摘要
随着教育信息化的不断发展，高校积累了海量的学生学习数据，如何有效地管理和分析这些数据，以提升教学质量和管理水平成为亟待解决的问题。
数据挖掘技术作为从海量数据中发现潜在模式和知识的有效方法，为学生成绩管理与分析提供了新的思路和方法。
本文首先阐述了数据挖掘和学生成绩管理与分析系统的相关概念，并回顾了国内外数据挖掘技术在学生成绩管理与分析领域的研究现状，包括成绩影响因素分析、成绩预测和预警、个性化学习推荐等方面的应用。
接着，对主要的数据挖掘方法进行了介绍，包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等，并分析了它们在学生成绩管理与分析中的优缺点。
此外，本文还对现有的学生成绩管理与分析系统进行了综述，并分析了它们的特点和不足。
最后，对基于数据挖掘的学生成绩管理与分析系统的未来发展趋势进行了展望，并提出了相应的建议。
关键词：数据挖掘；学生成绩管理；教育数据分析；成绩预测；个性化学习
近年来，随着教育信息化进程的不断推进，高校积累了海量的学生学习数据，例如学生基本信息、学习行为数据、成绩数据等。
这些数据蕴藏着丰富的价值，如何有效地管理和分析这些数据，挖掘数据背后的潜在规律和知识，对于提高教学质量、改进教学方法、提升学生学习效果和促进教育管理决策具有重要意义。
数据挖掘（DataMining）是从大量数据中自动提取隐藏的、先前未知的、潜在有用的信息和知识的过程。
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