数据仓库和数据挖掘在成人高校决策中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 一、绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-13页 |
| ·数据仓库研究现状 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据仓库和数据挖掘在成人高校中的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本论文的研究内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 二、数据仓库和数据挖掘技术 | 第14-24页 |
| ·数据仓库 | 第14-19页 |
| ·数据仓库的概念和特征 | 第14-17页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第17-18页 |
| ·数据仓库的实现技术 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第20页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第22-23页 |
| ·数据仓库和数据挖掘技术在成人高校中的应用 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 三、数据挖掘方法研究及其改进 | 第24-43页 |
| ·决策树算法 | 第24-25页 |
| ·分类算法概述 | 第24页 |
| ·决策树算法描述 | 第24-25页 |
| ·决策树的生成过程 | 第25页 |
| ·ID3 算法 | 第25-32页 |
| ·ID3 算法原理 | 第25-26页 |
| ·ID3 算法描述 | 第26-28页 |
| ·ID3 算法应用实例 | 第28-32页 |
| ·粗糙集 | 第32-36页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第33-36页 |
| ·近似空间与不可区分关系 | 第33-34页 |
| ·知识约简的概念 | 第34-36页 |
| ·基于粗糙集理论的约简 | 第36-39页 |
| ·粗糙集和决策树结合的多变量决策方法 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 四、构建成人高校数据仓库系统 | 第43-51页 |
| ·成人高校数据仓库主题分析 | 第43-44页 |
| ·数据仓库模型的设计 | 第44-47页 |
| ·开发软件的选择 | 第44-45页 |
| ·粒度层次划分 | 第45页 |
| ·数据仓库模型设计 | 第45-46页 |
| ·多维数据建模 | 第46-47页 |
| ·ETL | 第47-50页 |
| ·数据抽取 | 第48页 |
| ·数据转换 | 第48-50页 |
| ·数据加载 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 五、成人高校数据挖掘系统的实现及结果分析 | 第51-60页 |
| ·成人高校数据挖掘系统的结构和实现 | 第51-53页 |
| ·软件运行环境 | 第51页 |
| ·开发工具 | 第51-53页 |
| ·系统结构 | 第53页 |
| ·数据挖掘试验结构与分析 | 第53-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 六、总结及展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作的回顾 | 第60页 |
| ·本文的研究成果 | 第60-61页 |
| ·存在的问题及其进一步的工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
