摘 要：随着大数据时代的到来，各高职院校的学生数据不断增长。当前，国内高校的学生成绩散乱地存储在教务系统中的现象十分普遍，高校较差的文件归档整理能力，容易导致严重的资源浪费和空置。文章基于数据挖掘技术的决策树算法，利用国内某高职院校电子商务专业学生成绩进行数据挖掘，提取数据中的隐性有用信息，获取该专业的核心课程与其它课程之间的关联关系，帮助高校教师和管理人员更好地掌握学生的学习情况，改进教学，为其合理地设置课程提供参考依据。
关键词：高职院校；数据挖掘；决策树算法；核心课程；关联分析
中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）02-0151-03
Application Research of Decision Tree Algorithms in
Curriculum Association Analysis of Higher Vocational Colleges
PAN Yan
（Fujian Vocational College of Agriculture，Fuzhou 350007，China）
Abstract：With the arrival of the big data era，the student data in higher vocational colleges has been increasing. At present，the scores of students in many domestic colleges and universities are just stored in the educational administration system in disorder，which leads to serious waste of resources and vacancy due to poor filing ability. This paper will find out the relationship between the core courses and other courses of the major，using the decision tree algorithm to make data mining for the score of the electric business students in a higher vocational college，and mining students’scores deeply and extracting useful information hidden in the data，which can help teachers and administrators to master the students’learning situation better and improve the teaching，and provide a reference for scheduling the courses more reasonably.
Keywords：higher vocational colleges；data mining；decision tree algorithm；core course；association analysis
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作者简介：潘燕（1981-），女，汉族，福建建阳人，专任教师，高校讲师，工程硕士，主要研究方向：软件工程、数据挖掘技术、三维建模。