职称数据的可视化分析与挖掘
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 研究内容与论文组织结构 | 第9-11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 可视化技术 | 第11-16页 |
| 2.1 可视化技术的分类 | 第11-13页 |
| 2.1.1 可视化数据的类型 | 第11-12页 |
| 2.1.2 可视化技术类型 | 第12-13页 |
| 2.1.3 交互和变换技术类型 | 第13页 |
| 2.2 可视化开发工具 | 第13-16页 |
| 2.2.1 R 语言简介 | 第14-15页 |
| 2.2.2 Circos 简介 | 第15页 |
| 2.2.3 其它工具 | 第15-16页 |
| 第三章 职称数据的可视化分析 | 第16-23页 |
| 3.1 对比分析 | 第16-18页 |
| 3.2 区域分析 | 第18-19页 |
| 3.3 数据流向分析 | 第19-20页 |
| 3.4 专业申请结构分析 | 第20-21页 |
| 3.5 评定结果分析 | 第21-23页 |
| 第四章 基于 Circos 的可视化流图的实现 | 第23-30页 |
| 4.1 Circos 配置 | 第23-24页 |
| 4.2 配置数据文件 | 第24-26页 |
| 4.2.1 配置 data 数据 | 第24-25页 |
| 4.2.2 link 数据 | 第25-26页 |
| 4.2.3 histogram 数据 | 第26页 |
| 4.3 配置 conf 文件 | 第26-29页 |
| 4.4 绘制可视化流图 | 第29-30页 |
| 第五章 专家量化赋分的预测模型 | 第30-51页 |
| 5.1 项目规划 | 第30-32页 |
| 5.2 数据预处理 | 第32-34页 |
| 5.2.1 数据抽取 | 第32-33页 |
| 5.2.2 数据清洗和转换 | 第33-34页 |
| 5.3 数据分析 | 第34-38页 |
| 5.3.1 整体图形描述 | 第34-36页 |
| 5.3.2 分组图形描述 | 第36-37页 |
| 5.3.3 数据统计性描述 | 第37-38页 |
| 5.4 获取预测模型 | 第38-50页 |
| 5.4.1 多元线性回归模型介绍与初步分析 | 第38-43页 |
| 5.4.2 多元线性回归诊断 | 第43-44页 |
| 5.4.3 回归树模型 | 第44-46页 |
| 5.4.4 回归树与多元线性回归对比 | 第46-49页 |
| 5.4.5 组合模型 | 第49-50页 |
| 5.5 模型验证 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
