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基于数据仓库的学生成绩和教学质量的分析与应用

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-12页
   ·研究背景和意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
     ·数据仓库研究现状第10页
     ·数据挖掘研究现状第10-11页
     ·数据仓库在普通高中的研究现状第11页
   ·本论文的研究内容及主要工作第11-12页
第2章 数据仓库和数据挖掘技术第12-19页
   ·数据仓库技术第12-16页
     ·数据仓库的定义及特征第12-13页
     ·数据仓库的体系结构第13-15页
     ·数据仓库的数据结构第15页
     ·数据仓库的实现方式第15-16页
   ·数据挖掘技术第16-18页
     ·数据挖掘的定义第16页
     ·数据挖掘的过程第16页
     ·数据挖掘的分类第16-17页
     ·数据挖掘的方法第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第3章 基于数据仓库的学生成绩和教学质量管理系统分析与设计第19-33页
   ·需求分析及结构框架第19-20页
     ·需求分析第19页
     ·数据仓库的结构框架第19-20页
   ·数据仓库的设计开发第20-27页
     ·数据仓库的概念模型第20-23页
     ·数据仓库的逻辑模型第23-27页
   ·开发平台和工具第27页
   ·ETL第27-32页
     ·ETL设计架构第28-29页
     ·用DTS实现ETL第29-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 数据挖掘在基于数据仓库的学生成绩和教学质量管理系统分析与设计第33-46页
   ·决策树算法第33-34页
     ·决策树算法概述第33页
     ·决策树算法分类第33页
     ·决策树算法的生产过程第33-34页
     ·基本模型描述第34页
   ·关联规则挖掘算法第34-36页
     ·关联规则算法概述第34-35页
     ·关联规则种类第35页
     ·基本定义与定理第35-36页
     ·Apriori算法第36页
   ·Apriori算法的实现第36-38页
     ·数据准备第36页
     ·数据清理第36-37页
     ·数据转换第37页
     ·实验结果及分析第37-38页
   ·聚类分析算法第38-40页
     ·聚类分析算法概述第38-39页
     ·常用的聚类分析算法第39-40页
     ·聚类分析步骤第40页
     ·聚类分析应用第40页
   ·聚类分析算法的实现第40-45页
     ·数据挖掘过程第40-43页
     ·聚类结果分析第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第5章 总结与展望第46-47页
   ·总结第46页
   ·存在不足与展望第46-47页
参考文献第47-50页
致谢第50页

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