北科資財二資料探勘研究與實務 期中專題 - 利用 Data Mining 分析學生在學業上的表現

筆記說明

此筆記用途在於台北科技大學資訊與財金管理系大二下資料探勘研究與實務專題紀錄
並非所有人都適用，此為老師所給予的題目。
這是個人心得的筆記，可能不太適用會未來的學生

（謝謝林湘霖老師的指導）
資料來源：Students’ Academic Performance Dataset by kaggle

期中專案報告

以下是我們這組的期中報告，供大家學習與閱讀。
利用 Data Mining 分析學生在學業上的表現

此備審資料嚴禁抄襲，僅供使用者參考。

心得

老師透過 Weka 來教導我們如何做資料探勘，讓我們了解到關聯規則、決策樹、KNN，以及判定其是否有效的方法，老師在教導我們的過程中非常詳細，讓我們非常清楚的知道每一個步驟，我是資料探勘的初學者，老師的教導方式讓我獲益良多！

老師是系上比較年輕的老師，講話蠻有趣的XDDD，會開系上的一些玩笑，學習過程中歡樂而不失其專業性，是一位好老師，我從他的課程中學習到許多知識，也大概知道處理資料時最重要的是資料前處理、解讀資料，我很感謝老師的教導。

題外話：可以請老師當我的指導教授嘛XD，我覺得我會獲益良多；怎麼感覺我的心得都是在講老師很好www。

不過透過這次的專題，讓我明顯知道 Weka 如何使用，如何透過 Weka 來解讀資料。希望可以供我在未來遇到需要用此技術的問題時都能夠順利地想起且成功應用。