基于數(shù)據(jù)挖掘技術的決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、由于數(shù)據(jù)庫中存在著大量數(shù)據(jù)，因此從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價值的信息顯得十分重要。數(shù)據(jù)挖掘技術就是為解決這個問題而產生的。對數(shù)據(jù)挖掘技術的研究，國內外己經取得了許多令人矚目的成就，并成功地應用到了許多領域，但在教育領域中的應用并不廣泛。 高考牽動著無數(shù)考生和家長的心，是社會關注的熱點。每年的高考結束后，相關的大量數(shù)據(jù)以存檔備查為目的進行保存，年復一年的海量歷史數(shù)據(jù)蘊涵著的潛在價值有待開啟。當前網絡化和信息化進程改變著人們的生活，考生和家長

2、們己經不能滿足于僅僅得到考生成績、錄取分數(shù)線等浮于數(shù)據(jù)表層的信息，他們更希望能夠獲得個性化的高質量信息服務。 本文以數(shù)據(jù)倉庫以及與之相關的聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術為數(shù)據(jù)分析手段，通過對高考歷史數(shù)據(jù)的全面分析來構建新型的決策支持系統(tǒng)，從而在為社會提供高效、準確的高考決策支持方面做一些有意義的嘗試和探索。 論文運用了數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)預處理技術和多維建模技術構建了一個以錄取數(shù)據(jù)分析為主題的數(shù)據(jù)倉庫，運用聯(lián)機分析技術實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的

3、多維分析。同時，通過對數(shù)據(jù)挖掘技術中分類方法的研究，實現(xiàn)了高考志愿輔助填報的決策模塊。 分類是數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分，它根據(jù)類標號己知的數(shù)據(jù)建立模型，進而使用該模型來預測類標號未知的數(shù)據(jù)所屬的類。常用的分類方法有決策樹分類、貝葉斯分類、神經網絡分類等，其中決策樹方法在可理解度、易訓練性、易實施性和通用性等方面優(yōu)于其他的分類方法。本文選擇將決策樹分類法應用到高考志愿填報研究中。 根據(jù)所提出的實施方案，本文以志愿填報分析為例