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基于数据挖掘的CET-4成绩分析与研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景与研究意义第8-9页
        1.1.1 研究背景第8页
        1.1.2 研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 数据挖掘技术在国外的研究现状第9页
        1.2.2 数据挖掘技术在我国教育领域的应用现状第9-12页
    1.3 研究目标及内容第12-13页
        1.3.1 研究目标第12页
        1.3.2 研究内容第12-13页
    1.4 研究思路第13页
    1.5 本章小结第13-14页
第二章 数据挖掘相关知识及工具第14-19页
    2.1 数据挖掘概述第14-16页
        2.1.1 数据挖掘概念第14页
        2.1.2 数据挖掘过程第14-15页
        2.1.3 数据挖掘功能第15-16页
    2.2 数据挖掘方法第16页
    2.3 数据挖掘的工具第16-18页
        2.3.1 常用的数据挖掘工具第16-17页
        2.3.2 SPSS Clementine简介第17-18页
    2.4 本章小结第18-19页
第三章 决策树分类技术在CET-4成绩分析中的应用第19-35页
    3.1 分类技术第19页
    3.2 决策树概述第19-23页
        3.2.1 决策树的概念第19页
        3.2.2 决策树的建立第19-20页
        3.2.3 决策树的修剪第20-21页
        3.2.4 决策树C5.0算法第21-23页
        3.2.5 从决策树生成规则第23页
    3.3 决策树在CET-4成绩分析中的应用第23-34页
        3.3.1 确定研究对象及目标第23-24页
        3.3.2 数据的收集第24页
        3.3.3 数据预处理第24-27页
        3.3.4 基于SPSS Clementine平台构造决策树第27-30页
        3.3.5 提取分类规则第30-32页
        3.3.6 模型的评估第32-34页
    3.4 分类规则分析第34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 聚类分析在CET-4成绩分析中的应用第35-49页
    4.1 聚类分析概述第35-36页
        4.1.1 聚类分析概念第35页
        4.1.2 K-Means算法介绍第35-36页
    4.2 K-Means算法在CET-4成绩分析中的应用第36-48页
        4.2.1 研究目标第36页
        4.2.2 数据收集第36页
        4.2.3 数据预处理第36-39页
        4.2.4 基于SPSS Clementine平台的K-Means建模第39-44页
        4.2.5 聚类结果描述第44-48页
    4.3 结果分析第48页
    4.4 本章小结第48-49页
第五章 基于数据挖掘结果的学生CET-4成绩影响因素分析第49-77页
    5.1 确定研究对象及目标第49页
    5.2 设计调查问卷与数据收集第49-50页
        5.2.1 问卷设计第49页
        5.2.2 数据收集第49-50页
    5.3 调查问卷的信效度分析第50-53页
        5.3.1 信度分析第50-51页
        5.3.2 效度分析第51-53页
    5.4 数据分析第53-72页
        5.4.1 数据处理工具SPSS19.0第53-54页
        5.4.2 CET-4成绩的分布状态第54-55页
        5.4.3 性别、年级、专业与CET-4成绩的差异分析第55-59页
        5.4.4 英语学习基础对CET-4成绩的影响第59-60页
        5.4.5 英语学习兴趣与对待CET-4考试的态度对CET-4成绩的影响第60-64页
        5.4.6 学习方式对CET-4成绩的影响第64-67页
        5.4.7 考场发挥情况对CET-4成绩的影响第67-69页
        5.4.8 CET-4考试试题中的题型对CET-4成绩的影响第69-70页
        5.4.9 CET-4考试试题中的题目得分情况分析第70-71页
        5.4.10 CET-4考试中个单项成绩的影响因素分析第71-72页
    5.5 数据处理结果及建议第72-76页
        5.5.1 结果分析第72-74页
        5.5.2 提出建议第74-76页
    5.6 本章小结第76-77页
第六章 结论与展望第77-79页
    6.1 研究结论第77-78页
    6.2 研究展望第78-79页
参考文献第79-81页
附录第81-83页
致谢第83-84页
个人简介第84页

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