张琳　吴军　欧阳艾嘉

摘要：学生在学习课程中的各种学习活动都产生了大量的数据信息，本文以《数据库应用技术》课程中学生学习情况作为研究对象，对学习行为进行数据分析，采用数据挖掘技术中的关联规则方法进行实际分析，找出学习行为中的联系，以调整教学方法，从而实现良好的教学效果。

关键词：数据挖掘;关联规则;学习

中图分类号： TP391        文獻标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）04-0215-02

1 数据挖掘技术

随着大数据产业的全面发展与普及，数据挖掘技术的作用日益突出，目前在各个领域都会应用到数据挖掘的相关技术进行数据分析。比如，在超市日常营业的活动中，顾客购物时会产生大量的消费数据，通过关联规则方法、聚类分析方法等可以设计出合理的营销方案;比如，在银行业务中产生了大量的交易数据，通过对这些数据进行挖掘，可以对客户行为进行深入研究，从而设计出更具特色的理财产品等。

数据挖掘（DM）是指从海量的数据中，采用专业的挖掘技术进行数据分析，将内在的、未知的以及具有实际价值的信息进行发现、分析、提取的过程。

数据挖掘的主要特点有：

1）需进行处理的数据规模和数量比较庞大、杂乱，仅用简单的统计方法无法进行处理，需要采用专业的数据处理方法;

2）数据挖掘采用的是预测的方法，挖掘出来的知识（即知识发现）是不能实现预知的，并不能进行精确查询。

3）在进行数据挖掘的过程中，规则的发现需要事先设置阈值，当置信度达到要求时，即认为规则成立，否则就视为不成立。……