基于数据挖掘的（预警）学生状况分析及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题提出背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·本文的结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术 | 第11-29页 |
| ·数据挖掘定义 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘功能 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘流程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘方法 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘算法 | 第17-28页 |
| ·分类分析 | 第18-21页 |
| ·决策树 | 第18-19页 |
| ·C4.5 算法 | 第19-21页 |
| ·关联分析 | 第21-24页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第21-22页 |
| ·关联规则挖掘的过程 | 第22-23页 |
| ·Apriori 算法 | 第23-24页 |
| ·聚类分析 | 第24-28页 |
| ·聚类方法 | 第25-27页 |
| ·K-means 算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 数据准备及统计分析 | 第29-38页 |
| ·数据选取 | 第30页 |
| ·数据预处理 | 第30-31页 |
| ·数据变换 | 第31-32页 |
| ·统计分析 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 数据挖掘过程 | 第38-44页 |
| ·分类和预测过程 | 第38-39页 |
| ·关联分析过程 | 第39-42页 |
| ·聚类分析过程 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·主要成果 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附录 攻读硕士期间发表的论文 | 第50页 |
