【摘 要】
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数据库技术越来越成熟,应用非常广泛,存储的数据量越来越大。大多数数据往往只是简单处理和应用,并没有进行数据深度挖掘,造成数据资源的浪费。关联规则算法可以有效地挖掘出数据中不同事务之间的微小关系。Apriori算法是关联规则算法中最经典的算法之一,利用Apriori算法可找出数据中的频繁项集,然后产生强关联规则,找出研究指标的支持度和置信度。高等教学是国家蓬勃发展的关键,是科技与创新的发源地。如何提
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数据库技术越来越成熟,应用非常广泛,存储的数据量越来越大。大多数数据往往只是简单处理和应用,并没有进行数据深度挖掘,造成数据资源的浪费。关联规则算法可以有效地挖掘出数据中不同事务之间的微小关系。Apriori算法是关联规则算法中最经典的算法之一,利用Apriori算法可找出数据中的频繁项集,然后产生强关联规则,找出研究指标的支持度和置信度。高等教学是国家蓬勃发展的关键,是科技与创新的发源地。如何提高一个高校的教学质量,一直是一个很重要的课题,教学中老师和学生是两个最主要的参与者,老师的教学态度、教学方法、教学表达、教学纪律、教学效果都与学生的成绩息息相关[20]。本文主要对Y大学的教学评价数据进行数据挖掘,提出了在数据收集阶段如何避免替别人评价,减少个人情感的方法;数据预处理时,首先是数据集成,对数据的格式进行处理,将电子版和纸质版数据整合一起。利用Dropna（）函数对空缺行加以去除,使用Fillna（）函数对数据表中的每个缺失值加以填补,数据离散化,对于分数、年龄等,要进行离散化处理,才能适用研究方法。在教学评价数据挖掘中,主要利用Apriori算法对数据进行挖掘,首先挖掘单个教学指标之间的关联性,然后挖掘多个指标之间的关联性,通过对各指标之间的支持度、置信度的分析,发现单个指标之间存在很强的关联性,多个指标总能对其他指标产生影响,最后根据指标之间的关联性提出了一些有用的建议。
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