數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(共22頁)

精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上棗 莊 學(xué) 院信息科學(xué)與工程學(xué)院課程設(shè)計任務(wù)書 題目： 數(shù)據(jù)挖掘在期末成績評估中的應(yīng)用 小組成員： 趙尊強(qiáng)、 桂文學(xué) 成員學(xué)號： 6、 6 專業(yè)班級： 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、2012級本1班 課 程： 數(shù)據(jù)挖掘 指導(dǎo)教師： 遲慶云 職稱： 副教授 完成時間： 2015年 5 月-2015年 6 月棗莊學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院制2015年5 月20日開發(fā)小組成員分工及職責(zé)趙尊強(qiáng)：設(shè)計規(guī)劃、文獻(xiàn)搜集 桂文學(xué)：挖掘資料、數(shù)據(jù)整合課程設(shè)計任務(wù)書及成績評定課程設(shè)計的任務(wù)和具體要求任務(wù):1. 確定挖掘主題和方法：根據(jù)挖掘的主題和目標(biāo)，確定合適的挖掘方法。2. 數(shù)據(jù)選擇和預(yù)處理：根據(jù)所收集數(shù)據(jù)，填充缺失值，平滑噪聲數(shù)據(jù)，消除異常值，解決數(shù)據(jù)不一致等問題。3挖掘方法實現(xiàn)：規(guī)劃挖掘過程，界面設(shè)計，挖掘方法實現(xiàn)。4挖掘數(shù)據(jù)：對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘4. 模式的可視化表達(dá)與解釋：根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的信息和知識需求，以直觀有效的形式，如圖表等顯示數(shù)據(jù)挖掘出的模式，用特定領(lǐng)域的知識加以解釋，使得用戶能夠理解和接受。要求：.撰寫出符合要求的軟件項目綜合實踐報告。指導(dǎo)教師簽字： 遲慶云 日期： 指導(dǎo)教師評語成績：_ 指導(dǎo)教師簽字： 日期： 課程設(shè)計所需軟件、硬件等n 硬件環(huán)境：Iterl(R) Core(TM)2 Duo CPU，主頻2.31GHz；內(nèi)存3G； 硬盤320G以上；1024768顯示分辨率n 軟件環(huán)境： Delphi ,SQL Server2008 ，WEKA課程設(shè)計進(jìn)度計劃起至日期工作內(nèi)容備注5月01日06日5月07日20日6月05日08日6月09日18日搜集資料課程設(shè)計分析系統(tǒng)設(shè)計、測試設(shè)計寫報告書參考文獻(xiàn)、資料索引序號文獻(xiàn)、資料名稱編著者出版單位1Jamie MacLennan，ZhaoHui Tang，Bogdan Crivat 著數(shù)據(jù)挖掘原理與應(yīng)用（第2版）SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫北京：清華大學(xué)出版社.2王麗珍、周麗華、陳紅梅、肖清，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘原來及應(yīng)用，北京：科學(xué)出版社3 張興會 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 清華大學(xué)出版社 專心-專注-專業(yè)目錄1概述1.1應(yīng)用背景和問題的提出在大學(xué)生活中，我們大學(xué)生在某種程度上還是比較重視自己的課程成績的。而有一個期末最終成績的評估系統(tǒng)，無疑對同學(xué)們而言是很有用的。在這個系統(tǒng)中，只需輸入你估計的平時成績以及表現(xiàn)和期末考試的得分，就可以預(yù)測出最終的成績。而這個課程成績的組成以及得出是怎么樣的呢。這個最終的得分是受到什么影響呢?本論文就以上問題進(jìn)行了探討和挖掘。1.2設(shè)計內(nèi)容的介紹本課程設(shè)計主要是探討和研究在老師給定成績時考慮的因素，以及這些因素所占的比例。數(shù)據(jù)倉庫為一份記錄著600個同學(xué)的得分情況的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘則采用決策樹探究出影響結(jié)婚年齡的因素。2數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計2.1概念模型設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫里面有一個實體，也就是成績score。成績的決定因素有performance也就平時表現(xiàn)情況，即根據(jù)其在課堂上的活躍程度以及認(rèn)真聽課的情況來給的分，還有averscore就是同學(xué)平時的作業(yè)得分以及平時測試或者期中測試的平均成績，以及期末考試的成績lasttest。scorelasttestperformanceaverscore2.2邏輯模型設(shè)計本數(shù)據(jù)倉庫只有一個表，邏輯模型設(shè)計如下：2.3物理模型設(shè)計在數(shù)據(jù)倉庫的物理設(shè)計中，主要解決數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)的索引策略、數(shù)據(jù)的存儲策略、存儲分配優(yōu)化等問題。物理設(shè)計的主要目的有兩個，一是提高性能，二是更好地管理存儲的數(shù)據(jù)。訪問的頻率、數(shù)據(jù)容量、選擇的RDBMS支持的特性和存儲介質(zhì)的配置都會影響物理設(shè)計的最終結(jié)果。在本數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)的索引策略采取的并不是位圖索引而是按列索引2.4 OLAP模型設(shè)計在本設(shè)計中由于案例考慮的并不復(fù)雜，所以O(shè)LAP模型設(shè)計也就比較的簡單。下面的數(shù)據(jù)是保存在Excel中的。大概的模型設(shè)計也就如下圖所示。2.5 OLAP前端展示設(shè)計3數(shù)據(jù)挖掘分析3.1 期末成績評估系統(tǒng)應(yīng)用挖掘概述在本系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉庫采用一個二維表來存儲和表示同學(xué)們的平時成績，平時表現(xiàn)得分，以及期末成績等屬性。數(shù)據(jù)挖掘則采用關(guān)聯(lián)分析來將二維表中的實例分開，并探究這些數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的規(guī)律。3.2數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?.2.1實驗環(huán)境 Windows XPMicrosoft SQL Server 2008Microsoft Visual Studio 2008Microsoft Office 2003 Excel Access3.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及預(yù)處理 首先選擇數(shù)據(jù)源，以下幾個截圖是在做實驗時的幾個步驟。3.2.3 實驗內(nèi)容 （輸入數(shù)據(jù)集，選擇算法，輸出結(jié)果，比較分析）建立一個Analysis Services Project的項目，在數(shù)據(jù)源中輸入數(shù)據(jù)集：說明： 以上實驗室在實驗室做的，由于時間不夠，回到宿舍自己安裝了中文版的SQL SERVER工具，并完成接下來的實驗步驟。3.2.4 算法選擇分類的任務(wù)是通過分析由已知類別數(shù)據(jù)對象組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，建立描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)對象類別的分類函數(shù)或分類模型（也常常稱作分類器）。分類算法有多種，例如，決策樹分類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法、貝葉斯分類算法等。這里需要用的是決策樹分類算法。在本挖掘中選擇是關(guān)聯(lián)分析，分析過程和結(jié)果如以下圖所示：下面是挖掘模型：關(guān)聯(lián)規(guī)則：項集：說明（項集是比較準(zhǔn)確的）分類矩陣：依賴關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖：提升圖：通過整合做出散點圖如下圖：通過以上的分析，我們得出一個結(jié)論，就是期末成績在最終得分中所占的比例最大，平時成績和平時表現(xiàn)的權(quán)重差不多，在這個結(jié)論中，期末考試的成績的重要性，不言而喻，增加期末考試的成績，最能提高最終成績，平時成績和表現(xiàn)的得分也很重要，但相對權(quán)重沒有期末成績大。一個分?jǐn)?shù)高的學(xué)生，他的所有成績都應(yīng)該是很高的。4小結(jié) 由于團(tuán)隊技術(shù)水平有限，在開發(fā)過程中遇到了很多技術(shù)問題，不過大多數(shù)都是一些小的細(xì)節(jié)問題，花了很長時間。 還有就是由于對軟件的不熟練，然后經(jīng)常會搞錯多對一等的關(guān)系，或者是一些屬性的不對應(yīng)，最后通過同學(xué)的幫忙，幫我查找到錯誤，并幫我們改正。經(jīng)過幾個星期的課程設(shè)計，過程曲折可謂一語難盡。生活就是這樣，汗水預(yù)示著結(jié)果也見證著收獲。通過這次的設(shè)計培養(yǎng)了我綜合應(yīng)用所學(xué)知識，發(fā)現(xiàn)、提出、分析和解決實際問題，鍛煉了我的實踐能力。