近年来，大数据浪潮迅速席卷各个领域，推动了社会各方面的发展与变革，教育领域也不例外，已经全面迈入了大数据时代。教育信息化的快速推进积累了海量数据，其中考试成绩作为教育数据的重要组成部分，成为研究和分析的重点。如何利用科学的方法对这些成绩数据进行深度挖掘与分析，进而革新学生的学习方式、教师的教学策略以及教育政策的制定，已成为教育工作者广泛关注的议题。
项目信息
编号：POG-4
大小：1.3M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.10
项目介绍
近年来，大数据浪潮迅速席卷各个领域，推动了社会各方面的发展与变革，教育领域也不例外，已经全面迈入了大数据时代。教育信息化的快速推进积累了海量数据，其中考试成绩作为教育数据的重要组成部分，成为研究和分析的重点。如何利用科学的方法对这些成绩数据进行深度挖掘与分析，进而革新学生的学习方式、教师的教学策略以及教育政策的制定，已成为教育工作者广泛关注的议题。
目前，学生成绩分析的研究主要集中在两大方向：基于关联规则算法的研究和基于决策树算法的研究。关联规则算法能够有效挖掘课程之间的关联性，但往往忽略了学生和教师等个性化因素对成绩的影响，因此在个体分析方面存在一定的偏差。而决策树算法虽然可以针对个体学生的成绩进行预测，但由于未能充分考虑课程之间的关联性，其预测结果的准确性仍有待提高。如果能够将关联规则算法和决策树算法的优势结合起来，同时弥补各自的不足，将更有可能实现对成绩数据的高效挖掘与分析。
针对上述问题，本文提出了一种高效的关联规则与决策树相结合的算法。该算法综合考虑课程之间的关联性及学生和教师等个性化因素，以提升学生成绩分析结果的准确性。首先，本文以某高校信息与安全工程学院信管专业学生的课程成绩为基础，设计了以学生成绩为主题的数据仓库，为后续的分析提供了可靠的数据支持。其次，通过关联规则算法挖掘课程间的关联性，生成新的属性用于优化决策树的构建。最后，基于信息增益率的思想，将生成的新属性与原有属性相结合，构造决策树，从而实现学生成绩的分析与预测。
综上所述，本文提出的关联规则与决策树组合算法在学生成绩分析中的应用是可行的。该算法能够生成更加全面的分析结果，并显著提高个体课程成绩预测的准确性，具有较高的实际应用价值。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对c4.5.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 c4.5.py
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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