| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要内容 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论及应用平台介绍 | 第15-25页 |
| ·数据挖掘技术简介 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘定义 | 第15页 |
| ·数据挖掘步骤 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第16-17页 |
| ·Microsoft SQL Server 2005数据挖掘平台介绍 | 第17-19页 |
| ·Microsoft SQL Server 2005商业智能平台 | 第17页 |
| ·SQL Server 2005数据挖掘功能的优势 | 第17-18页 |
| ·SQL Server 2005数据挖掘算法 | 第18-19页 |
| ·决策树及算法 | 第19-21页 |
| ·决策树简介 | 第19-20页 |
| ·ID3算法 | 第20-21页 |
| ·关联规则及算法 | 第21-25页 |
| ·关联规则概念 | 第21-22页 |
| ·经典关联规则挖掘算法-APriori | 第22-24页 |
| ·由频繁项集产生关联规则 | 第24-25页 |
| 第3章 决策树算法在教学质量分析中的应用 | 第25-44页 |
| ·教师个体因素对教学质量的影响分析 | 第25-37页 |
| ·数据预处理 | 第25-27页 |
| ·决策树的归纳描述 | 第27-31页 |
| ·由决策树提取分类规则 | 第31-32页 |
| ·使用Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services进行实验对比 | 第32-37页 |
| ·教学运转环节对教学质量的影响分析 | 第37-44页 |
| ·数据预处理 | 第37-38页 |
| ·决策树的归纳描述 | 第38-39页 |
| ·由决策树提取分类规则 | 第39-40页 |
| ·使用Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services进行实验对比 | 第40-44页 |
| 第4章 关联规则在教学质量评价中的验证研究 | 第44-58页 |
| ·Microsoft关联规则算法介绍 | 第44-45页 |
| ·教师个体因素对教学质量的影响分析 | 第45-51页 |
| ·数据预处理 | 第45页 |
| ·Microsoft关联规则数据挖掘 | 第45-48页 |
| ·关联规则挖掘结果分析 | 第48-51页 |
| ·教学运转环节对教学质量的影响分析 | 第51-58页 |
| ·数据预处理 | 第51页 |
| ·Microsoft关联规则数据挖掘 | 第51-54页 |
| ·关联规则挖掘结果分析 | 第54-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
