一、基本信息
标题：对学生成绩进行数据挖掘应用分析
时间：2017
来源：南方农机
关键词：主成分分析; 关联规则分析; 灰色关联; Apriori算法;
二、研究内容
1.班级实力综合评价
2.判断题与题之间的相关性：Apriori算法的关联规则分析
过程一:建立基于0-1矩阵的事务数据集。
过程二：找最大K项频繁集。
过程三:由频繁项集产生关联规则。
3.找出最能代表班级得分的某些同学
4.数探究哪两个班的教学方法最一致：运用相关系数公式计算任意两个班之间的相关系数
三、结论
在班级实力评估中，作者用了总分平均分、总分的方差、及格率、优秀率、低分率、难题得分率与基础得分率等7个指标作为评判其综合实力的指标，在第一篇文献中，聚类中心取值同样也可以使用这几个指标。学生成绩影响的一个因素：老师教学方式，可以用决策树也可以和这篇文献一样通过学生对每一道小题的掌握探究教学方式（相关系数公式也可以用作其他方面的比较）。
四、参考文献
[8]罗越,陈国柱,梅书宇.对学生成绩进行数据挖掘应用分析[J].南方农机,2019,50(09):266.
原文：https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/11831074.html