本文目录导读:
随着大数据时代的到来,数据挖掘与分析在各个领域都得到了广泛的应用,在高校教育领域,数据挖掘与分析也逐渐成为一门重要的课程,为了更好地了解数据挖掘与分析在期末考试中的应用,本文以2023年数据挖掘与分析课程为例,对期末考试的数据进行挖掘与分析,以期为后续教学提供有益的参考。
数据挖掘与分析方法
1、数据收集
本文选取2023年数据挖掘与分析课程期末考试的成绩数据作为研究对象,数据包括学生的姓名、学号、性别、年龄、课程成绩等信息。
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2、数据预处理
对收集到的数据进行清洗,剔除异常值和缺失值,保证数据的准确性,对学生的性别、年龄等非数值型数据进行编码处理。
3、数据挖掘与分析
(1)描述性统计分析
对期末考试成绩进行描述性统计分析,包括平均分、最高分、最低分、标准差等指标,以了解整体成绩分布情况。
(2)相关性分析
分析期末考试成绩与性别、年龄、平时成绩等变量之间的相关性,以探究影响成绩的因素。
(3)聚类分析
将学生按照成绩进行聚类,分析不同成绩段学生的学习特点,为后续教学提供针对性的指导。
(4)关联规则挖掘
挖掘期末考试成绩与其他因素之间的关联规则,为教学改进提供依据。
数据分析结果
1、描述性统计分析
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根据描述性统计分析结果,2023年数据挖掘与分析课程期末考试的平均分为75分,最高分为95分,最低分为45分,标准差为10.5,成绩分布较为均匀,但仍有部分学生成绩较低。
2、相关性分析
通过相关性分析,发现期末考试成绩与平时成绩、年龄之间存在一定的正相关关系,即平时成绩较好的学生,期末考试成绩也相对较好;年龄较大的学生,期末考试成绩相对较高。
3、聚类分析
根据聚类分析结果,将学生分为三类:优秀学生、中等学生、差生,优秀学生占比约为30%,中等学生占比约为50%,差生占比约为20%,优秀学生主要集中在一二线城市,年龄较大,平时成绩较好;中等学生分布较为广泛,年龄和平时成绩差异较大;差生主要分布在三四线城市,年龄较小,平时成绩较差。
4、关联规则挖掘
通过关联规则挖掘,发现以下几条规则:
(1)平时成绩与期末成绩正相关,即平时成绩好的学生,期末成绩也相对较好。
(2)年龄较大的学生,期末成绩相对较高。
(3)一二线城市的学生,期末成绩相对较好。
1、结论
本文通过对2023年数据挖掘与分析课程期末考试的数据进行挖掘与分析,得出以下结论:
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(1)期末考试成绩与平时成绩、年龄之间存在一定的相关性。
(2)学生成绩分布较为均匀,但仍有部分学生成绩较低。
(3)一二线城市的学生,期末成绩相对较好。
2、建议
(1)针对平时成绩较差的学生,教师应加强辅导,提高其学习成绩。
(2)针对年龄较大的学生,教师应适当调整教学内容,提高教学效果。
(3)针对一二线城市的学生,教师应充分利用教学资源,提高教学质量。
(4)加强学生数据分析能力的培养,使其能够运用数据挖掘与分析方法解决实际问题。
数据挖掘与分析在期末考试中的应用具有重要意义,通过挖掘与分析数据,教师可以更好地了解学生的学习情况,为教学改进提供有益的参考。
标签: #数据挖掘期末作业
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