《表2 关联规则结构记录表》

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《大数据环境下大学生上网行为分析与决策——以六盘水师范学院为例》

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分析上面表2，影响大生学习质量的影响因素主要有“上网时间长度”“出流量”“总流量”“入流量”。学生的“网上浏览内容”也是一大影响因素，所以要对网络信息进行规范。如果是规则1中学生连续上网时间不低于255.84小时，该学生有84.1%的概率被归为“普通成绩”类别，但在规则5中学生总流量时长不高于1.01gb，“优秀成绩”的占比为63.21%。规则6，六盘水高校学生持续上网网络总流量时长不低于66.11gb，在“普通成绩”堆里也要占领了53.1%。再看第7条，这里的总流量就会大于4834gb，其学习成绩最终在“普通成绩”类别里就到了61.9%的概率。所以“上网时间长度”也是高校学生的一大杀手。所以要特别注意的四个关键点和分割线节点是455.84、390.25、250.04、8995。关联树乃至关联规则的数据挖掘的分析结果与决策树进行分析后的结果有细小差别。