信息技术的迅猛发展使得各个领域的数据量激增,数据挖掘给人们提供了一种新的认识数据、理解数据的智能手段,关联规则是数据挖掘的一种重要模式。本文在研究关联规则挖掘技术的基础上,开展了基于关联规则的学生成绩数据的分析和挖掘研究,主要成果如下: 1.综述了数据挖掘的研究背景、研究与应用现状。 2.综述了数据预处理技术及常用方法,并针对教学成绩数据的特点,给出了一种相应的处理方法。 3.研究了关联规则的基本理论,描述并分析了经典关联规则算法Apriori算法和FP-growth算法。提出一个基于数组的改进Apriori算法。 4.结合学生成绩数据的特点,将数据挖掘技术和关联规则算法运用到学生成绩管理中:提出学生培养模型的概念并对其进行了求解,探讨了影响学生成绩的部分因素;以实际数据源为输入,在分析课程间影响关系的基础上,将所挖掘的关联规则作为标准,提出课程成绩的预警模型;最后利用Microsoft Access 2000、JAVA为开发工具,以学生成绩为数据源,运用Apriori算法实现了上述目标,并提出了进一步完善的目标和设想。