學(xué)生成績數(shù)據(jù)分析中大數(shù)據(jù)的作用研究總結(jié)與參考文獻,計算機應(yīng)用技術(shù)論文

學(xué)生成績數(shù)據(jù)分析中大數(shù)據(jù)的作用研究總結(jié)與以下為參考文獻,計算機應(yīng)用技術(shù)論文本篇論文目錄導(dǎo)航：【題目】【第一章】【第二章】【第三章】【第四章】【總結(jié)/以下為參考文獻】學(xué)生成績數(shù)據(jù)分析中大數(shù)據(jù)的作用研究總結(jié)與以下為參考文獻第5章總結(jié)和瞻望隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，教育大數(shù)據(jù)的規(guī)模也急劇增長，而華而不實蘊含的價值也不斷增高，怎樣更好的利用教育大數(shù)據(jù)必將是諸多研究學(xué)者的目的，面對海量的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)將是完美的解決方案，大數(shù)技術(shù)與教育數(shù)據(jù)的結(jié)合必將是將來的一個發(fā)展趨勢。5.1總結(jié)。本文針對在教育領(lǐng)域中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的迫切需求，結(jié)合吉林大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院學(xué)生的真實成績數(shù)據(jù)，研究改良了傳統(tǒng)的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，應(yīng)用當(dāng)前較為流行的大數(shù)據(jù)技術(shù)-Hadoop,得到了重要課程間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。主要工作包括下面幾個方面：1.閱讀了大量的中英文文獻，了解國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)在狀況，以及深切進入學(xué)習(xí)了一些基礎(chǔ)知識，包括Hadoop框架及其生態(tài)系統(tǒng)、HDFS原理、MapReduce編程原理和Apriori算法等，為之后的論文工作做好了充足的理論基礎(chǔ)準(zhǔn)備。2.具體研究了Apriori算法的原理，并結(jié)合MapReduce編程模型的特點改良了傳統(tǒng)的Apriori算法，實現(xiàn)了強關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。為了驗證改良后算法的性能本文通過改變數(shù)據(jù)集大小、最小支持度和最小置信度三個方面驗證了改良后算法的可行性和性能優(yōu)越性。3.通過搭建Hadoop集群平臺，對學(xué)生數(shù)據(jù)做了初步的統(tǒng)計處理，并結(jié)合改良后的算法分析了本校電子科學(xué)與工程學(xué)院的學(xué)生成績數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了一些課程之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文所研究的改良算法愈加合適于像學(xué)生成績這種數(shù)據(jù)集的挖掘，而當(dāng)數(shù)據(jù)集無限增大時本文的算法將會愈加凸顯其獨特的優(yōu)勢。通過本文的研究發(fā)現(xiàn)了一些重要課程的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，高等數(shù)學(xué)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計，以及它們與一些實驗課的關(guān)系。對于學(xué)生來講，這些關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果能夠讓學(xué)生自主的調(diào)整不同課程的學(xué)習(xí)時間，對于課程的重要程度改良學(xué)習(xí)計劃；對于學(xué)校的課程設(shè)置等具有重要的指導(dǎo)意義，具有一定的參考價值。5.2缺乏與瞻望。本文在完成相應(yīng)工作的同時，還存在一些缺乏，需要在將來的工作中進行改良：1.由于學(xué)生數(shù)據(jù)的保密性，并沒有拿到學(xué)生的姓名和籍貫等信息，若能拿到全部的學(xué)生信息數(shù)據(jù)，一定會挖掘出更有價值的信息。2.由于實驗環(huán)境有限、采用的數(shù)據(jù)集也不夠大，所以并沒有搭建真實的大型計算機集群；而且學(xué)生成績的數(shù)據(jù)格式比擬單一，并沒有完全具體表現(xiàn)出大數(shù)據(jù)處理技術(shù)所帶來的優(yōu)勢。然而當(dāng)下大數(shù)據(jù)應(yīng)用在我們國家教育領(lǐng)域中也面臨眾多問題，包括無意識、大數(shù)據(jù)人才缺乏、數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險等。教育大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將會給教育事業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新帶來宏大的影響。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能將現(xiàn)有的教育數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成改善教育和教學(xué)的決策。然而實現(xiàn)這一步還需要更多的研究學(xué)者介入進來，還需在實踐中不斷的探尋求索和完善?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)研究的不斷深化，相信在將來通過研究學(xué)者的不斷努力，大數(shù)據(jù)技術(shù)將會逐步成熟，在教育大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用會逐步增加。以下為參考文獻：[1]JohnGantzandDavidReinsel.THEDIGITALUNIVERSEIN2020:BigData,BiggerDigitalShadows,andBiggestGrowthintheFarEast.December2020.[2]SpecialsArchive.Bigdata[DB/OL].[2008-09-03].Nature,[3]SpecialOnlineCollection.Dealingwithdata[DB/OL].[2018-02-11].Science:[4][5]徐子沛。TheBigDataRevolution[M].廣西師范大學(xué)出版，2020.[6]DouglasL.〔2020〕。TheImportanceofBigData:ADefinition.Gartner.[7]馮登國，張敏，李昊。大數(shù)據(jù)安全與隱私保衛(wèi)。CHINESEJOURNALOFCOMPUTERS,2020,37〔1〕。[8]孟小峰，慈祥。大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)。計算機研究與發(fā)展，2020,50〔1〕：146-169.[9]RubnCasado,MuhammadYounas.Emergingtrendsandtechnologiesinbigdataprocessing.CONCURRENCYANDCOMPUTATION:PRACTICEANDEXPERIENCE,ConcurrencyComputat.:Pract.Exper.2021〔27〕：20782091.[10]SanjayGhemawat,HowardGobioff,andShun-TakLeung.TheGoogleFileSystem.SOSP03ProceedingsofthenineteenthACMsymposiumonOperatingsystemsprinciples,2003,29-43.[11]JeffreyDeanandSanjayGhemawat.MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters.CommunicationsoftheACM,2008〔51〕1:07-113.[12]ThusooA,SarmaJS,JainN,etal.Hive-apetabytescaledatawarehouseusingHadoop[C]//DataEngineering〔ICDE〕，2018IEEE26thInternationalConferenceon,2018:996-1005.[13]GatesAF,Natkovich.Buildingahigh-leveldataflowsystemontopofMap-Reduce:thePigexperience[J].ProceedingsoftheVLDBEndowment,2018,2〔2〕：1414-1425.[14]Mehul,Nalin,Vora.Hadoop-HBaseforLarge-ScaleData.2018InternationalConferenceonComputerScienceandNetworkTechnology,011〔1〕：601605.[15]Storm,distributedandfault-tolerantrealtimecomputation.[Online].Available:[16]Cloudera.ApacheFlume,2018.[Online].Available::10-Jun-2020].[17]Linkedin.ApacheKafka,ahigh-throughputdistributedmessagingsystem,2018.[Online].Available:[18]Linkedin.Samza,2020.[Online].Available:[19]MarzN,WarrenJ.BigDataPrinciplesandBestPracticesofScalableRealtimeDataSystems.ManningPublicationsCo.:ShelterIsland,NY,2020〔425〕。[20]維克托邁爾舍恩伯格，周濤。大數(shù)據(jù)時代生活、工作與思維的大變革[J].人力資源管理，2020〔3〕：136-136.[21]栗蔚，魏凱。大數(shù)據(jù)的技術(shù)、應(yīng)用和價值變革。電信網(wǎng)技術(shù)，2020〔7〕。[22]趙剛。大數(shù)據(jù)--技術(shù)與應(yīng)用實踐指南[M].電子工業(yè)，2020.[23]DarrellM.West.BigDataforEducation:DataMining,DataAnalyticsandWebDashboards.GrovernanceStudiesatBROOKINGS,September4,2020.[24]AnthonyG.Picciano.TheEvolutionofBigDataandLearningAnalyticsinAmericanHigherEducation.JournalofAsynchronousLearningNetworks,2020,16〔3〕。[25]SGanesh,ABinu.StatisticalAnalysistodeterminetheperformanceofMultiplebeneficiariesofeducationalsectorusingHadoop-Hive.InternationalConferenceonDataScienceEngineering,2020:32-37.[26]VWadhai,SMAnsari,SChepuri.StudentBehaviourPredictionsusingSocialMediaNetworkinHadoopFramework.InternationalJournalofComputerScienceandMobileComputing,2021〔4〕：704-709.[27]ElaineAllen,JeffSeaman.GoingtheDistanceOnlineEducationintheUnitedStates,2018.SloanConsortium,2018,18〔12〕：44.[28]West,DarrellM.BigDataforEducation:DataMining,DataAnalytics,andWebDashboards.GovernanceStudiesa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