1、“.....而且是检验学校教学效果的重要依据。为了提高学校教学质量，所以必须对学生的考试成绩进行数据挖掘，挖掘出学生考试成绩背后的关键性因素，可以从学生的性别专业课程入学成绩老师对学生的考核评价等因素为切入点，目的学习成绩影响不大。那么可以得出这样的结论，电路分析课程开设在高等数学这门课程之后。通过以上分析，我们可以得出，将些基础课程作为专业课程的前导课程，能够为学生后期学习打下坚实的基础如果学生的基础知识学习不好，那么对专业课程的影响也很大，专业课程的学习和基础课程有直接关系。研究影响学生成绩优秀的课程之间的关系，分以上设置最小支持度为。基于算法的高校学生成绩数据关联规则挖掘分析论文原稿生成绩进行数据挖掘，部分成绩数据如表所示。对于候选集进行剪枝。如何剪枝呢候选集的每条记录......”。

2、“.....那么就会被剪掉此外，如果条记录，它的子集有不是频繁集的，也会被剪掉。算法的终止条件是，如果自连接得到的已经不再是频繁集，那么取最后次得到的频繁集作为结果。通过对名软件技术专业的学生分以下成绩进行数据挖掘，发现学响，从而制定专业的人才培养计划。在制定计划的时候，依次从公共课专业课到拓展课等方面设置相关课程。不同的专业开设课程的时间不同，开课时间次序对学生学习后续课程会产生定的影响。但是过去很多高校在课程安排上比较随意，通常都是高校教务处的人根据过去的教学经验和主观认知，安排学生的课程时间。然而每门课程都有它的特点，比如体育课学生可能需要大量的高级编程时，网站会不失时机的列出你可能还会感兴趣的书籍，如游戏开发引擎等，让我们的购物车变得更充实，而钱包又空了些。教务管理系统中的学生成绩数据挖掘学生的考试成绩不仅体现了学生阶段性的学习效果，而且是检验学校教学效果的重要依据......”。

3、“.....所以必须对学生的考试成绩进行数据挖掘，挖掘出学生考试成绩背后高校在长期的教学管理过程中积累了海量的学生成绩信息，但是普遍的对于成绩的分析处理工作还停留在简单的查询分析和统计阶段。本文利用关联规则算法，以学生成绩数据为研究对象，挖掘课程之间的相互关系，为科学的制定人才培养方案，提高高校人才培养质量进行了积极地探索与研究。关键词成绩分析关联规则算法数据挖掘数据挖掘其实就推翻过去传统理论上入学考试成绩好的学生，在大学的学习成绩也会很好，如果入学成绩不好的学生，在大学的成绩肯定不好的这种理论。通过关联性分析，可以看出学生入学成绩的好坏与学生大学成绩的好坏并没有必然的联系。大学自由的学习气氛给学生的学习创造了良好的环境，如果学生抓住这个机会，自主学习，那么就能获得好的成绩，如果还是秉承按照高中阶段的学习思版社，。算法指导我们，如果要发现强关联规则......”。

4、“.....所谓频繁集，即支持度大于最小支持度的项集。如何得到数据集合中的所有频繁集呢用种非常原始的办法来分析，就是对于数据集，遍历每条记录，可以得到的所有子集，然后计算每个子集的支持度，最后再将结果与最小支持度比较。我们暂且不管数据集中有多少条记录，就说每成绩，这样就能推翻过去传统理论上入学考试成绩好的学生，在大学的学习成绩也会很好，如果入学成绩不好的学生，在大学的成绩肯定不好的这种理论。通过关联性分析，可以看出学生入学成绩的好坏与学生大学成绩的好坏并没有必然的联系。大学自由的学习气氛给学生的学习创造了良好的环境，如果学生抓住这个机会，自主学习，那么就能获得好的成绩，如果还是秉承按照高感兴趣的书籍，如游戏开发引擎等，让我们的购物车变得更充实，而钱包又空了些。基于算法的高校学生成绩数据关联规则挖掘分析论文原稿。此外在对学生成绩进行数据挖掘的时候......”。

5、“.....经学生的入学成绩录入系统，并对学生所有课程考试成绩综合分析，算出平均成绩，按照平均成绩划分优基于算法的高校学生成绩数据关联规则挖掘分析论文原稿维，那么可能学生不利于学生的学习。参考文献王少华等关联规则在高校系统中的应用福建电脑，王能斌等大学课表调度系统计算机学报，何炎样关联规则的几种开采算法及其比较小型微型计算机系统，赵俏高职院校教务管理中的数据挖掘科技信息，杨克松论关联规则在高校选课系统中的应用福建电脑，周培德算法设计与分析北京机械工业出版社，。，将入学成绩也分为优良差等不同等级，挖掘出入学成绩和考试成绩之间的关联。成绩关联性数据挖掘结果如表所示。结论从上述结果得出，如果学生的入学成绩差和考试成绩优的置信度是，这就表明如果学生的基础比较差，那么在大学的考试成绩好的可能性不大。如果学生的入学成绩差和考试成绩优的置信度是......”。

6、“.....这样就能生成绩信息，但是普遍的对于成绩的分析处理工作还停留在简单的查询分析和统计阶段。本文利用关联规则算法，以学生成绩数据为研究对象，挖掘课程之间的相互关系，为科学的制定人才培养方案，提高高校人才培养质量进行了积极地探索与研究。关键词成绩分析关联规则算法数据挖掘数据挖掘其实就是从大量有噪声随机性不完全模糊的应用数据记录的子集个数的子集有即如果记录中含有项，那么它的子集个数是。基于算法的高校学生成绩数据关联规则挖掘分析论文原稿。此外在对学生成绩进行数据挖掘的时候，还要考虑到学生入学成绩和整体考试成绩，经学生的入学成绩录入系统，并对学生所有课程考试成绩综合分析，算出平均成绩，按照平均成绩划分优秀良差等不同等级中阶段的学习思维，那么可能学生不利于学生的学习。参考文献王少华等关联规则在高校系统中的应用福建电脑，王能斌等大学课表调度系统计算机学报......”。

7、“.....赵俏高职院校教务管理中的数据挖掘科技信息，杨克松论关联规则在高校选课系统中的应用福建电脑，周培德算法设计与分析北京机械工业出良差等不同等级，将入学成绩也分为优良差等不同等级，挖掘出入学成绩和考试成绩之间的关联。成绩关联性数据挖掘结果如表所示。结论从上述结果得出，如果学生的入学成绩差和考试成绩优的置信度是，这就表明如果学生的基础比较差，那么在大学的考试成绩好的可能性不大。如果学生的入学成绩差和考试成绩优的置信度是，那就表明基础成绩差的学生也可以考出良等的考试中，提取并隐藏在应用数据中心人们不知道但是有价值的信息和知识的过程，通过数据挖掘系统能够自动分析原有数据，并作出归纳总结，挖掘出数据原有的模式，为决策者提供参考价。数据挖掘包括数据仓库预处理分类聚类关联分析等。关联分析是数据挖掘最贴近我们生活的部分了，登录亚马逊网站......”。

8、“.....网站会不失时机的列出你可能还会基于算法的高校学生成绩数据关联规则挖掘分析论文原稿果就不太好，所以在安排课程的时候，尽量将体育课安排到下午的时间段，这样不会学校其他课程的教学效果。通过关联性分析，找出每门课程的影响因素，合理安排课程的先后顺序，为人才方案制定者提供科学的决策依据。我们从教务管理系统中选取名软件技术专业学生的成绩，根据学生成绩进行数据挖掘，部分成绩数据如表所示。高校在长期的教学管理过程中积累了海量的学分析这些因素对学生成绩产生的影响，并找出各个要素之间的潜在规律，从而分析出影响学生考试成绩的主要因素，并预测学生哪部分成绩还需要进步加强。采用关联系规则对学生成绩进行数据挖掘，通过数据仓库查看各个专业学生课程成绩单，并分析各个课程与其他课程之间的关联和影响，从而制定专业的人才培养计划。在制定计划的时候，依次从公共课专业课到拓展课等方面置关联规则的参数......”。

9、“.....最小支持度为。利用关联规则产生如表所示的数据挖掘结果。基于算法的高校学生成绩数据关联规则挖掘分析论文原稿。对于候选集进行剪枝。如何剪枝呢候选集的每条记录，如果它的支持度小于最小支持度，那么就会被剪掉此外，如果条记录，它的子集有不是频繁集的，也会被剪掉。算法的终止条件是，如果自连生的电路分析和高等数学两门科目的置信度是，程序设计这门课程的置信度是。根据图表各个课程的置信度可以得出结论。如果学生在大阶段的基础课程如高等数学学习成绩比较差，那么学生的电路分析和程序设计两门科目的学习成绩也会不太好，不及格的概率比较大。相对来说，如果高等数学和电路分析两门课程的置信度达到了，那么对学生的电路分析和程序设计两门科动，消耗的体能比较多，运动过后学生无论精神上还是身体上都比较疲惫，这个时候上课的效果就不太好，所以在安排课程的时候，尽量将体育课安排到下午的时间段......”。