1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....目前在金融生物科技政府机构等企事业单位应用非常广泛。此外，还有公司从公司取得的公司开发的所开发的加拿大大学开发的公司和美国大学联合开发的公司开发的用于信用卡诈骗分析的公司研究中心开发的开发的以及系统系统等。在国内也有不少新兴的数据挖掘软件由上海复旦德门软件公司开发的具有自主知识产权的数据挖掘平二〇〇年十二月二十八日星期二台。由海尔青大公司开发的具有自主知识产权的数据挖掘系统。其对国际通用业界标准的大胆采用为该件今后的发展预留了很大的空间，同时也为国内同类软件融入世界及开发提供了条新的思路。由中科院计算技术研究所智能信息处理实验室开发的多策略数据挖掘平台。除此之外，也有些相关数据挖掘产品的报道......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....论文的研究意义从数据挖掘技术产生以来，已经被运用于多种领域，并得到了充分的验证，显示了其重要的价值，同时在运用过程中得到了不断的进步和完善。数据挖掘在电信行业医疗卫生行业零售业和财务系统等领域都得到了广泛的运用，并且都有相应成熟的数据挖掘系统形成，对这些领域做出了很大的贡献。虽然数据挖掘可以运用于多种行业，但是其在不同行业中的应用并不具备通用性。所以，数据挖掘的应用应该与各行业本身的特征相结合，建立各行业特有的挖掘系统。随着社会经济的不断发展，近几年国家出现了大规模的用工荒，而中职类学校培养的就是社会上正缺少的操作型和技术型工人，所以中职类学校培养的学生就业渠道非常广泛。但如何使学生毕业进入企业就能适应岗位的需求，学校必须要提高自己的教育质量。首先学校可以对学生进行充分的了解，同时结合中职类学校自身专业的特点，对学生实施因材施教，形成具有自身特色的教育体制......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....对这些数据不加以科学合理的利用，它们就没有任何的意义。而人工分析学生数据太繁杂也是不现实的，借助数据挖掘工具对大量学生数据进行深层次分析，可以挖掘出学生各项数据中隐藏的重要信息。综上所述，套运用数据挖掘技术开发的中职学校的学生信息分析系统，有利于将现代管理理论和方法引入到学校的实际管理当中，更有效的实现学校培养二〇〇年十二月二十八日星期二人才和为社会服务的近期和长期发展目标。本课题就是把数据挖掘应用于中职教育中，实现个用于中职学生信息分析的数据挖掘系统。本文的组织结构第章绪论，主要阐述论文的研究背景课题的意义，介绍了国内外的研究现状，以及本论文的内容及设计方法第二章数据挖掘，主要介绍数据挖掘的概念数据挖掘过程以及数据挖掘技术的应用第三章算法分析，主要介绍关联规则分析经典的算法些改进的算法分析以及规则产生第四章学生信息分析系统的设计......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....主要介绍关联规则挖掘结果分析以及学生信息分析系统模型的验证第六章总结和展望，主要介绍几个重要结论，同时总结本文的创新点和将来的研究方向。第二章数据挖掘数据挖掘的概念数据挖掘就是从大量的不完全的有噪声的随机的数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术就是对数据库中的海量数据进行统计分析，并从中发行规律和联系，做出预测，进而给人们进行指导的作用。大家知道，如今已可以用数据库管理系统来存储数据，还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识，而这两者的结合就促成了数据挖掘技术的产生。数据挖掘是门交叉性学科，目前在很多研究领域如金融业市场营销现代化教育等都得到了广泛的应用。二〇程中对学生进行有方向的引导，从而提高教学的质量和效率对学生来说，可以参照挖掘的结果......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....在学习过程中有所侧重，扬长避短，提高学习效率。生成规则本系统进行挖掘时的训练集是年级学生数据，关联规则是以文本的形式产生，具体格式如下关联规则形式属性„„属性„百分比高校招生预测模型的建立根据决策树挖掘结果，建立个中专学校招生预测模型。利用这个模型可以对以后招生进行个预测。预测模型工作方式是读取学生的入学成绩后，可以预测学生在中专学校期间的综合测评成绩，从而分析出学生以后的就业方向。模型的评估对于中专招生预测模型的评估，主要从预测准确率方面对挖掘结果进行了评估。本系统进行结果评估的测试样本采用预留的条样本数据。二〇〇年十二月二十八日星期二第五章实验结果分析本系统采用和开发实现，所有数据源经过初步处理后存放在数据库中。系统实现的主要功能模块如下学生信息管理模块，在这个功能模块中，我们可以查看学生中考信息和中专期间的信息。并且可以对其进行必要的管理工作。比如......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....修改数据和删除数据等。数据预处理模块，在这个功能模块中，我们可以根据挖掘需要，选择适当的数据预处理策略，对学生数据进行必要的数据预处理操作。具体包括泛化处理离散化处理冗余处理缺失值处理和成绩综合处理。中招信息挖掘模块，这个模块是本系统的主要模块，在这个功能模块中，实现了两项功能关联信息挖掘和分类决策挖掘。报表打印模块，用户可以根据需要打印系统生成的数据。系统的主界面如图所示图系统主界面二〇〇年十二月二十八日星期二数据查看在学生信息管理模块中，我们可以根据输入的查询条件，查询学生的中考信息和中专期间的学习信息，包括中考成绩，中专期间的各科成绩及中专期间综合测评成绩等。部分查询信息如图所示图查询界面数据预处理本系统处理的数据主要是电子专业学生的中考信息和中专期间的成绩，它们分别存储在入学成绩表学生信息表，学生成绩表综合测评表中，这个模块的功能主要是根据用户定义进行预处理......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....选择要处理的表，然后在选择要处理的属性，点击预处理按钮后，系统会自动根据数据表中的数据类型对数据进行泛化离散化缺失值和冗余处理。如下图所示二〇〇年十二月二十八日星期二图预处理界面关联规则挖掘结果分析在上章中我们提到，本系统要实现四个挖掘子目标，智力因素对中专各科成绩的影响非智力因素对学生学习的影响中考信息与学生综合测评之间的关系建立安徽省第轻工业学校招生预测模型。前两个子目标，本系统使用关联规则挖掘技术实现，本节对挖掘结果进行具体分析介绍后两个子目标使用分类决策树挖掘技术实现，结果分析将在下节中做具体介绍。需要说明的是下文提到的综合测评是中专年级的综合测评，因为通过数据比较后发现，由于学生在中专期间受到各方面影响比较大，所以成绩连贯性方面不是很好，所以使用中专年级的综合测评作为决策属性......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....在中招信息挖掘下拉菜单中选择关联信息挖掘，进入关联规则挖掘界面后，在二〇〇年十二月二十八日星期二智力因素挖掘栏内设置支持度和置信度，点击关联挖掘按钮，右边的关联规则显示框中会显示挖掘信息，请参照图。图中考各科成绩与中专各科成绩的关系界面显示中，前个百分数表示规则的支持度，后个表示规则的置信度。从挖掘的结果中，我们可以得到以下几方面的信息规则物理科目物理优良电子技术优良。可以看出，中考科目物理成绩为优良的学生中，有的学生电子技术也优良。所以，物理对电子技术课程影响较大，但我们也看到，与物理有直接血缘关系的电子技术优良率也只占物理优良的。可见电子技术这门课程教学效果和学生掌握程度不太令人满意。规则数学优良单片机优良数学优良电子技术优良数学优良传感器优良。可以看出，数学对各科成绩影响很大。但也存在着和上面同样的问题，即置信度不是很高，学生的成绩延续性需要有待加强......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....找到提高学生质量的合适方法。二〇〇年十二月二十八日星期二外语优良单片机优良外语优良数学优良电子技术优良。可以看出英语对电子技术的学习也有定的影响，所以在招生的过程中，如果理化成绩相当，那我们可以推荐英语相对较好的学生学习电子专业。再者，电子专业的学生平时也要适当注意英语的学习。非智力因素对学生学习的影响这个功能主要挖掘非智力因素与中专学校综合测评之间的关系。在智力因素挖掘栏内设置支持度和置信度，在非智力因素挖掘栏内，点击关联挖掘按钮后，右边的关联规则显示框中会显示挖掘信息，请参照图。图非智力因素与大学综合测评的关系从挖掘的结果中，我们可以得到以下几方面的信息规则男生综合测评优良女生综合测评优良，说明女生对知识的掌握程度要明显好与男生。这也是各大学中的普遍现象，所以，老师和辅导员对这中情况要有足够的重视，及时做好男生的学习思想工作......”。