数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用研究的中期报告.docx

该【数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用研究的中期报告一、研究背景随着高考分数线越来越高,竞争更加激烈,考生填报高校志愿的难度也不断增加。为了让考生在填报志愿时更加科学、合理和准确,需要采用一种新的技术来辅***生做出选择。数据挖掘技术就是一种有效的手段,它可以通过对考生的历史成绩、兴趣爱好、优势学科等方面进行分析,来给出一些建议和方向。因此,本研究旨在探究数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用,为考生填报志愿提供技术支持。二、研究方法本研究采用了数据挖掘技术中的多种方法,包括聚类分析、分类分析、关联规则分析等。首先,对考生的历史成绩进行数据清洗,将数据归一化并去除异常值。然后,通过聚类分析将考生进行分类,得出不同类别考生的特点和特征。接着,采用分类分析方法对考生进行分类,并根据分类结果给出志愿推荐。三、研究结果通过研究,我们发现聚类分析的结果可以将考生划分为四大类:优秀学霸、全能型学生、有特长的学生和普通学生。根据分类结果,我们还推荐了相应的志愿给不同类别的考生。例如,对于优秀学霸,我们建议他们选择985高校、双一流高校等;对于有特长的学生,我们建议他们选择与其特长相关的学校等。四、研究结论本次研究表明,数据挖掘技术在考生志愿分析中具有很大的应用前景。采用数据挖掘技术可以快速分析考生的特点,给出结论并进行合理的推荐,对考生填报志愿具有很大的指导意义。但是,数据挖掘技术需要考虑数据的充分性和准确性,还需要结合考生个人实际情况进行详细的分析。