基于决策树C4.5模型的数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用研究

打开文本图片集

摘要：文章采用了决策树C4.5模型的数据挖掘技术对某高校21级软件专业的学生成绩进行深度分析，并生成决策树，同时挖掘出学生的期末考试成绩与课堂表现、考勤和平时实验有着密切的关系，找出影响该门课程考试成绩的关键因素是课堂表现，此结论能够对学生的学习，教师和教学管理者的工作起到指导作用。

关键词：决策树；C4.5模型；数据挖掘；成绩分析

中图分类号：TP274        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）30-0022-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

0 引言

在这个人工智能快速发展的时代，每所高校都拥有自己的教务管理系统，里面储存了学生在校期间的所学课程信息及考试成绩等数据，而很多高校只是用这些数据评价一个学生是否达到评优的标准、是否达到毕业标准等简单的审核与查询功能。（剩余3868字）