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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

数据挖掘是对大数据进行深入分析从中提取有用信息的一项关键技术，如今已在生产、销售、交通等领域有了广泛的应用，而在学校教育领域应用较少。近年来，随着高等教育的推广普及和高校的扩招，学生人数大幅增长，给学生的管理和教学工作带来了颇大的压力，传统的数据库管理方法已经渐渐不适应社会发展。

现阶段，高校对学生信息、成绩的处理主要采用简单的数据库管理和查询，难以从中提取更多有价值的信息以发挥其应有的作用。例如，教师对学生成绩的分析一般为统计各个分数段（优、良、中）学生的人数，而对他们为什么会取得这样的分数往往无法得出原因。如何开发并利用这些数据，并理性的从中分析教学中方方面面的成效对于高校教学具有重大意义。找到影响学生成绩的原因必然会促进教学水平的提高。

目前各高校的教学数据库中都存储了海量的往届学生成绩数据但却很难从中发现期中隐含的价值。实际上，无论是课程之间还是知识点之间还是学生成绩与与课程设置间都存在密切的关联。现有的数据库系统无法充分发挥数据的价值，利用数据挖掘来对数据进行深入分析和合理的利用，可以更好的指导教师的教学工作。

2. 研究的基本内容

一、掌握数据挖掘的基本概念以及关联分析方法；

二、熟悉sqlserver和eclipse的使用；

三、深入研究apriori算法并编程实现；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、实行方案：

（1）查询相关文献资料，理解题目的意义；

（2）学习数据挖掘相关知识，重点研究关联分析算法；

4. 参考文献

[1]jiawei han，micheline kamber. 数据挖掘概念与技术. 机械工业出版社，2007.

[2] 赵松. apriori算法的改进及应用. 哈尔滨理工大学，2006.

[3] 郭军华. 数据挖掘中聚类分析的研究. 武汉理工大学，2003.