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基于数据挖掘的成绩分析系统
摘要：教学数据挖掘(EDM)在大数据和云计算的时代会起到越来越重要的作用，基于数据挖掘技术的成绩分析系统就显得很有必要。文章提出基于数据挖掘的成绩分析系统的设计要求及目标，介绍系统界面及各模块功能，在分析了软件开发模式及其优点的基础上，选择了当前比较流行的基于B/S架构的三层体系结构，并详细介绍了系统框架及设计实现方案设计。
关键词：EDM 成绩分析系统 B/S 数据挖掘
目前随着云计算和大数据等概念的普及，在教育教学中运用已经存在的大数据来指导教学越来越成为可能。数据挖掘技术可以根据已有的学生的表现及成绩，为在校学生改善学习方法、完善职业规划、提高学生学习成绩及为学生的学习提供个性化服务提供技术服务。
教学数据挖掘(EDM)是一个新兴的领域，它充分运用大多学校中存在却没有用到的“死”数据，将这些数据按数据挖掘技术的要求进行分析处理、统计分类，可以有效预测学生的在未来一段时间的表现。
一、基于数据挖掘的成绩分析系统的设计要求及目标
成绩分析系统的最终作用就是实现有效决策，从而有效指导学生的学习和就业。这就要求数据挖掘系统可以实现多种数据类型的挖掘任务，比如课程总成绩之间的关系，课程各模块之间的关系等，可以采用序列模式的发现、分类模式的发现、聚类模式的发现、关联规则的发现等等。这就要求系统在设计上应该注重系统功能的完备。
成绩分析系统的好坏，关键看此系统是否能够从已有的数据中实现准确的预测，这就不可避免的要对以往存在大量数据进行存取交互操作，这就要求此成绩分析系统与底层数据库系统紧密藕合，尽可能的使用数据管理系统的各种功能。由于此系统是可以通过网络进行分析处理数据的，所以要很好的支持Internet/Intranet环境，在网络中存取数据对数据的安全性要求很高，所以数据库的设计也是此系统的重要一个环节。软件的使用和开发讲究可移植性和可拓展性，并且数据挖掘技术并不是一成不变的，这要求我们在系统设计和开发的时候充分考虑到系统结构上的可扩展性。
二、系统框架及功能设计
成绩分析系统的框架设计要充分考虑系统的特点、系统要求及用户体验，保证系统能够高效、协调的运行处理数据。
整个系统将数据预处理模块、用户界面、数据挖掘模块、数据库和外部文件紧密地结合在一起，构成了一个层次结构。在这个分析系统中，主要有用户界面，数据挖掘和处理部件、数据预处理模块和数据库管理模块组成。
2.1用户界面
用户界面是一个系统软件的门户部件，主要包括图形界面，web界面和用户任务界面等，其主要提供的功能包括：
用户操作任务提交：将用户的操作提交到后台，为用户要处理的数据集进行数据挖掘的预处理，选择要操作的数据库及使用的算法等功能，也包括各类参数的选择。
将处理结果反馈给用户，从关联规则的文本形式及树表现形式或是层次结构的表现形式反馈给客户。
给用户提供数据挖掘算法的各类参数，属性等供用户选择和修改。
2.2数据预处理模块
数据预处理模块主要是对分析的数据进行整理及数据格式转换，将数据库的不同格式的数据转换成数据挖掘技术能够处理的格式，或是批量将数据进行关系型数据的转换，此功能对本系统的扩展性和可移植性至关重要。
2.3数据挖掘模块
此模块是学生成绩分析系统的核心部件，主要是根据数据挖掘算法进行分析数据主要利用不同的算法进行数据处理，有关联规则算法，聚类分析算法，预测算法等。
2.4 DBMS模块
此模块主要是用来数据库管理，可以管理数据库中底层数据，而且还可以管理已经挖掘出来的数据结果，可以为以后增量挖掘做准备。
三、实现方案设计
传统的软件开发模式，一般会有专门的客户端，即“C/S”软件应用模式，采取两层结构的此种类型的软件，在使用上会有不少突出问题。系统的安装维护及升级困难，可伸缩性能较差，根据目前流行的软件开发模式，本系统的开发采用基于B/S的三层体系结构。由浏览器、数据库、应用服务器组成，客户端由专用软件改为浏览器，为软件的升级及系统的可伸缩性提供了可能;数据库服务器为独立运行的服务器，为软件的安全性及性能上提供了保证;应用服务器为应用逻辑处理服务器，主要是用来过程处理，从数据库服务器中获取数据，并将处理结果反馈给客户端浏览器。
基于B/S的三层结构的主要特点包括：(1)保持数据库独立，使系统更加安全和便于维护。(2)应用服务器的放在应用层，和数据库服务器，客户端浏览器独立存在，便于功能共享和拓展。(3)利用应用服务器的并行性和服务器本身的性能，可以对数据挖掘数据并行处理，提高数据处理效率。
根据以上的结论，本成绩分析系统采用基于B/S的三层结构，数据库服务器，应用服务器负责数据预处理和数据挖掘功能，提供各种下数据挖掘工具和算法，底层数据库服务器存放各类基础数据。这样，客户端将任务请求发送给应用服务器，应用服务器启动数据挖掘工具对象，将各种查询参数封装，并在访问数据库服务器后完成指定任务，并将分析结果返回给客户端。
四、总结及展望
教学数据挖掘(EDM)虽然是一个新兴的领域，但是已经引起了不少专业人士的重视，通过EDM可以使得一些看似无用的教学数据变得活跃起来，通过EDM可以进行学情分析，并有效指导学生的学习和就业。本文根据部分学院需求设计了一个可提供数据挖掘应用技术研究的实验性平台，在此平台的基础上可以进一步拓展功能，为学院政策制定和执行提供有力的数据保障，从而进一步推动数据挖掘技术在教育教学中的应用。
参考文献：
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[3]宋丽.林利.基于关联规则的数据库知识发现及应用.商场现代化，2009.
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