针对当前大学生成绩预测系统模型设计复杂、计算量大、预测准确性差、智能化程度低、受人为因素影响大等问题，提出了一种基于大数据决策树算法的学生成绩分析与预测模型。该模型将大学生成绩预测问题转换成大学生学习状态分类问题，以简化模型设计并提高大学生成绩预测的准确性；通过引入计算量较小的决策树算法，利用与成绩相关的数据实现对学生未来成绩的预测，从而提高成绩预测系统的智能性和客观性。该预测模型与传统的成绩预测方法相比，具有模型复杂度低、实现简单、智能化程度高、预测准确性及客观性强等优点。在实际成绩预测实验中，对学生成绩预测的准确率达到94%，证明了该预测模型的有效性。

《学生成绩分析系统》是由本人自行开发，精心打造，专门针对中小学校推出的一款“学生成绩分析”软件。该软件界面简洁、操作方便、功能实用。旨在帮助学校教务部门、年级部（组）快捷分析整个级部的考试成绩，让每个授课教师及时从分析结果中清晰地了解学生的学习情况，动态掌握其教学效果。 一、运行平台： 支持Win XP 、Windows7等操作系统。需安装Office Excel办公软件（应该每台电脑都已安装），用于分析结果导出。 二、软件功能： 1.快速导入考生信息及考试成绩，摆脱繁琐的手工录入； 2.准确计算每班各考试学科的优秀人数、优秀率，良好人数、良好率，及格人数、及格率、平均分、最高分、最低分以及各分数段人数； 3.自动合成考生成绩总分、班级名次、年级名次，并按年级名次排序； 4.即时Excel文件导出，方便二次编辑、文件打印和保存。

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学生成绩分析 学生成绩数据集分析 FCC-BUAP数据集的基础数据分析。 优胜劣汰的案例研究，综合实绩研究，学生表现分析.pdf Nombre del数据集：学生成绩数据集 说明：此数据用于评估两所葡萄牙学校的中等学生的学习成绩。 数据属性包括学生成绩，人口统计学，社会和学校相关特征，并通过使用学校报告和调查表进行收集。 提供了两个有关两个不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。 在[Cortez and Silva，2008]中，两个数据集是在二进制/五级分类和回归任务下建模的。 重要说明：目标属性G3与属性G2和G1具有很强的相关性。 链接del数据集： :

本系统主要实现了课程设置、成绩管理、学生信息管理以及成绩的查询、统计和分析等功能。

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聚类技术在学生成绩分析中的应用.pdf

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大数据时代下，数据呈爆炸式地增长。为了迎合信息化时代的潮流和信息化安全的要求，利用互联网服务于其他行业，促进生产，已经是成为一种势不可挡的趋势。在学校学生成绩分析的要求下，开发一款整体式结构的学生成绩分析系统，将复杂的系统进行拆分，能够实现对需求的变化快速响应、系统稳定性的保障，能保证平台可持续、规模化发展的要求。 本系统的前端界面涉及的技术主要有JSP， HTML，JQUERY等等，通过这些技术可以实现前端页面的美观和动态效果使之符合广大群众的审美观，后台主要使用的技术主要有Java编程语言，SQL Server数据库，JSP和AJAX异步交互，根据AJAX异步模式的学生成绩分析系统解决了传统管理方式所带来的人力、物力和时间上的虚耗和交流深度的限定，这让交流的过程更快捷、准确、便利，同时完成学生成绩分析系统的基本功能：系统用户管理、学校管理、学生管理、城市管理、年级管理、成绩汇总分类管理、通知公告管理、学生成绩管理、学生成绩汇总管理、学生成绩城市分析管理、学生成绩年级分析管理、学生成绩汇总类型分析管理、学生成绩等级统计、系统管理。

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