作者：郝小静。
**：《校园英语·中旬》2023年第03期。
摘要】随着科技的发展，计算机等高科技的教学手段在各阶段教学中的广泛使用，数据挖掘技术这一技术在教育界随之诞生，大学英语考试对于该技术的应用也相当普遍。本文主要从数据挖掘技术的定义、分析方法及其步骤入手，**这项技术在大学英语考试结果的作用，如何充分应用这项技术，以进一步优化大学英语考试。
关键词】数据挖掘技术大学英语考试结果。
社会的不断进步，高端科学技术在社会上的广泛应用，人们生活质量也在不断提高。同样教育行业的教学质量也在不断地提升，教学方法和手段不断处于更新换代过程中。近几年来，数据挖掘技术在教育领域中不断地得到应用，为学校、教师、学生都提供了便利的教学条件，而对于数据挖掘技术在教育领域的应用也受到广泛的关注，本技术在大学英语考试结果中的应用属于重要的一方面。
一、数据挖掘的定义。
数据挖掘属于数据分析的一种，即在大量的数据信息资料中的筛选出与人们特定的要求相符和的数据内容。数据挖掘就是通过全智能化的途径，在众多的、不确定的、海量的信息中总结和分析出，原本就存在的但不易被人们感知，具有总结性特点的相关内容。
二、数据挖掘的方法和步骤。
1.数据挖掘的分析方法。数据挖掘分析方法主要包括聚类分析、决策树和人工神经网络。
1）聚类分析就是将具有相同或相似特点的研究对象进行整合，通过数据挖掘技术的分析过滤，在无序的、混乱的研究对象中，输出其中被隐藏的、不明显的的行的特点结果。
2）决策树是数据挖掘中的另一方面，具有对研究对象进行分类和**的作用。也就是对众多分析对象按照一定的要求进行重新分组，并达到对某些事项**结果的目的。
3）人工神经网络是指类似于人的大脑的神经分布与信息处理的一种分析方法。
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