TAILIEUCHUNG - Analysis of student’s mark in fit faculty over 7 year period (2014-2020)

The article will cover and describe the data, libraries, methods, and algorithms used to develop the project. In a nutshell, the article concludes that the purpose of this research is to bring new perspectives to the data at the very area where they are practically relevant to ourselves, specifically in this research, the students’ scores in IT Faculty of HANU, and offer advice to students to improve their ability to complete the subject they have participated. | ANALYSIS OF STUDENT S MARK IN FIT FACULTY OVER 7- YEAR PERIOD 2014-2020 SVTH Vũ Hoàng Việt Nguyễn Thế Đạt Tôn Nữ Tú Anh Nguyễn Thị Hà My GVHD ThS Bùi Quốc Khánh Tóm tắt- Điểm số chính là một trong những yếu tố phản ảnh rõ nhất năng lực của từng sinh viên của một môn học. Việc tổng hợp và phân tích điểm số là một bước không thể thiếu để khi nghiên cứu về tình trạng học tập thực tế trong hiện tại và quá khứ từ đó đưa ra dự báo về tương lai hoặc đề xuất giải pháp cho những vấn đề thực tiễn. Phân tích dữ liệu thô và minh họa nó ra biểu đồ là một cách làm cho những số liệu khó hiểu trở nên gần gũi với người đọc. Do đó bài viết sẽ đề cập và miêu tả toàn bộ dữ liệu thư viện phương pháp thuật toán được sử dụng để phát triển dự án. Tóm lại bài viết rút ra kết luận rằng mục đích của bài nghiên cứu này là đem lại những góc nhìn mới trong việc tiếp cận dữ liệu ở ngay khu vực mình tiếp xúc thực tế mà đối tượng cụ thể trong bài nghiên cứu này là các đầu điểm của khoa CNTT HANU và trình bày những lời khuyên cho những bạn sinh viên để có thể nâng cao khả năng hoàn thành môn học mà các bạn tham gia. Abstract - Score is one of the factors that best reflect the ability of each student s performance in a subject. The synthesis and analysis of scores is an indispensable step when studying the actual learning performance situation in the present and the past thereby making predictions about the future or proposing solutions to practical problems. Analyzing the raw data and illustrating it graphically is one way of making confusing data more accessible to the reader. Therefore the article will cover and describe the data libraries methods and algorithms used to develop the project. In a nutshell the article concludes that the purpose of this research is to bring new perspectives to the data at the very area where they are practically relevant to ourselves specifically in this research the students scores in IT Faculty of HANU and offer advice to students to improve their ability to .

• Quản trị Web
• FIT Portal informing
• Surface data
• Distinctive score files
• Highly subjective perceptions
• Student's receptive level
• Data mining
• Data warehousing and data mining
• Data warehousing
• Data warehouse modelling
• Data mining functionalities
• Association rule mining
• FP growth algorithm
• K Nearest neighbor classification
• Lecture Data mining
• Bài giảng Khai thác dữ liệu
• Data mining for data streams
• Mining data streams
• Stream frequent pattern analysis
• Khai phá dữ liệu
• Overview of data mining
• Association rules
• Other Data Mining problems
• Applications of data mining
• Sequence data
• Sequential pattern mining
• Sequential pattern mining algorithms
• Data stream mining
• Data stream processing algorithms
• Cash register model
• Time series model
• Lecture Data mining and analysis
• Khai thác dữ liệu
• Data analysis foundations
• Frequent pattern mining
• Itemset mining
• Sequence mining
• Graph pattern mining
• Data warehouses
• On line analytical processing
• Association rules mining
• Mining association rules
• Computational complexity
• Frequent itemset generation
• Mining frequent closed patterns
• Data warehouse
• Data warehouse architecture
• Data warehouse implementation
• Data warehouse—subject oriented
• Graph data
• High dimensional data
• Numeric attributes
• Categorical attributes
• Kernel methods
• Dimensionality reduction
• Summarizing itemsets
• Rule assessment