数据挖掘技术在高职教学质量评价中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11页 |
| ·研究内容及拟解决的问题 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·拟解决的问题 | 第12页 |
| ·研究方法 | 第12-15页 |
| 第二章 数据挖掘技术及高职教学质量评价 | 第15-30页 |
| ·数据挖掘技术及其发展 | 第15-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15页 |
| ·数据挖掘的发展及应用 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的过程及方法 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘研究的主要发展趋势 | 第23页 |
| ·高职教学质量评价 | 第23-28页 |
| ·高职教学评价的现状 | 第24页 |
| ·高职教学质量评价的趋势 | 第24-25页 |
| ·教学质量评价方法 | 第25-28页 |
| ·数据挖掘技术在高职教学质量评价中的运用 | 第28-30页 |
| 第三章 教学质量评价指标设计 | 第30-52页 |
| ·教学质量评价指标 | 第30-38页 |
| ·教学质量评价指标的内涵 | 第30-31页 |
| ·评价指标构建原则 | 第31-33页 |
| ·评价主体多元性 | 第33-34页 |
| ·评价指标体系建立 | 第34-38页 |
| ·指标权重确定 | 第38-44页 |
| ·层次分析法 | 第38-41页 |
| ·专家意见平均法 | 第41页 |
| ·综合权重计算 | 第41-44页 |
| ·模糊综合评判法 | 第44-51页 |
| ·模糊综合评判概念 | 第44页 |
| ·模糊综合评判理论及结构 | 第44-45页 |
| ·模糊综合评价模型 | 第45-46页 |
| ·教学质量评价模糊综合评价 | 第46-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 数据预处理 | 第52-63页 |
| ·数据选择 | 第52-55页 |
| ·数据清理 | 第55-56页 |
| ·均值法 | 第55-56页 |
| ·预测法 | 第56页 |
| ·数据集成 | 第56-60页 |
| ·数据变换 | 第60-61页 |
| ·数据离散化 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 决策树 | 第63-80页 |
| ·决策树算法 | 第63-65页 |
| ·决策树的原理及过程 | 第63-64页 |
| ·决策树的核心问题 | 第64页 |
| ·决策树算法使用 | 第64-65页 |
| ·决策树生成 | 第65页 |
| ·决策树分类算法 | 第65-67页 |
| ·ID3算法 | 第65-66页 |
| ·C4.5算法 | 第66-67页 |
| ·决策树剪枝 | 第67-68页 |
| ·先剪枝 | 第67-68页 |
| ·后剪枝 | 第68页 |
| ·悲观剪枝法 | 第68页 |
| ·规则推导 | 第68-69页 |
| ·决策树应用 | 第69-79页 |
| ·数据准备 | 第69-70页 |
| ·决策树的构建 | 第70-75页 |
| ·决策树剪枝 | 第75-76页 |
| ·规则推导 | 第76-78页 |
| ·规则验证 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 结束语 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
