徐敏

【摘要】文章利用学院教务管理软件收集了大量的学生数据信息，采用数据挖掘技术中的ID3算法将这些信息转换成知识，指导教学研究，并辅助学生选择适合自己的专业方向。

【关键词】数据挖掘；决策树；ID3算法

一、前言

本研究采用数据挖掘分类技术，从教务管理系统存储的数据中发现有价值的信息，对“学生大一期间各门专业基础课”及相关信息的数据资源进行挖掘以获得辅助决策，分析基础课成绩和学生个人兴趣爱好之间的潜在关系，帮助管理者通过对学生学习成绩的分析和研究，了解和掌握学生的学习情况、需求、能力等，及时调整教学计划，对学生专业方向选择做出预测性的指导。

二、算法及实现

ID3算法是由Quinlan于1986年提出的一种基于信息炳的决策树学习算法。他把C.E.Shannon的信息论引入到了决策树算法中，把信息熵作为选择测试属性的标准，对训练样本集进行分类，并构造决策树来预测如何由测试属性对整个样本空间进行划分。

（一）数据的收集和整理

本研究利用ID3算法以华南女子学院服装专业学生的大一期间的成绩为挖掘数据源，根据学生各科的学习成绩信息，剔除了成绩表中与专业发展方向无显著相关性的属性如体育等课程属性，选择7门具有代表性的专业基础课作为基础数据进行处理。

其次，对训练表中的每一列成绩属性的值进行离散化处理。我们在进行数据预处理工作的时候，将成绩分成三个部分，用A类表示[80，100]之间的分数，用B类表示[70，79]之间的分数，用C类表示[0，69]之间的分数。……