数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用研究的中期报告.docx

数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用研究的中期报告
一、研究背景
随着高考分数线越来越高，竞争更加激烈，考生填报高校志愿的难度也不断增加。为了让考生在填报志愿时更加科学、合理和准确，需要采用一种新的技术来辅助考生做出选择。数据挖掘技术就是一种有效的手段，它可以通过对考生的历史成绩、兴趣爱好、优势学科等方面进行分析，来给出一些建议和方向。因此，本研究旨在探究数据挖掘技术在考生志愿分析中的应用，为考生填报志愿提供技术支持。
二、研究方法
本研究采用了数据挖掘技术中的多种方法，包括聚类分析、分类分析、关联规则分析等。首先，对考生的历史成绩进行数据清洗，将数据归一化并去除异常值。然后，通过聚类分析将考生进行分类，得出不同类别考生的特点和特征。接着，采用分类分析方法对考生进行分类，并根据分类结果给出志愿推荐。
三、研究结果
通过研究，我们发现聚类分析的结果可以将考生划分为四大类：优秀学霸、全能型学生、有特长的学生和普通学生。根据分类结果，我们还推荐了相应的志愿给不同类别的考生。例如，对于优秀学霸，我们建议他们选择985高校、双一流高校等；对于有特长的学生，我们建议他们选择与其特长相关的学校等。
四、研究结论
本次研究表明，数据挖掘技术在考生志愿分析中具有很大的应用前景。采用数据挖掘技术可以快速分析考生的特点，给出结论并进行合理的推荐，对考生填报志愿具有很大的指导意义。但是，数据挖掘技术需要考虑数据的充分性和准确性，还需要结合考生个人实际情况进行详细的分析。