Hình 3.2: Nhập thông tin sinh viên
Hình 3.3. Danh mục môn học
46
Hình 3.5: Cập nhật điểm sinh viên
47
Hình 3.6.2. Kết quả với minsup = 60%, minconf = 80%
48
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 1. Kết luận
Sau khoảng thời gian tìm hiểu về đề tài, em đã đạt đƣợc kết quả là:
- Hiểu đƣợc về khai phá dữ liệu, quy trình khai phá và các phƣơng pháp khai phá dữ liệu.
- Tìm hiểu ứng dụng của khai phá dữ liệu trong đào tạo để suy ra mối tƣơng quan giữa các môn học trên một cơ sở dữ liệu điểm có sẵn.
- Xây dựng chƣơng trình thực hiện nhiệm vụ trên.
Khai phá dữ liệu là lĩnh vực rất hữu ích cho mọi mặt trong cuộc sống. Trên đây đã trình bày những vấn đề cơ bản nhất, các phƣơng pháp khai phá dữ liệu và đi sâu vào tìm hiểu về luật kết hợp. Bài toán đã tìm ra các luật có thể cho những kết quả tốt trong những năm học tiếp theo, đồng thời hỗ trợ sinh viên lựa chọn môn học, hỗ trợ cán bộ đào tạo đƣa ra quyết định.
Khai phá dữ liệu đã và đang đƣợc nghiên cứu và phát triển mạnh để từng bƣớc nâng cao chất lƣợng của tất cả các lĩnh vực trong cuộc sống vì khả năng tìm đƣợc những thông tin có ích từ đó dự báo giúp chúng ta có những kế hoạch đúng đắn trong tƣơng lai.
Chƣơng trình còn nhiều hạn chế khi phải nhập điểm của sinh viên từ bàn phím vì quá trình tiền xử lý dữ liệu chƣa thống nhất đƣợc các tệp CSDL khác nhau. Nhƣng qua thuật toán Apriori, ta có thể thu đƣợc các luật hữu ích phục vụ cho đào tạo, hỗ trợ sinh viên lựa chọn môn học.
Bài khóa luận đã giúp em đƣợc tìm hiểu sâu về một vấn đề, nhờ đó em đƣợc đánh giá, phân tích thực tế để đối chiếu với những kiến thức đã học đƣợc ở trƣờng. Đó cũng là thời gian để em học hỏi nhiều kinh nghiệm để hoàn thành tốt những nhiệm vụ khác trong tƣơng lai.
49
2. Hƣớng phát triển
Trong tƣơng lai em mong muốn chƣơng trình sẽ càng gắn liền với thực tế để đƣợc sử dụng rộng rãi. Đồng thời sẽ phát triển hơn nữa nhƣ:
- Xây dựng thêm nhiều bộ lọc để tìm thêm những luật có ích. - Phân biệt đƣợc những môn học tự chọn, môn học bắt buộc.
- Phân biệt đƣợc thứ tự các môn học (ví dụ: môn A học trƣớc môn B). - Kết nối đƣợc với những cơ sở dữ liệu phức tạp.
50
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật (2010) - Một số vấn đề chọn lọc của
công nghệ thông tin
[2]. Lê Văn Phùng, Quách Xuân Trƣờng (2008) - Khai phá dữ liệu [3]. Nguyễn Nhật Quang (2010 - 2011) - Giáo trình khai phá dữ liệu. [4]. Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh (2008) - Khai phá dữ liệu
[5]. Nguyễn Văn Chức (2011) - Bài giảng thuật toán Apriori khai phá luật kết hợp