學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和影響因素是每個(gè)教師都關(guān)心的一個(gè)問題，在教學(xué)過程中，相信很多教師也對此做出了一些研究。能讓課堂達(dá)到高效率的教師，不僅能讓學(xué)生在快樂中學(xué)習(xí)，也能讓學(xué)生接受的知識更多。本文是一篇職稱數(shù)學(xué)論文投稿的范文，主要論述了商務(wù)智能分析應(yīng)用于校企等機(jī)構(gòu)的決策分析與建模。
　　摘　要：為了分析某高中影響學(xué)生學(xué)習(xí)效果和考試成績的因素，為學(xué)校的教學(xué)方案改革和教學(xué)方法的實(shí)施，我們小組通過獲取該學(xué)校高一年級16個(gè)教學(xué)班的真實(shí)學(xué)生信息以及考試成績數(shù)據(jù)，試圖使用SPSS，數(shù)據(jù)透視表，和數(shù)據(jù)挖掘處理等BI分析方法對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并進(jìn)行解釋說明。以期望找到學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和各因素之間的關(guān)系，并為學(xué)校提供可供參考的教學(xué)方案決策信息。為部分隱私保護(hù)，我們小組在數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程中隱去了學(xué)校名稱，學(xué)生姓名等信息。

　　關(guān)鍵詞：智能;BI分析;數(shù)據(jù)信息

　　一、數(shù)據(jù)信息的分析與建模

　　1.各班級學(xué)生入學(xué)時(shí)初始成績差異性分析

　　首先，由于期中考試與學(xué)生的入學(xué)時(shí)間間隔只存在1~2個(gè)月的時(shí)間，所以我們認(rèn)為這樣的時(shí)間間隔不會(huì)影響學(xué)生的初始成績狀態(tài)。于是我們以該年級的額期中考試成績作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過分析期中成績來判斷各班的入學(xué)水平是否存在差異，以進(jìn)行后續(xù)的分析。

　　分析結(jié)果如下：

　　我們從輸出的F檢驗(yàn)結(jié)果中得知，F(xiàn)(15,943)=0.648，Sig=0.836，大于顯著性水平0.05，所以各個(gè)班級成績之間的方差是齊性的，滿足方差檢驗(yàn)的條件。

　　在圖1中，F(xiàn)=0.877，Sig=0.590，大于顯著性水平0.05，所以接受原假設(shè)，即入學(xué)時(shí)各班級的初始學(xué)業(yè)水平是不存在差異的，各班的學(xué)生總體水平是相同的。

　　并且我們從輸出結(jié)果的均值折線圖中得知14班和16班的平均成績較為突出，相較于其他班級來說，平均成績偏高。

　　2.各班級一學(xué)期的教學(xué)任務(wù)完成后成績差異性分析

　　其次我們需要對于各班級的總體教學(xué)方法上是否存在好壞的差異性進(jìn)行分析。而教學(xué)方法的好壞我們可以通過分析學(xué)生在接受一個(gè)學(xué)期的教學(xué)后，各班學(xué)生成績之間是否存在差異性來衡量各班級教學(xué)方法的差異性。

　　我們的分析結(jié)果如下：

　　同樣在我們輸出的結(jié)果中顯示出F檢驗(yàn)中，F(xiàn)(15,944)=0.828，Sig=0.647，大于顯著性水平0.05，所以各個(gè)班級的期末成績之間的方差也同樣是齊性的，滿足方差檢驗(yàn)的前提條件。

　　在圖2中，Sig=0.061，大于顯著性水平0.05，所以接受原假設(shè)，即各班級的期末考試成績是不存在差異性的，所以各班的教學(xué)方法對的效果是一樣的，不存在差異性。

　　并且通過比較第一次分析與第二次分析結(jié)果中的均值折線圖，我們得出各班成績均有提高，但14班的平均成績?nèi)匀蛔钔怀�，相較于其他班級來說平均成績最高。而16班的期末平均成績較期中平均成績增長幅度不及14班的增長幅度大，而平均成績增幅最大的為3班。

　　再考慮到在第二次的分析中，Sig=0.061，與顯著性水平0.05差別較小，所以我們有理由相信，3班和14班的教學(xué)方法要稍好于其他各班的教學(xué)方法。

　　3.對于學(xué)校的整體教學(xué)方法與教學(xué)水平是否能夠有效的促進(jìn)學(xué)生學(xué)業(yè)水平進(jìn)步的調(diào)查分析

　　除了上述兩步基本分析與描述之外，為了判斷該學(xué)校的整體教學(xué)方法是否有效的促進(jìn)了學(xué)生學(xué)業(yè)水平的進(jìn)步，我們使用T樣本配對檢驗(yàn)方法，深入進(jìn)行了對全校所有學(xué)生兩次考試成績的對比分析，分析兩者之間的差異性的等特征來判斷學(xué)校教學(xué)當(dāng)前方案的有效性與合理性。

　　分析結(jié)果截圖如下：

　　在圖3.1中我們發(fā)現(xiàn)，Correlation的值為0.981，Sig=0.000，是小于顯著性水平0.05的，即期中與期末的成績有顯著的線性相關(guān)性。也就是說期中考試考得很好的同學(xué)，在期末考試中同樣取得了很好的成績，相反，期中考得不好的同學(xué)在期末也基本沒考出好成績。通過對比兩次考試的成績表，發(fā)現(xiàn)這分析結(jié)果與實(shí)際的成績結(jié)果十分吻合。

　　在圖3.2中顯示t=-69.464，df=959，Sig的值為0.000小于顯著性水平0.05，所以我們有足夠的理由相信在各科總分一樣的情況下，期中考試成績和期末考試成績的結(jié)果具有顯著性差異。也就說明，該學(xué)校的教學(xué)方案是顯著有效的，極大的促進(jìn)了同學(xué)們學(xué)業(yè)水平的不斷提升。

　　由此，根據(jù)這次的分析結(jié)果，我們小組認(rèn)為學(xué)校在制定教學(xué)計(jì)劃的時(shí)候，應(yīng)該遵循并依賴之前的教學(xué)方案，持續(xù)的推進(jìn)該教學(xué)方案，有利于促進(jìn)學(xué)生的不斷進(jìn)步，取得較為顯著的教學(xué)成就。

　　4.對于多個(gè)可能會(huì)對學(xué)生總成績產(chǎn)生影響因素的回歸分析與建模

　　我們小組在進(jìn)行實(shí)際調(diào)研是了解到，高一年級的同學(xué)在第一次期末考試之后會(huì)進(jìn)行文理科的分班。進(jìn)入文科班與理科班的同學(xué)所學(xué)習(xí)的主課程科目將不完全一樣。但是無論文科班還是理科班都需要學(xué)習(xí)語文、數(shù)學(xué)和英語這三門課程。所以我們小組決定對語文、數(shù)學(xué)和英語這三個(gè)因素對于學(xué)生總成績是否有顯著影響進(jìn)行相關(guān)性回歸分析。

　　我們將分析的部分結(jié)果截圖如下：

　　首先，我們根據(jù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果得到變量的進(jìn)入順序分別為數(shù)學(xué)、英語、語文，所以我們可以得出結(jié)論：對于期末總成績影響最大的為數(shù)學(xué)成績，其次為英語成績，而語文在這三個(gè)因素里面影響程度較小。

　　從分析輸出結(jié)果的Model Summary表中我們得知依次引進(jìn)這三個(gè)變量后，R2由0.730增加到0.844和0.866。同時(shí)估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差由48.9928依次下降到37.2104和34.5803。另外我們從分析軟件輸出的ANOVA表中得知，F(xiàn)分布的顯著性水平為0.000，小于顯著性水平0.05，所以說明自變量和應(yīng)變量之間的線性關(guān)系式顯著的，可以建立線性模型。

　　在圖4中我們得到了3個(gè)回歸模型，其中，我們選擇擬合程度最高的第三個(gè)回歸模型。它的回歸方程為：

　　總成績=44.819+2.312x數(shù)學(xué)成績+1.629x英語成績+1.536x語文成績

　　回歸系數(shù)的伴隨概率為0.000，最后的調(diào)整的判定系數(shù)為0.866，說明回歸方程解釋了整個(gè)因變量變異程度的86.66%，說明變量之間相關(guān)程度高，回歸方程的擬合優(yōu)度高。

　　二、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

　　在進(jìn)行了數(shù)據(jù)的分析之后我們小組又再次使用了數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程，對學(xué)生的各科成績之間的可能存在的關(guān)聯(lián)以及各科成績和總成績之間可能存在的關(guān)聯(lián)進(jìn)行挖掘與分析。

　　首先，我們將學(xué)生的各科成績和總成績按分?jǐn)?shù)的高低分為了優(yōu)秀水平和非優(yōu)秀水平，其中，優(yōu)秀水平記為字段T，非優(yōu)秀水平記為F。我們利用GRI模型與網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合，模擬出的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型圖來找出各科之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。由于連接過多，不利于我們進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，我們將連接數(shù)調(diào)成大于500，只顯示出關(guān)聯(lián)度較大的連接，如下圖5.1所示：

　　5.1

　　兩個(gè)因素之間的連線越粗，表示關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，連線越細(xì)，則關(guān)聯(lián)度越弱。由于上圖中的模型不便于關(guān)聯(lián)度強(qiáng)弱的判斷，我們再將強(qiáng)連接調(diào)成970以上，將弱連接調(diào)成低于95，得出如下關(guān)系更為明確的關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)模型：

　　我們在從關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖形中可以看到存在四條最粗的連線，分別是數(shù)學(xué)成績—總成績、外語成績—地理成績、 數(shù)學(xué)成績—地理成績、數(shù)學(xué)成績—外語成績。從匯總表中我們發(fā)現(xiàn)這四條最強(qiáng)的鏈接之間都是正向相關(guān)的。

　　并且從關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)成績同時(shí)和地理成績、外語成績和總成績同時(shí)存在著關(guān)聯(lián)，且均是正向相關(guān)。由此我們可以得出：數(shù)學(xué)水平對于學(xué)生的總體學(xué)業(yè)水平影響最大。

　　三、提高教學(xué)水平的可行性決策方案

　　根據(jù)以上的分析過程和分析結(jié)果，我們小組成員經(jīng)過討論 提出如下幾點(diǎn)可行性的決策方案來提高教學(xué)水平。

　　1.鑒于該校當(dāng)前的的教學(xué)方案有明顯的促進(jìn)學(xué)生學(xué)業(yè)水平的效果，我們認(rèn)為學(xué)校在以后制定教學(xué)計(jì)劃的時(shí)候，可以遵循并參考當(dāng)前的教學(xué)方案，持續(xù)的推進(jìn)該教學(xué)方案，有利于促進(jìn)學(xué)生的不斷進(jìn)步，取得較為顯著的教學(xué)成就

　　2.我們認(rèn)為學(xué)校可以通過舉辦教學(xué)方法研主任進(jìn)行討會(huì)，讓3班和14班的教學(xué)教學(xué)方法經(jīng)驗(yàn)的分享，并且其他各班級的教學(xué)主任可以進(jìn)行學(xué)習(xí)與改進(jìn)教學(xué)方法，來提高教學(xué)水平。

　　3.對于期末總成績影響最大的因素依次為數(shù)學(xué)成績，英語成績。而數(shù)學(xué)成績又同時(shí)對地理，外語成績有影響。所以我們認(rèn)為學(xué)�？梢詫εc理科和文科共同增加數(shù)學(xué)和外語的教學(xué)任務(wù)和訓(xùn)練。尤其注重?cái)?shù)學(xué)方面的課程安排和訓(xùn)練強(qiáng)度，提高整體學(xué)生的數(shù)學(xué)水平，能夠最大限度的提升學(xué)生其他各科以及總體成績水平。
　　數(shù)學(xué)論文發(fā)表期刊推薦《中國校園導(dǎo)刊》(教育版)系國家新聞出版總署主管，新聞出版報(bào)社和北京師范大學(xué)聯(lián)合主辦的國內(nèi)外公開發(fā)行的國家級綜合教育類期刊，刊 號：ISSN1001-2993CN11-5663/GO郵發(fā)代號80-732，月刊�！吨袊�校園導(dǎo)刊》在國家新聞出版總署有備案信息，本刊刊登的作者文 章，目前可以同時(shí)在維普網(wǎng)、中國期刊網(wǎng)檢索到全文。

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