性的教学建议，提高教学效果。
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2、聚类分析
利用聚类分析，将学生分为不同类型，如学习型、娱乐型、困难型等，针对不同类型学生，采取有针对性的教育措施，提高整体教育质量。
3、分类分析
通过分类分析，预测学生学业成绩，为教师提供个性化教学方案，对学业成绩不理想的学生进行预警，提前介入，帮助其改善学业状况。
4、时序分析
分析学生学业成绩的变化趋势，为教育管理部门提供决策依据，如分析学生在不同学期、不同年级的学业成绩变化，为调整教学计划提供参考。
本文以某高校学生学业状况为研究对象，通过构建数据仓库，运用数据挖掘技术，分析学生学业状况，并提出了相应的应用策略，实践证明，数据仓库与数据挖掘技术在高校学生学业状况分析中具有显著的应用价值，有助于提高教育质量、优化教学资源配置，为我国高等教育事业发展提供有力支持，在今后的工作中，将继续深入研究数据仓库与数据挖掘技术在高校学生学业状况分析中的应用，为我国教育事业的发展贡献力量。
标签： #数据仓库与数据挖掘课程
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