Das Data Minning ist ein aufstrebender Bereich, der in der Bildung eingesetzt wird, um die Wahrnehmungs- und Lernmethoden der Sch ler zu verbessern. Es konzentriert sich auf das Erkennen, Extrahieren und Berechnen von Daten im Zusammenhang mit der Lernmethode und der Verbesserung der Sch lerleistungen. Mining in einem Lernbereich ist als p dagogisches Information Mining bekannt, das sich mit der Erforschung neuester Techniken befasst, um Wissen aus Bildungsbereichen herauszufinden. Der Zweck unserer Studie ist es, die Leistung der Sch ler anhand verschiedener Attribute wie akademische Leistungen (CGPA), Geschlecht, Klassenpr fungsnote, Umfeld der Klasse, Fonds/Stipendien/Privat etc. zu bewerten. In unserer Untersuchung werden wir Klassifizierungs- und Clustering-Techniken verwenden, um die Leistungen der Sch ler zu analysieren. Die in unserer Arbeit verwendeten Techniken sind Entscheidungsb ume, Bayes'sche Klassifizierungs-Mittelwert-Algorithmen, neuronale Netze, naive Bayes, webbasierte Systeme und Nearest Neighbour-Methoden.
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