数据挖掘在教务系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 引言 | 第12-14页 |
| 1 绪论 | 第14-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究内容及方法 | 第16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 2 数据仓库及数据挖掘理论 | 第18-31页 |
| ·数据仓库概述 | 第18-23页 |
| ·为什么需要数据仓库 | 第18-19页 |
| ·数据仓库的特点 | 第19-20页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第20-22页 |
| ·数据仓库系统的设计 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘概述 | 第23-31页 |
| ·数据挖掘的演变过程及定义 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘流程和分类 | 第24-26页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第26-29页 |
| ·数据挖掘工具 | 第29-31页 |
| 3 构建教务系统数据仓库 | 第31-42页 |
| ·教务数据仓库构建策略 | 第31-32页 |
| ·教务数据仓库体系结构 | 第32-38页 |
| ·教务数据仓库体系结构 | 第32-34页 |
| ·教务数据仓库主题分析 | 第34-38页 |
| ·教务数据仓库的设计与实现 | 第38-42页 |
| ·ETL的设计 | 第38-40页 |
| ·元数据的设计 | 第40-42页 |
| 4 教务数据挖掘系统设计及核心技术 | 第42-52页 |
| ·系统运行环境 | 第42页 |
| ·教务数据挖掘系统总体设计 | 第42-44页 |
| ·教务数据挖掘系统流程图 | 第44-46页 |
| ·核心技术 | 第46-52页 |
| ·系统开发环境 | 第46-47页 |
| ·数据预处理 | 第47-52页 |
| 5 数据挖掘算法研究及其改进 | 第52-65页 |
| ·决策树算法 | 第52-58页 |
| ·分类算法概述 | 第52页 |
| ·决策树描述 | 第52-53页 |
| ·决策树生成过程 | 第53页 |
| ·决策树构造算法描述及评价 | 第53-54页 |
| ·决策树的修剪 | 第54-55页 |
| ·决策树算法改进 | 第55-58页 |
| ·由决策树提取分类规则 | 第58页 |
| ·聚类分析 | 第58-65页 |
| ·聚类分析概述 | 第58-59页 |
| ·聚类分析中的数据类型和距离的度量 | 第59-60页 |
| ·聚类方法的分类 | 第60-61页 |
| ·聚类的过程 | 第61-62页 |
| ·基于质心的划分算法: K-平均算法 | 第62-63页 |
| ·基于有代表性对象的划分算法:k-中心点算法 | 第63-65页 |
| 6 教务数据挖掘系统的实现及结果分析 | 第65-81页 |
| ·教务数据挖掘系统数据结构 | 第65-66页 |
| ·系统功能 | 第66-67页 |
| ·数据仓库模块 | 第67-69页 |
| ·数据导入/导出向导的实现 | 第67-68页 |
| ·生成各专业核心课 | 第68页 |
| ·维表的创建与填充 | 第68-69页 |
| ·项目存储模块 | 第69-71页 |
| ·数据预处理模块 | 第71-74页 |
| ·数据预处理流程 | 第71-72页 |
| ·数据预处理的实现 | 第72-74页 |
| ·数据分析模块 | 第74-76页 |
| ·数学建模与结果分析模块 | 第76-81页 |
| ·决策树建模 | 第76-79页 |
| ·聚类分析建模 | 第79-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-85页 |
| 在学研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
