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大数据分析技术及其在贫困生帮扶工作中的应用研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 课题研究背景第9-10页
    1.2 课题研究意义第10页
    1.3 国内外研究应用现状第10-15页
        1.3.1 国内教育大数据研究应用现状第11-12页
        1.3.2 国外教育大数据研究应用现状第12页
        1.3.3 教育大数据应用面临的挑战第12-14页
        1.3.4 教育大数据在扶贫工作中的研究现状第14-15页
    1.4 研究目的及内容第15页
    1.5 论文组织结构第15-17页
第二章 相关大数据分析技术第17-28页
    2.1 大数据分析概述第17-21页
        2.1.1 大数据分析的基本任务第17页
        2.1.2 大数据分析过程第17-21页
    2.2 统计分析方法第21-22页
        2.2.1 描述统计第21页
        2.2.2 推断统计第21-22页
    2.3 聚类分析算法第22-25页
        2.3.1 K-Means算法原理第22-23页
        2.3.2 距离度量第23-24页
        2.3.3 轮廓系数第24-25页
    2.4 决策树分类方法第25-27页
        2.4.1 ID3算法第25-26页
        2.4.2 C4.5决策树算法第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于C4.5决策树的学生贫困状态识别模型第28-46页
    3.1 背景与目标第28页
    3.2 基于R和Hadoop的大数据分析平台搭建第28-35页
        3.2.1 Hadoop的安装第29-34页
        3.2.2 R的安装第34页
        3.2.3 RHadoop的安装第34-35页
    3.3 数据采集与预处理第35-39页
        3.3.1 数据采集第35-37页
        3.3.2 缺失值处理第37-38页
        3.3.3 异常值检测第38页
        3.3.4 数据集成第38-39页
    3.4 数据选择第39-40页
    3.5 构建贫困状态识别模型第40-43页
    3.6 模型验证与评估第43-44页
    3.7 贫困状态识别模型应用第44-45页
    3.8 本章小结第45-46页
第四章 基于最优K值K-Means聚类算法的贫困分类模型第46-54页
    4.1 背景与目标第46页
    4.2 数据采集与预处理第46-48页
        4.2.1 数据采集第46-47页
        4.2.2 数据缺失值处理第47页
        4.2.3 异常值处理第47页
        4.2.4 属性变换第47-48页
    4.3 数据集成第48页
    4.4 贫困分类模型构建第48-53页
        4.4.1 K值最优化第48-49页
        4.4.2 距离量度选取第49-50页
        4.4.3 构建贫困分类模型第50-51页
        4.4.4 分类结果分析第51-53页
    4.5 贫困分类模型应用第53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 基于教育大数据的教育精准扶贫系统实现第54-79页
    5.1 建设背景与问题分析第54-55页
        5.1.1 建设背景第54-55页
        5.1.2 差距与问题分析第55页
    5.2 系统需求分析第55-58页
        5.2.1 技术可行性分析第56-57页
        5.2.2 系统性能需求分析第57-58页
        5.2.3 系统功能需求分析第58页
    5.3 数据来源第58-59页
    5.4 系统设计第59-68页
        5.4.1 系统整体设计第59-60页
        5.4.2 技术架构设计第60-62页
        5.4.3 功能架构设计第62-68页
    5.5 教育精准扶贫系统实现第68-78页
        5.5.1 系统登录第68-69页
        5.5.2 教育精准扶贫作战图(首页)第69页
        5.5.3 贫困学生资助政策第69-70页
        5.5.4 教育扶贫大数据分析第70-74页
        5.5.5 贫困学生检索第74页
        5.5.6 贫困学生信息维护第74-78页
    5.6 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-81页
    6.1 总结第79页
    6.2 展望第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-85页

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