| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 数据挖掘的相关技术及算法 | 第12-33页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第12-17页 |
| ·数据挖掘的定义及特点 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的组成 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第16-17页 |
| ·数据预处理 | 第17-23页 |
| ·现实世界中数据的特点 | 第17页 |
| ·数据预处理的必要性分析 | 第17-18页 |
| ·数据的几种统计学度量 | 第18-19页 |
| ·数据预处理技术 | 第19-23页 |
| ·关联规则挖掘 | 第23-27页 |
| ·关联规则挖掘的提出 | 第23-24页 |
| ·关联规则的定义 | 第24-25页 |
| ·关联挖掘的步骤 | 第25页 |
| ·经典挖掘关联规则频繁项集的算法介绍 | 第25-27页 |
| ·频繁项集产生关联规则算法 | 第27页 |
| ·决策树算法 | 第27-32页 |
| ·决策树算法介绍 | 第28-31页 |
| ·分类规则产生 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 流程分析 | 第33-39页 |
| ·任务描述 | 第33-34页 |
| ·任务流程 | 第34-38页 |
| ·总的流程 | 第34页 |
| ·活动图 | 第34-36页 |
| ·用例图 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 学生成绩关联分析及预测 | 第39-50页 |
| ·环境及实现结构 | 第39-40页 |
| ·数据准备及预处理 | 第40-45页 |
| ·数据准备 | 第40-43页 |
| ·数据预处理 | 第43-45页 |
| ·相关数据结构 | 第45-47页 |
| ·基于 Apriori 算法的学生成绩关联规则挖掘 | 第47页 |
| ·基于决策树分类算法的学生毕业测评成绩预测 | 第47-48页 |
| ·模型的预测 | 第48-49页 |
| ·挖掘和预测结果显示 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统上的实现与挖掘结果分析 | 第50-62页 |
| ·系统概述 | 第50页 |
| ·主要功能模块介绍以及界面 | 第50-60页 |
| ·数据预处理模块 | 第50-51页 |
| ·基于数据挖掘的规则获取模块 | 第51-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66-79页 |
| 致谢 | 第79页 |