数据分享|WEKA关联规则挖掘Apriori算法在学生就业数据中的应用

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本文首先介绍了关联规则挖掘的基本概念和方法，包括Apriori算法的原理、优势和适用场景。接着，本文详细阐述了WEKA数据挖掘软件的功能和特点，以及如何利用WEKA实现Apriori算法在学生就业数据中的具体应用。通过分析，本文发现Apriori算法可以有效地发现学生就业数据中的关联规则，揭示学生就业相关的规律和影响因素。

本文的研究成果不仅有助于提高学生就业率和优化学生培养方案，还可以为教育管理部门提供科学依据和决策支持。同时，本文的研究方法也可以为其他领域的数据挖掘应用提供参考和借鉴。

Weka

Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。

数据

数据使用的是学生数据（查看文末了解数据免费获取方式） 。

部分数据如下图所示：

数据建模

数据预处理

指标选取

本次分析一共选取了13个指标427个样本，分别是：

毕业年份

性别

生源所在地

政治面貌

民族

实习经历

平均成绩

平均学分绩

加权学分成绩

名次

毕业去向

        就业形式

单位所在地。

数据审核

由上表，可得：本次分析的数据都是有效的，不存在缺失值。