摘要
学生成绩管理与分析是教育领域的重要课题，对提高教学质量和学生学习效率至关重要。
传统的学生成绩管理模式依赖人工操作，效率低下且难以深入挖掘数据价值。
随着数据挖掘技术的兴起，基于数据挖掘的学生成绩管理与分析系统应运而生，为教育领域带来了新的机遇。
本文首先介绍了数据挖掘、学生成绩管理系统、教育数据挖掘等相关概念，并回顾了国内外研究现状。
然后，本文重点阐述了基于数据挖掘的学生成绩管理与分析系统的主要研究方法，包括数据预处理、聚类分析、关联规则挖掘、预测模型等，并结合具体案例分析了各种方法的应用情况。
此外，本文还对现有研究进行了述评，指出了现有研究的不足和未来发展方向。
最后，本文总结了基于数据挖掘的学生成绩管理与分析系统的研究意义和应用价值，并展望了其未来发展趋势。
关键词：数据挖掘；学生成绩管理；教育数据挖掘；分析系统；成绩预测
##1.1数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、有价值的知识和模式的过程。
它涉及数据库技术、统计学、机器学习、可视化等多个学科，其主要任务包括：数据预处理:数据清洗、数据集成、数据转换、数据降维等。
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