基于决策树C4.5模型的数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

文章采用了决策树C4.5模型的数据挖掘技术对某高校21级软件专业的学生成绩进行深度分析,并生成决策树,同时挖掘出学生的期末考试成绩与课堂表现、考勤和平时实验有着密切的关系,找出影响该门课程考试成绩的关键因素是课堂表现,此结论能够对学生的学习,教师和教学管理者的工作起到指导作用。

基于数据挖掘分类模型对住房价值进行实证分析

现如今,居民的消费水平逐渐提高,人们对自己的生活水平的要求就越来越高。大部分人都会用自己的储蓄买一套舒适度高又物美价廉的房子。房地产事业因此得到了越来越多人的重视,在经济发展中也占着举足轻重的地位。然而近些年来国内外因住房价值而出现的房价涨跌的一系列问题却层出不穷,居高不下的房价更是影响了居民的生活水平,因此研究出住房价值的影响因素是当前较为重要的问题。本文就针对研究住房价值的影响因素这一课题,运用数据挖掘分类模型C4.5算法进行分析,找出影响居民收入适应性住房价值的最重要指标。

基于数据挖掘的企业业务数据综合管理系统设计

企业业务数据相对动态,部分企业数据管理能力较弱,导致企业业务数据使用效率不高。为此,提出了基于数据挖掘的企业业务数据综合管理系统。首先,阐述了数据挖掘技术在系统中如何应用,通过对现有常用决策算法的研究分析,结合企业业务管理实际业务的需求特点和现有决策算法的研究结论,采用C4.5决策树模型算法实现了企业业务资源决策树模型。然后,对系统的硬件部分进行设计,对处理器和显示器进行选型,构建包括以基础数据、迭代数据、新增数据为一级数据结构,基础区、应用区、非机构化区、缓冲区、标签区为二级数据结构的系统构架;最后,为了对设计系统基于数据挖掘技术的实际应用效果作出准确分析,文章开展了具体应用测试,以某电力公司的业务数据为实验对象,测试系统的管理效果。测试结果表明,系统管理数据的相关系数均在0.95以上,证明系统可以实现对数据的有效管理,对数据的管理结果具有较高可靠性。