学生成绩的关联分析 付裕（陕西国防工业职业技术学院 陕西西安 710300）
五、规则挖掘
利用SPSS Modeler中的Apriori模型对离散化的学生成绩数据集进行规则挖掘[3]。数据流如图1所示。将Apriori节点中的最低条件支持度设置为8.0%，最小规则置信度设置为80%，最大前项数设置为2项。所挖掘的规则如表3所示。网状图如图2所示。 
图1 学生成绩挖掘数据流 表3 挖掘出的关联规则 编号 | 后项 | 前项 | 支持度 | 置信度 | 1 | M1 | C1 | 8.108 | 100.0 | 2 | C4 | M4 and D4 | 13.514 | 100.0 | 3 | C4 | D4 and E4 | 13.514 | 100.0 | 4 | D4 | C4 and E3 | 8.108 | 100.0 | 5 | D4 | M4 and C4 | 16.216 | 83.333 | 6 | E4 | C4 and D3 | 10.811 | 100.0 | 7 | E4 | M4 and C4 | 16.216 | 83.333 | 8 | C4 | M4 and E4 | 16.216 | 83.333 | 9 | E4 | M4 and D4 | 13.514 | 80.0 | 10 | M4 | D4 and E4 | 13.514 | 80.0 | 11 | C4 | E4 and D3 | 13.514 | 80.0 |
六、结论 对提取的部分规则进行分析，规则1 (C1，M1)说明电工基础成绩为优秀的学生高等数学的成绩也是优秀，该规则的支持度为8.108%，置信度为100%。这条规则揭示了高等数学的学习对电工基础的有密切的关联度，这两门课的代课老师在教学上应该多交流沟通，教授电工基础的老师应该提醒学生不能轻视高等数学的学习，教授高等数学的老师应该鼓励学生认真学习高等数学为专业基础课的学习打好基础。规则5说明高数与电工基础成绩不好的同学，电工测量的成绩也不好。高数与电工基础的学习对电工测量有着很大的影响。 参考文献： [1]Agrawal,and R,srikant. Fast Algorithms For Mining Association Rules In Large Databas[C].The International Conference on Very Large Data Bases.(1994) 487–499 [2]Jiawei Han, Micheline Kanber, and JianPei. 数据挖掘概念与技术[M].北京：机械工业出版社,2012.7 [3]薛薇、陈欢歌.SPSS Modeler 数据挖掘方法与应用[M].北京：电子工业出版社,2014.1 投稿邮箱：tougao85@163.com tougao58@163.com 咨询电话：029—87362792 13309215487 主 编：孔延莉 QQ 511860427 693891972 《新丝路》是国家新闻出版广电总局批准的一本综合性社科类期刊，国内刊号CN61-1499/C，国际刊号ISSN2095-9923，邮发代号：52-217。编辑部地址：西安市西五路68号（陕西省政府北门西侧）。
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