Abstract-Utbildningsorganisationer är en av de viktiga delarna av vårt samhälle och spelar en viktig roll för tillväxt och utveckling av alla nationer. Data Mining är en ny teknik med hjälp av denna kan man effektivt lära sig med historiska data och använda den kunskapen för att förutsäga framtida beteende av oro områden. Tillväxten av det nuvarande utbildningssystemet förbättras säkert om datautvinning har antagits som ett futuristiskt strategiskt förvaltningsverktyg. Data Mining-verktyget kan underlätta ett bättre resursutnyttjande när det gäller studenters prestationer, kursutveckling och slutligen utvecklingen av nationella utbildningsrelaterade standarder. I denna uppsats har en studentdata från en samhällshögskoledatabas tagits och olika klassificeringsmetoder har genomförts och en jämförande analys har gjorts. I detta forskningsarbete är Support Vector Machines (SVM) etablerade som en bäst klassificerare med maximal noggrannhet och minsta rotmedel kvadratfel (RMSE). Studien innehåller även en jämförande analys av alla typer av Support Vector Machine Kernel och i detta identifieras Radial Basis Kernel som det bästa valet för Support Vector Machine. En beslutsträdsmetod föreslås som kan användas som en viktig grund för val av student under alla kursprogram. Dokumentet syftar till att utveckla en tro på Data Mining teknik så att nuvarande utbildning och affärssystem kan anta detta som ett strategiskt förvaltningsverktyg.
Författarna Sonali Agarwal, G. N. Pandey och M. D. Tiwari REF har tagit en studentdata från en samhällshögskoledatabas och olika klassificeringsmetoder har genomförts och jämförande analyser av klassificeringsresultat har gjorts.
Data Mining in Education: Data Classification and Decision Tree Approach
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of e-Education, e-Business, e-Management and e-Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}