基于数据挖掘的（预警）学生状况分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题提出背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8页 |
| ·本文的结构安排 | 第8-10页 |
| 第二章 数据分析方法综述 | 第10-17页 |
| ·统计分析 | 第10页 |
| ·数据挖掘 | 第10-16页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘方法 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘流程 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 部分数据挖掘算法 | 第17-31页 |
| ·分类 | 第17-21页 |
| ·分类的过程 | 第17页 |
| ·分类方法 | 第17-20页 |
| ·ID3 算法简介 | 第20-21页 |
| ·关联规则 | 第21-27页 |
| ·关联规则的形式化定义 | 第22-24页 |
| ·挖掘关联规则的一般步骤 | 第24页 |
| ·关联规则的分类 | 第24页 |
| ·Apriori 挖掘算法 | 第24-25页 |
| ·Apriori 算法描述 | 第25-27页 |
| ·聚类 | 第27-30页 |
| ·聚类的概述 | 第27-28页 |
| ·主要的聚类方法 | 第28-29页 |
| ·k-means 聚类算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 统计分析结果及分析 | 第31-37页 |
| ·从学院角度 | 第31-32页 |
| ·从预警生年级分布来看 | 第32-33页 |
| ·从课程的角度看 | 第33-34页 |
| ·从预警生的转化率和新增率看 | 第34-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 第五章 数据挖掘结果及分析 | 第37-44页 |
| ·分类挖掘结果及分析 | 第37-39页 |
| ·分类数据集 | 第37页 |
| ·分类结果分析 | 第37-39页 |
| ·关联规则挖掘结果及分析 | 第39-42页 |
| ·关联规则数据集 | 第39-40页 |
| ·关联规则结果分析 | 第40-42页 |
| ·聚类挖掘结果及分析 | 第42-43页 |
| ·聚类分析数据集 | 第42页 |
| ·聚类结果分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文 | 第49页 |
