《表1 学生综合数据信息表》

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《基于决策树-LMBP神经网络的学生成绩分析及预测模型的研究》

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从商业角度看，数据挖掘过程的初始阶段（商业目标、数据获取、数据理解和处理）非常重要，要求理解项目目标和商业需求，再转化为一个数据挖掘问题的定义，并做出一个达到该目标的初步计划[11]。在构建学生成绩预测模型之前，首先需要收集学生成绩数据以及可能影响学生成绩的各方面数据，在分析者充分熟悉数据集类型和特征的基础上，凭借专业经验对数据进行预处理操作，然后选择最适合学生成绩预测及建立模型的算法。从文献[12]的数据集中抽取1044条结构化数据用于研究，其中包括了学生个人信息、生活数据、学生成绩数据等，数据集及其特征集如表1~2所示。