| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 课题的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构简述 | 第13-15页 |
| 第2章 课题研究相关知识概述 | 第15-25页 |
| 2.1 数据仓库与多维数据模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 数据仓库与多维数据模型概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据仓库的建立与操作 | 第16-17页 |
| 2.2 OLAP | 第17-18页 |
| 2.2.1 OLAP概述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 OLAP基本操作 | 第18页 |
| 2.3 数据挖掘 | 第18-24页 |
| 2.3.1 大数据时代的数据挖掘 | 第18-20页 |
| 2.3.2 数据挖掘的应用领域 | 第20-21页 |
| 2.3.3 数据挖掘的主要方法和技术 | 第21-23页 |
| 2.3.4 数据挖掘结果分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 高考录取信息及多维数据集的建立 | 第25-36页 |
| 3.1 高考录取因素分析 | 第25-28页 |
| 3.1.1 高考成绩分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 高考投档录取规则 | 第26-27页 |
| 3.1.3 录取因素分析 | 第27-28页 |
| 3.2 研究平台介绍 | 第28-30页 |
| 3.2.1 SSAS | 第28页 |
| 3.2.2 Weka | 第28-29页 |
| 3.2.3 SAS Enterprise Miner | 第29页 |
| 3.2.4 IBM Intelligent Miner | 第29-30页 |
| 3.3 高考多维数据集的建立 | 第30-35页 |
| 3.3.1 数据的收集 | 第30-32页 |
| 3.3.2 数据的清理 | 第32-33页 |
| 3.3.3 数据的集成 | 第33页 |
| 3.3.4 数据的选择 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于OLAP的高考录取成因分析 | 第36-50页 |
| 4.1 重点大学录取考生均分和选修等级情况 | 第36-42页 |
| 4.2 各县市区所辖中学的各批次录取情况 | 第42-46页 |
| 4.2.1 中学各批次的真实录取率 | 第42-43页 |
| 4.2.2 录取率的详细分析 | 第43-46页 |
| 4.3 志愿匹配情况 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于决策树分类和关联规则的高考录取成因分析 | 第50-64页 |
| 5.1 基于决策树分类算法的高考录取成因分析 | 第50-54页 |
| 5.1.1 决策树分类的基本概念 | 第50-51页 |
| 5.1.2 决策树算法研究 | 第51-52页 |
| 5.1.3 决策树分类算法在高考录取成因分析中的应用 | 第52-54页 |
| 5.2 基于关联规则算法的高考录取成因分析 | 第54-59页 |
| 5.2.1 关联规则的基本概念 | 第54-55页 |
| 5.2.2 关联规则算法研究 | 第55-56页 |
| 5.2.3 关联规则算法在高考录取成因分析中的应用 | 第56-59页 |
| 5.3 对高考录取数据挖掘结果的进一步分析 | 第59-62页 |
| 5.3.1 对决策树挖掘结果的进一步分析 | 第59页 |
| 5.3.2 对关联规则挖掘结果的进一步分析 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 小结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
