数据挖掘的技术应用于职业学校学生信息管理的研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第1章 引言 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 数据挖掘技术的应用现状 | 第10-11页 |
| 1.4 国内处职业教育数据应用现状 | 第11-14页 |
| 1.4.1 国内职业教育数据应用 | 第11-13页 |
| 1.4.2 国外职业学校信息数据应用 | 第13-14页 |
| 第2章 相关需求分析理论与技术 | 第14-22页 |
| 2.1 需求分析 | 第14-15页 |
| 2.2 职业教育大数据面临的问题 | 第15-16页 |
| 2.3 数据库系统 | 第16-17页 |
| 2.4 关联规则 | 第17-18页 |
| 2.5 决策树 | 第18页 |
| 2.6 数据仓库 | 第18-19页 |
| 2.7 数据预处理 | 第19-22页 |
| 2.7.1 数据来源 | 第20页 |
| 2.7.2 数据清理 | 第20-21页 |
| 2.7.3 数据集成 | 第21页 |
| 2.7.4 数据简化 | 第21-22页 |
| 第3章 系统设计 | 第22-26页 |
| 3.1 系统总体结构设计 | 第22-23页 |
| 3.2 功能模块设计 | 第23-26页 |
| 3.2.1 用户登录模块设计 | 第23页 |
| 3.2.2 学生信息管理模块设计 | 第23-26页 |
| 第4章 系统数据仓库设计 | 第26-41页 |
| 4.1 体系结构 | 第26页 |
| 4.2 联机分析处理OLAP | 第26-27页 |
| 4.3 数据概念分层 | 第27-29页 |
| 4.4 多维数据模型 | 第29-31页 |
| 4.4.1 星形模式 | 第29-30页 |
| 4.4.2 时间维表设计 | 第30-31页 |
| 4.5 关联规则应用 | 第31-34页 |
| 4.5.1 挖掘优秀学生数据的频繁项集 | 第31-34页 |
| 4.6 决策树应用 | 第34-36页 |
| 4.6.1 生成毕业数据决策树 | 第34-35页 |
| 4.6.2 决策树分析 | 第35-36页 |
| 4.7 数据挖掘架构 | 第36页 |
| 4.8 构建学生数据立方 | 第36-37页 |
| 4.9 学生信息多维分析 | 第37-40页 |
| 4.10 分析结论 | 第40-41页 |
| 第5章 系统实现 | 第41-50页 |
| 5.1 界面设计 | 第41-42页 |
| 5.2 学生信息管理模块 | 第42-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结和展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
