شرح مختصر : داده های مورد استفاده در این پروژه از پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین تهیه شده است، این داده ها اطلاعات ۵۰۰ نفر دانشجوی مقطع کارشناسی رشته مهندسی صنایع (گرایش های تکنولوژی صنعتی و تولید صنعتی) است. که در قالب یک فایل اکسل با ۳۸۳۷۷ رکورد می باشد و سنوات تحصیلی ۱۳۸۴ تا ۱۳۹۰ را شامل می شود. مدلی که برای پیشبینی ارتقاء سطح علمی دانشجویان بر اساس اطلاعات موجود در پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین پیشنهاد میشود در زیر شرح داده میشود : در این مدل پیشنهادی مراحل مختلف فرآیند داده کاوی از جمله جمع آوری دادهها، آماده سازی و پیش پردازش داده ها را روی مجموعه آموزشی ذکر شده انجام داده و الگوریتمهای مختلف داده کاوی از جمله خوشه بندی، قوانین انجمنی، درخت تصمیمگیری، برای دادهها به کار گرفته شده است. ابتدا برای عملکرد بهتر الگوریتمهای داده کاوی یک سری عملیات پیشپردازشی روی دادهها انجام داده شده است. همچنین بعد از تجمیع دادهها داخل یک فایل خصیصههای عددی به خصیصه های گروهی معادل تبدیل شده است. برای مثال تمام نمرات دانشجویان به پنج گروه عالی، خوب، متوسط، ضعیف و مردود تقسیم بندی شده است.شرح مختصر : داده های مورد استفاده در این پروژه از پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین تهیه شده است، این داده ها اطلاعات ۵۰۰ نفر دانشجوی مقطع کارشناسی رشته مهندسی صنایع (گرایش های تکنولوژی صنعتی و تولید صنعتی) است. که در قالب یک فایل اکسل با ۳۸۳۷۷ رکورد می باشد و سنوات تحصیلی ۱۳۸۴ تا ۱۳۹۰ را شامل می شود. مدلی که برای پیشبینی ارتقاء سطح علمی دانشجویان بر اساس اطلاعات موجود در پایگاه داده دانشگاه آزاد قزوین پیشنهاد میشود در زیر شرح داده میشود : در این مدل پیشنهادی مراحل مختلف فرآیند داده کاوی از جمله جمع آوری دادهها، آماده سازی و پیش پردازش داده ها را روی مجموعه آموزشی ذکر شده انجام داده و الگوریتمهای مختلف داده کاوی از جمله خوشه بندی، قوانین انجمنی، درخت تصمیمگیری، برای دادهها به کار گرفته شده است. ابتدا برای عملکرد بهتر الگوریتمهای داده کاوی یک سری عملیات پیشپردازشی روی دادهها انجام داده شده است. همچنین بعد از تجمیع دادهها داخل یک فایل خصیصههای عددی به خصیصه های گروهی معادل تبدیل شده است. برای مثال تمام نمرات دانشجویان به پنج گروه عالی، خوب، متوسط، ضعیف و مردود تقسیم بندی شده است.