校园卡应用数据分析
| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 数据仓库 | 第15-16页 |
| 1.2.2 数据挖掘在消费行为分析中的应用 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的基本结构 | 第19-22页 |
| 第二章 校园卡消费行为与数据挖掘技术分析 | 第22-32页 |
| 2.1 数据挖掘技术 | 第22-27页 |
| 2.1.1 数据挖掘的内在涵义 | 第22页 |
| 2.1.2 数据挖掘算法介绍 | 第22-25页 |
| 2.1.3 数据挖掘流程 | 第25-27页 |
| 2.2 校园卡消费行为分析 | 第27-30页 |
| 2.2.1 校园卡消费行为分析的含义 | 第27页 |
| 2.2.2 校园卡消费行为分析的意义 | 第27-28页 |
| 2.2.3 校园卡消费行为分析的依据 | 第28-29页 |
| 2.2.4 贫困生概念界定 | 第29-30页 |
| 2.2.5 通过校园卡资助贫困生发展现状 | 第30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 校园卡消费行为挖掘分析系统结构 | 第32-42页 |
| 3.1 问题提出 | 第32页 |
| 3.2 校园卡消费结构规划探索 | 第32-35页 |
| 3.2.1 体系整体结构 | 第32-34页 |
| 3.2.2 系统模块概览 | 第34-35页 |
| 3.3 数据仓库设计 | 第35-38页 |
| 3.3.1 系统分层 | 第35页 |
| 3.3.2 数据仓库的格局 | 第35-36页 |
| 3.3.3 数据仓库的建立 | 第36-38页 |
| 3.4 数据准备 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 贫困生数据分析系统 | 第42-50页 |
| 4.1 数据分析目标 | 第42-43页 |
| 4.1.1 学生基本信息数据分析 | 第42-43页 |
| 4.1.2 校园卡消费情况数据分析 | 第43页 |
| 4.2 系统结构设计 | 第43-44页 |
| 4.3 数据分析方案 | 第44-48页 |
| 4.3.1 数据仓库建模 | 第45-46页 |
| 4.3.2 数据分析系统搭建 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 数据挖掘技术应用及贫困生发现研究 | 第50-68页 |
| 5.1 数据维度划分及分析 | 第50-55页 |
| 5.1.1 按院系维度分析 | 第50-52页 |
| 5.1.2 专业维度分析学生消费数据 | 第52-54页 |
| 5.1.3 按生源地维度分析 | 第54-55页 |
| 5.2 数据挖掘算法 | 第55-57页 |
| 5.2.1 Apriori算法 | 第55-57页 |
| 5.2.2 Apriori估测模式存在的不足 | 第57页 |
| 5.3 关联规则算法多值属性的完善 | 第57-59页 |
| 5.3.1 多值属性有关制度定义 | 第57-58页 |
| 5.3.2 多值属性有关制度估测规划 | 第58-59页 |
| 5.4 设计实现过程 | 第59-66页 |
| 5.4.1 数据来源 | 第60-63页 |
| 5.4.2 数据处理 | 第63-65页 |
| 5.4.3 模型处理及结果输出 | 第65页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者和导师简介 | 第74-75页 |
| 论文答辩委员会决议书 | 第75-76页 |
