基于大数据的高校教务可视化管理研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 多元异构数据可视化 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多元异构数据可视化交互 | 第13-14页 |
| 1.2.3 多源异构数据可视化并行处理 | 第14-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论与技术研究 | 第18-29页 |
| 2.1 数据可视化技术 | 第18-23页 |
| 2.1.1 可视化的理论模型 | 第18-20页 |
| 2.1.2 可视化的数据类型 | 第20-22页 |
| 2.1.3 可视化的视觉感知 | 第22-23页 |
| 2.2 数据可视化的关键技术 | 第23-25页 |
| 2.2.1 平行坐标可视化技术 | 第23-24页 |
| 2.2.2 数据可视化多维可视技术 | 第24页 |
| 2.2.3 可视化交互技术 | 第24-25页 |
| 2.3 数据挖掘技术 | 第25-28页 |
| 2.3.1 数据挖掘理论 | 第25-26页 |
| 2.3.2 Hadoop大数据平台 | 第26页 |
| 2.3.3 Spark并行处理框架 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于大数据的高校教务数据采集与数据挖掘 | 第29-35页 |
| 3.1 数据多元采集 | 第29-30页 |
| 3.2 数据特征工程 | 第30-32页 |
| 3.3 数据挖掘技术 | 第32-33页 |
| 3.4 数据挖掘实现 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于大数据的高校教务多元数据可视化 | 第35-46页 |
| 4.1 多元数据可视化流程 | 第35-36页 |
| 4.2 多元数据可视化模型 | 第36-42页 |
| 4.2.1 可视化模型结构 | 第36-37页 |
| 4.2.2 可视化模型元素 | 第37-38页 |
| 4.2.3 元素间的映射关系 | 第38-39页 |
| 4.2.4 多元数据可视化模型建立 | 第39-42页 |
| 4.3 多元数据可视化实现 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于大数据的高校教务可视化系统与实现 | 第46-55页 |
| 5.1 系统开发背景 | 第46页 |
| 5.2 可视化系统设计 | 第46-49页 |
| 5.2.1 总体架构设计 | 第46-48页 |
| 5.2.2 可视化模块设计 | 第48-49页 |
| 5.3 可视化系统实现 | 第49-54页 |
| 5.3.1 软硬件环境 | 第49-51页 |
| 5.3.2 可视化布局的实现 | 第51-52页 |
| 5.3.3 可视化交互的实现 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-56页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
