本科学生数据平台数据挖掘技术文献综述

随着高等教育信息化水平的不断提高，高校积累了海量的本科学生数据。

如何有效地利用这些数据，提升高校教育教学管理水平和人才培养质量，成为当前亟待解决的问题。

数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息的关键技术，为解决这一问题提供了新的思路和方法。

本文首先概述了数据挖掘技术的概念、发展历程及其主要方法，并介绍了本科学生数据平台的建设现状；然后，重点综述了数据挖掘技术在本科学生数据平台中的应用研究现状，包括学业预警、个性化推荐、学生行为分析和就业指导等方面，并对不同研究方法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了现有研究存在的问题，并展望了未来的研究方向。

关键词：数据挖掘；本科学生数据平台；学业预警；个性化推荐；学生行为分析；就业指导

#1.1数据挖掘技术数据挖掘（DataMining）是指从大量数据中提取潜在、有用、先前未知的、可理解的模式和知识的过程。

它涉及数据库技术、人工智能、机器学习、统计学等多个学科，其主要任务包括关联分析、分类、聚类、预测等。

#1.2本科学生数据平台本科学生数据平台是高校信息化建设的重要组成部分，它整合了学生在校期间的各类数据，例如基本信息、学习成绩、图书馆借阅记录、校园卡消费记录等。

该平台旨在为高校管理者、教师和学生提供数据支持，促进教育教学管理的科学化和个性化。

#1.3数据挖掘技术与本科学生数据平台的结合将数据挖掘技术应用于本科学生数据平台，可以从海量数据中发现隐藏的模式和规律，为高校管理者和教师提供决策支持，帮助学生更好地学习和发展。