| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.1.3 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究的主要内容 | 第12页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 课题相关理论与技术概括 | 第14-28页 |
| 2.1 数据仓库与多维数据模型 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据仓库的概念 | 第14页 |
| 2.1.2 数据仓库的特点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据仓库的体系结构 | 第15-16页 |
| 2.1.4 多维数据集 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘与联机分析处理技术 | 第17-27页 |
| 2.2.1 联机分析处理技术 | 第17页 |
| 2.2.2 联机分析的工具及其主要操作 | 第17-18页 |
| 2.2.3 数据挖掘的概念 | 第18页 |
| 2.2.4 数据挖掘的体系结构 | 第18-19页 |
| 2.2.5 数据挖掘的过程模型 | 第19-21页 |
| 2.2.6 数据挖掘的知识类型 | 第21-22页 |
| 2.2.7 数据挖掘的主要工具 | 第22-24页 |
| 2.2.8 SPSS Modeler软件介绍 | 第24-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 高考成绩多维数据集的建立 | 第28-44页 |
| 3.1 数据来源 | 第28-34页 |
| 3.1.1 中考成绩分析 | 第28页 |
| 3.1.2 高考成绩分析 | 第28-29页 |
| 3.1.3 高考录取情况分析 | 第29页 |
| 3.1.4 高考多维数据集数据结构与类型 | 第29-34页 |
| 3.2 高考成绩多维数据集的设计 | 第34-36页 |
| 3.3 高考成绩多维数据集的建立 | 第36-42页 |
| 3.3.1 数据抽取 | 第37-38页 |
| 3.3.2 数据清洗 | 第38页 |
| 3.3.3 数据转换 | 第38-42页 |
| 3.4 高考成绩多维数据集的实现 | 第42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于OLAP的高考成绩影响因素分析 | 第44-57页 |
| 4.1 学生生源地对高考成绩的影响 | 第44-50页 |
| 4.1.1 生源地的分析需要 | 第44页 |
| 4.1.2 生源地的划分 | 第44-45页 |
| 4.1.3 学生生源地的数据分析 | 第45-50页 |
| 4.2 入学成绩对高考成绩的影响分析 | 第50-52页 |
| 4.2.1 入学成绩的分析需求 | 第50页 |
| 4.2.2 入学成绩的数据分析 | 第50-52页 |
| 4.3 班主任任教科目对高考成绩的影响 | 第52-54页 |
| 4.3.1 班主任任教科目的分析需求 | 第52页 |
| 4.3.2 班主任任教科目的数据分析 | 第52-54页 |
| 4.4 基于OLAP的高考成绩影响因素的综合分析 | 第54-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于关联规则的高考成绩影响因素分析 | 第57-69页 |
| 5.1 关联规则 | 第57-62页 |
| 5.1.1 关联规则的概述 | 第57-58页 |
| 5.1.2 关联规则挖掘的基本步骤 | 第58-59页 |
| 5.1.3 Apriori算法介绍 | 第59-62页 |
| 5.2 基于Apriori算法的关联规则挖掘过程及结果分析 | 第62-68页 |
| 5.2.1 基于Apriori算法关联规则模型的建立 | 第62-63页 |
| 5.2.2 关联规则模型分析过程 | 第63-65页 |
| 5.2.3 关联规则模型结果分析 | 第65-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 小结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |