数据挖掘技术在机房信息管理的运用.doc

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文档介绍

数据挖掘技术在机房信息管理的运用 1大数据概述 大数据用来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据,它是计算机和互联网互相结合的产物,计算机实现了信息的数字化,互联网实现了信息的网络共享化。随之兴起的则是从海量数据中挖掘预测出对人类行为有效的方法和结果,即数据挖掘技术[1]。数据挖掘(Datamining)指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程,是一门跨多个领域的交叉学科,通常与人工智能、模式识别及计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。其特点为:海量数据寻知识、集成变换度量值、分析模式评效果、图形界面来展示[2]。 2大数据时代下的高校机房现状 顺应时代潮流的发展,各高校都开设有计算机专业,非计算机专业也在大一或大二时期开设公共计算机课程,计算机成为教育领域内不可或缺的教学设备,随着高校的进一步扩招,教育事业的不断更新发展,学校的机房建设也随之增多,其任务由原来的面向计算机专业发展到面向全校的所有专业开设公共计算机教学、承担各种计算机考试等多项任务。因此机房管理系统在日常教学和考试任务中积累了海量数据,一般这些数据都保存在主服务器上仅供查询使用[3]。利用数据挖掘技术,对学校机房信息管理系统所积累的大量学生上机数据进行深入分析与挖掘,将挖掘得到的预测结果辅助学生成绩管理决策,能合理利用机房资源,提高学生成绩管理质量。本文利用关联规则,从现有的机房信息管理系统中收集到的海量学生上机记录数据中挖掘出隐藏在数据中的学生上机规律和上机效率,进而预测学生的期末考试成绩,提前告知,学生可以在随后的学习中通过人为干预学习过程:比如挖掘预测出某生成绩将会较差,则可以在其后的学习中调整学习方式和学习态度,以修正期末考试结果,提高学习效率和考试通过率,为以后的就业做好铺垫,因此不管是对于当前利益

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