| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·问题的提出 | 第9页 |
| ·课题意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本论文的研究内容和主要工作 | 第12-13页 |
| 第2章 数据仓库和数据挖掘相关知识综述 | 第13-24页 |
| ·数据仓库技术 | 第13-19页 |
| ·数据仓库定义及特征 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-15页 |
| ·数据仓库的数据组织结构 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的联机分析处理(OLAP) | 第16-19页 |
| ·数据挖掘技术研究 | 第19-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第19页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 高校教学数据仓库系统的分析与设计开发 | 第24-52页 |
| ·需求分析及总体结构设计 | 第24-27页 |
| ·需求分析 | 第24-25页 |
| ·数据仓库的总体构架设计 | 第25-27页 |
| ·数据仓库的设计开发 | 第27-40页 |
| ·数据仓库的概念模型设计 | 第27-34页 |
| ·数据仓库的逻辑模型设计 | 第34-40页 |
| ·开发平台和工具 | 第40页 |
| ·ETL工具设计 | 第40-51页 |
| ·设计思想 | 第40-42页 |
| ·ETL功能模块 | 第42页 |
| ·ETL处理流程图 | 第42-44页 |
| ·ETL的实现方法 | 第44页 |
| ·基于SQL SERVER 2005开发平台的ETL模块的实现 | 第44-49页 |
| ·编码实现的ETL模块 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 几种数据挖掘技术在教学数据仓库系统中的应用 | 第52-80页 |
| ·概述 | 第52页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第52-66页 |
| ·算法基本概念 | 第52-54页 |
| ·经典关联规则算法——Apriori算法分析 | 第54-55页 |
| ·关联规则Apriori算法的改进 | 第55-61页 |
| ·基于关联规则挖掘算法的学生选课偏好的分析 | 第61-64页 |
| ·算法的实现 | 第64-66页 |
| ·基于决策树的分类挖掘算法 | 第66-71页 |
| ·算法介绍 | 第66-69页 |
| ·基于决策树算法的学生就业情况分析 | 第69-71页 |
| ·基于聚类分析的挖掘算法 | 第71-79页 |
| ·聚类分析概述 | 第71-73页 |
| ·K-均值算法 | 第73页 |
| ·聚类分析方法对课程教学评价情况作分类分析 | 第73-76页 |
| ·算法实现 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 结束语 | 第80-82页 |
| ·总结 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85页 |