基于数据挖掘的选修课成绩分析系统
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·数据挖掘的研究背景 | 第11页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第11-14页 |
| ·国内外发展及现状 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘在教育信息化中的应用 | 第12-14页 |
| ·选题依据及实用价值 | 第14-16页 |
| 2 知识准备及算法分析 | 第16-33页 |
| ·数据挖掘综述 | 第16-21页 |
| ·基本概念 | 第16页 |
| ·分类 | 第16-17页 |
| ·过程 | 第17-18页 |
| ·任务 | 第18-20页 |
| ·方法和技术 | 第20-21页 |
| ·算法分析 | 第21-32页 |
| ·分类算法 | 第22-28页 |
| ·关联规则 | 第28-32页 |
| ·本章小节 | 第32-33页 |
| 3 数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用 | 第33-48页 |
| ·提出解决方案 | 第33-34页 |
| ·方案的实施 | 第34-47页 |
| ·明确目标 | 第34页 |
| ·选定模型 | 第34-35页 |
| ·数据采集、预处理 | 第35-38页 |
| ·实现ID3算法 | 第38-44页 |
| ·实现Apriori算法 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 决策树分类器的实现 | 第48-54页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·决策树分类器功能 | 第48-53页 |
| ·打开数据库文件 | 第48-49页 |
| ·产生决策树 | 第49-50页 |
| ·决策树修剪 | 第50-51页 |
| ·生成分类规则 | 第51-52页 |
| ·预测 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 学生评教模块中的算法应用 | 第54-58页 |
| ·问题的提出 | 第54页 |
| ·确定挖掘对象 | 第54页 |
| ·数据准备 | 第54-55页 |
| ·数据挖掘 | 第55-56页 |
| ·结果分析及知识同化 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
| 发表的学术论文 | 第63页 |
