基于离群数据挖掘技术的高校学生学业预警研究

摘要：

以合肥工业大学管理学院会计学专业学生学年度文化课成绩为样本,基于离群数据挖掘技术对高校学生学业数据进行处理,通过Rapidminer软件对预处理后的数据进行数据聚类,结果表明学业预警模型具有可行性,学业预警系统不局限于学业成绩,学业预警模型能够进行科学研判.构建基于离群数据挖掘技术的高校学生学业预警,能够提升教育教学质量,为高校学生学业教育管理服务过程提供参考依据,提升高校学生教育管理的服务功效和针对性.

关键词：离群数据挖掘、学业预警、建模、数据分析

所属期刊栏目：12

分类号：G647;TP311.13(高等教育)

资助基金：合肥工业大学大学生思想政治教育工作创新实践专项JS2017HGXJ0070

在线出版日期：2021-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：54-56