大数据环境下大学生上网行为分析与决策——以六盘水师范学院为例

网络是把双刃剑,对学生来说有利也有弊。为了制定合理的管理措施,督促大学生及时规范自己的网络行为。该研究重点研究了数据挖掘算法的选择,最后选择决策树、关联规则、预测分析对学生上网行为中的重要数据进行挖掘,实现大数据网络行为属性与学生学习成绩之间相关属性分析。结果显示,在"流量数据"中,"上网时间长度长"无疑是导致在校学生正常学习水平差的罪魁祸首。研究结果:相当差的算法是逻辑关联回归,相对比逻辑回归好一点的是决策树挖掘算法,最优秀的数逻辑关联性和规则数据挖掘算法。