数据挖掘技术在学生成绩管理中的应用研究
| 创新点声明 | 第1-4页 |
| 摘 要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·论文背景 | 第8-9页 |
| ·主要内容 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘相关知识 | 第11-23页 |
| ·数据挖掘技术 | 第11-23页 |
| ·数据挖掘技术产生 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第17页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的方法和技术 | 第19-23页 |
| 第三章 学生成绩管理系统分析 | 第23-29页 |
| ·学生成绩管理的必要性 | 第23-25页 |
| ·学生成绩管理的研究现状 | 第25-27页 |
| ·学生成绩管理的作用 | 第27-28页 |
| ·现有研究方法的不足 | 第28-29页 |
| 第四章 数据挖掘技术在学生成绩管理中的应用 | 第29-63页 |
| ·应用决策树算法对学生成绩进行分析 | 第29-50页 |
| ·决策树概念 | 第29-30页 |
| ·决策树类型 | 第30-31页 |
| ·决策树分类算法 | 第31-32页 |
| ·决策树的生成步骤 | 第32-33页 |
| ·决策树的构造方法 | 第33-37页 |
| ·初始决策树的生成 | 第33-35页 |
| ·属性选择度量 | 第35-36页 |
| ·树的剪枝 | 第36-37页 |
| ·决策树评价指标 | 第37-38页 |
| ·从决策树提取分类规则 | 第38页 |
| ·改进 ID3 算法构造学生成绩分析决策树 | 第38-48页 |
| ·数据清理 | 第38-40页 |
| ·利用 ID3 算法构造学生考试成绩分析决策树 | 第40-44页 |
| ·改进 ID3 决策树算法 | 第44-48页 |
| ·原算法不足 | 第44-45页 |
| ·改进的 ID3 算法 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| ·应用粗糙集理论进行学生成绩分析 | 第50-63页 |
| ·粗糙集理论的产生 | 第50-52页 |
| ·粗糙集的特点 | 第52-53页 |
| ·粗糙集的基本概念 | 第53-56页 |
| ·应用粗糙集理论进行学生成绩分析 | 第56-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结 | 第63-65页 |
| 攻读硕士阶段发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
