数据仓库和数据挖掘在科信学院学生成绩系统的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究的背景 | 第7-9页 |
| ·科信学院学生成绩系统使用的背景情况 | 第7页 |
| ·科信学院学生成绩系统存在的问题 | 第7-8页 |
| ·数据仓库和数据挖掘技术在学生成绩方面的应用情况 | 第8页 |
| ·论文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究与应用的现状 | 第9页 |
| ·论文研究的意义 | 第9-10页 |
| ·本论文所做的工作内容 | 第10-12页 |
| 第二章 数据仓库和数据挖掘技术 | 第12-20页 |
| ·数据仓库技术 | 第12-15页 |
| ·数据仓库的定义 | 第12页 |
| ·数据仓库的特点 | 第12-13页 |
| ·数据仓库的组成 | 第13页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的技术、方法与产品 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-18页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第16页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的分析方法 | 第17-18页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第18-20页 |
| ·多维数据分析和数据挖掘的联系与区别 | 第18页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的联系 | 第18-19页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的区别 | 第19-20页 |
| 第三章 科信学院学生成绩数据仓库的实现 | 第20-40页 |
| ·科信学院学生成绩数据仓库特点的分析 | 第20页 |
| ·学生成绩数据仓库的分析与设计 | 第20-31页 |
| ·需求分析 | 第20-23页 |
| ·概念模型设计 | 第23-26页 |
| ·逻辑模型设计 | 第26-27页 |
| ·物理模型设计 | 第27-31页 |
| ·数据获取阶段 | 第31-33页 |
| ·数据抽取 | 第31页 |
| ·数据预处理 | 第31-32页 |
| ·数据的导入 | 第32-33页 |
| ·学生成绩数据仓库的体系结构 | 第33-34页 |
| ·利用学生成绩数据仓库产品——OLAP分析工具 | 第34-40页 |
| ·多维数据集中数据的多维度的浏览 | 第34-35页 |
| ·多维数据立方体进行OLAP操作 | 第35-37页 |
| ·学生成绩多维数据的分析 | 第37-40页 |
| 第四章 数据挖掘技术在学生成绩系统中的实现 | 第40-59页 |
| ·分类规则的挖掘 | 第40-42页 |
| ·分类预测 | 第40页 |
| ·数据分类步骤 | 第40-42页 |
| ·数据准备 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-45页 |
| ·决策树算法C4.5方法的基本思想 | 第44页 |
| ·学生成绩评估模块中用C4.5算法描述 | 第44-45页 |
| ·属性选择度量 | 第45-46页 |
| ·算法实现 | 第46-55页 |
| ·决策树的构造 | 第46-55页 |
| ·预测学生成绩的分类情况 | 第55-56页 |
| ·应用与操作实践 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
