まず、基本的な情報
タイトル：デザインとデータマイニング技術に基づいて、学生の達成解析システムの実装
時間：2017
出典：テクノロジー・トリビューン
キーワード：パフォーマンス分析、相関ルール、分類、クラスタリング、
第二に、研究
データファイルのインポート：データファイルのOpenFileへのインポートアドレス要求とユーザーデータファイル、構造ののOpenFileが、システムで定義されていますが初期化されます。初期化後、のOpenFileファイルを開き、ファイルからデータを読み取り、構造に格納されています。ループのすべてのデータがユーザ出力「正常にインポートされたファイル」に、本体の構造でのOpenFile近いファイルが格納されるまで、このプロセス
2データの前処理
3つの相関ルール：まず、相関2つのコースがあるかどうかをどのような基準のを決定するためには、第二は、アソシエーションルールの様々なコースをタップする方法であります
カテゴリー4：分類関数を達成するために、ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは、すべての学生の主な予測因子がぶら下がっ枝、吊り枝そしてもちろん、比較的高リスクの危険性を持っているかどうかを予測します。
クラスター5：学生をクラスタリングするクラスタリングアルゴリズムを使用するには、学生は学校のパフォーマンスと結果をクラスタリングに基づく成果との関連を分析しました。
6エクスポートファイル：輸出ユーザアドレス要求とcreatfileに送信されたファイルへのデータのファイルを作成するには、指定されたアドレスにファイルを作成creatfile。ファイルの作成が完了した後、creatfileは次に、分類およびクラスタリング結果アレイの結果を順次ファイルに格納されているストレージ・アソシエーション・ルールからデータを読み出します。ループは、すべてのデータがファイルに保存されるまで、このプロセスは、ユーザーがに出力され、「ファイルに成功したデータをエクスポートします。」
結論
このドキュメントと最初の章では、非常に有用ではない、多くの知識なしでより多くの最初のドキュメントのエクスポートとインポートファイルよりも、単に成果解析ステップで、非常によく似ています。
IV参照
[14]陳朔の設計とデータマイニング技術の学生の達成度解析システム[J]科学技術トリビューン、2017（34）の実装：22-23。