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30340;信息,进而获得更好的管理效益.解决问题的重点在于怎样对学生的毕业论文成绩进行全面且深度的分析,从而挖掘出成绩与其他因素之间隐藏的内在联系.本文采用决策树技术挖掘信息时,主要操作步骤如下：1）确定挖掘来源：清晰地定义挖掘对象,明确挖掘目标是数据挖掘所有工作中重要的一步.本文中应用于挖掘的数据信息是毕业生的毕业论文成绩,旨在通过对大量成绩数据进行各层次的挖掘,全面了解具体影响学生毕业论文成绩的各方面因素,正确的针对问题拟定分析过程.
2）获取相关知识：数据是挖掘知识最原始的资料,根据确定的数据分析对象,抽象出数据分析中所需要的特征信息模型.领域问题的数据收集完成之后,与目标信息相关的属性也随之确定.这些数据有些是可以直接获得的,有些则需要对学生进行调查才能的得到.
3）数据预处理：此过程中是对已收集的大量数据进行整合与检查.因为存放在数据库中的数据一般是不完整的、不一致的,通常还含有噪声的存在.因此就需要对数据库中数据进行清理、整理和归并,以提高挖掘过程的精度和性能.
4）数据转换：对预处理后的数据建立分析模型,对于特定的任务,需要选择合适的算法来建立一个准确的适合挖掘算法的分析模型.本文采用决策树技术进行分类建模来解决相应的问题.
5）分类挖掘知识和信息：此阶段的工作目的是根据系统最终要实现的功能和任务来确定挖掘的分类模型.选择合适的数据挖掘技术及算法,并采用恰当的程序设计语言来实现该算法,对净化和转换过得数据训练集进行挖掘,获得有价值的分析信息.
6）知识表示：将数据挖掘得到的分析信息进一步的解释和评价,生成可用的、正确的、可理解的分类规则呈现给管理者,应用于实践.
7）知识应用：将分析得到的规则应用到教学管理中,教师可以利用所得到的知识针对性的开展毕业设计的教学活动,进一步指导教学工作,提高教学水平和学生的毕业论文质量.
4结论
最终发现影响学生毕业论文成绩主要的因素不是指导教师的职称,学生的基础及感兴趣程度,而是指导教师的学历高低.根据具体分类规则的结论,学校教学管理工作应加重对教师的素质及能力培养,合理的分配每个教师的毕业论文指导工作,不仅能够有效的完成毕业课题指导工作,更有助于学生整体论文质量的提高.
在高校教学数字化的时代趋势下,利用数据挖掘技术来挖掘提取教学工作中的全面而有价值信息,可以为教育管理者的教学工作提供有效的参考信息,改进教学管理方法,提高教学质量和学生的综合素质,是高校保持良好的可持续发展的有力工具.
参考文献：
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