数据挖掘技术在高职院校选课数据中的分析与研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 引言 | 第7-11页 |
| 1 课题研究背景 | 第7页 |
| 2 研究历史及其发展 | 第7-9页 |
| 3 研究目的与意义 | 第9页 |
| 4 本文工作与论文整体结构 | 第9-10页 |
| 5 本章小结 | 第10-11页 |
| 第一章 数据挖掘基本理论 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的总体结构 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第13页 |
| ·数据挖掘任务 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘对象 | 第15页 |
| ·数据挖掘过程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘工具 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘面临的挑战 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 数据挖掘算法分析 | 第18-29页 |
| ·决策树方法 | 第18-20页 |
| ·粗糙集方法 | 第20页 |
| ·人工神经网络 | 第20-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-22页 |
| ·聚类法 | 第22-24页 |
| ·聚类法概述 | 第22页 |
| ·数据挖掘对聚类法的要求 | 第22-23页 |
| ·K-平均算法 | 第23-24页 |
| ·关联规则 | 第24-28页 |
| ·关联规则概述 | 第24-25页 |
| ·Apriori算法 | 第25-27页 |
| ·改进的Apriori算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 数据仓库的创建 | 第29-37页 |
| ·数据仓库基本理论 | 第29-31页 |
| ·数据仓库概述 | 第29-30页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第30-31页 |
| ·数据仓库多维分析模型设计 | 第31页 |
| ·选课数据仓库的结构设计 | 第31-34页 |
| ·课程数据挖掘模型分析与设计 | 第34-35页 |
| ·成绩数据挖掘模型分析与设计 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 数据挖掘结果分析 | 第37-43页 |
| ·课程数据结果分析 | 第37-40页 |
| ·课程数据挖掘结果 | 第37-39页 |
| ·课程选择反映专业异同 | 第39页 |
| ·课程选择倾向的影响 | 第39-40页 |
| ·成绩数结果分析 | 第40-42页 |
| ·成绩数据挖掘结果 | 第40-42页 |
| ·成绩数据的影响因素 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·下一步研究工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
