摘要：本文通過對本校某年級學生成績進行分析，主要應用資料探勘中的關聯規則和apriori演算法，挖掘出一些合理的課程關聯規則，將這些規則運用到教學管理中，可以指導學生選課和合理的設定課程，為高校的教學管理提供參考。
關鍵詞：資料探勘；關聯規則；成績管理
中圖分類號：tp311.13
努力提高學生的成績和學生素質是每一所高校的目標，隨著高校的辦學規模的擴大、辦學層次多樣化，隨著社會的發展，影響學生學習成績的因素也越來越多，學生成績分析就更加重要。目前教務管理系統中收集了大量的學生成績資料，管理者大都採用傳統的統計報表形式，對這些資料的處理還停留在資料錄入、簡單的資料備份和查詢階段，有很大的侷限性。
資料探勘技術在許多領域，如商業、金融業以及企業的生產、市場營銷等一些盈利行業都得到了廣泛的應用，但在非盈利行業教育領域的應用相對還較少，將資料探勘技術引入到教務管理資訊系統中，對教務管理系統中的學生成績資料進行分析，從大量資料存在的關係、規則中研究學生成績，**成績發展趨勢，從而能夠更好地指導教師排課和學生選課，對學生管理工作有的放矢，提高授課和學習效果能起到非常重要的作用。本文主要使用資料探勘技術中的關聯規則進行高校學生成績分析，以找出課程之間的關聯關係，指導學生選課和合理的設定課程。
1 資料探勘關聯演算法
1.1 資料探勘
資料探勘是乙個應用資料分析工具從大量資料中發現以前未知的和隱蔽的資訊，以及資料之間關係的研究領域。這些工具包括統計模型，數學演算法和機器學習方法。綜合了多學科內容的資料探勘，把原來對知識的簡單應用，比如學生成績的操作及簡單查詢等方面擴充套件到了對知識資訊的深度提取運用，比如從現有的學生資訊資料庫中挖掘對學生成績有影響的屬性資訊，幫助學校合理調整教學計畫，提高教學質量。
出於對此類應用的需求，使資料探勘這門前沿學科吸引了各個領域的研究者。資料探勘的目標是從資料庫中發現隱含的、有意義的知識，主要有自動**趨勢和行為、關聯分析、聚類、概念描述（決策樹方法、遺傳演算法）及偏差檢測。本文主要應用了關聯規則。
基於群體智慧型的關聯規則挖掘及應用
碩士學位 學科專業名稱 計算機軟體與理論 申請人姓名 王偉偉 指導教師 劉希玉教授 提交時間 2007年 04月19日 本章首先介紹了群體智慧型的研究背景及前沿，其次闡述微粒群演算法的發展現狀，最後介紹了本文的主要工作和組織結構。人們在很早的時候就對自然界中存在的群集行為感興趣,如大雁在飛行時自動排...
關聯規則挖掘技術在運動視覺分析中的應用 錢增磊
計算機技術 6121914014 錢增磊 研究方向 基於 編譯碼的影象檢索技術 由於本人的研究方向是 編譯碼，以後研究的是利用h.264編碼技術對 目標的動態檢索，所以本文以足球運動員和非運動員在 比賽 過程中的注視停留區域為挖掘物件，利用關聯規則挖掘演算法尋找不同物件的注視規律，以挖掘運動員和非運...
基於關聯規則的教學質量評價
福建電腦 年第 期 桑莉君 蘭方鵬 太原理工大學輕紡工程與美術學院山西晉中 摘要 利用關聯規則的 演算法對我院藝術專業教師基本資料和歷年教學檢查資料進行資料 挖掘和分析，發掘出影響教學質量的關鍵因素，為我院教師隊伍建設和優秀人才的引進提供科學 可靠的 指導。關鍵詞 教學評價 資料探勘 關聯規則 演算...