数据挖掘：挖掘学生校内活动的决策支持系统

该篇文章深入探讨了数据挖掘在学生校内活动情况分析中的具体应用，以2011年的一个基于J2EE框架的“学生校内活动情况分析系统”为背景。作者裴嫣珺针对华东师范大学教育技术专业和上海第二工业大学图书馆的研究，系统从校园一卡通中获取数据，利用数据挖掘技术来洞察学生的活动模式和行为。 首先，文章阐述了数据挖掘的重要性，它作为一种多维分析技术，解决了数据量庞大和信息匮乏的问题，通过筛选和处理大量数据，能够提升管理者决策的精度和实时性。在教育领域，随着数字化校园的发展，数据挖掘的应用范围日益广泛，尤其是在高校，通过对积累的学生基础数据进行深度挖掘，能够为管理层提供有价值的决策依据。 本文的核心研究集中在“学生校内活动情况分析系统”的设计上。系统采用K-means算法对学生进行聚类分析，这是一种无监督学习方法，旨在将学生群体划分成不同的类别，反映他们的活动偏好或行为特征。随后，Apriori算法被用来发现这些群体之间的关联规则，即学生之间的行为模式和活动之间的关系。这种关联规则的挖掘有助于理解学生的行为规律，例如，某些活动可能与特定的学习习惯或社交圈子有关。 作者对挖掘出的关联规则进行了详尽的分析，验证了系统在实际应用中的有效性。这样的分析结果不仅可以帮助学校调整教学计划，优化资源配置，还可以为管理者提供有针对性的策略，如改善校园设施布局、调整课程时间表或者开展更有针对性的活动。 这篇文章不仅展示了数据挖掘技术在学生行为分析中的实用价值，也为教育管理者提供了一种科学的方法来理解和预测学生的行为，从而提升高校的教学质量和管理效率。通过这个案例，读者可以了解到如何结合数据挖掘工具和技术，为高校的决策制定提供有力支持。