| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 国内现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国外现状 | 第11-12页 |
| 1.4 课题内容 | 第12页 |
| 1.5 本文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 相关知识 | 第13-23页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第13-14页 |
| 2.1.1 数据库知识发现与数据挖掘 | 第13页 |
| 2.1.2 数据挖掘功能 | 第13-14页 |
| 2.2 数据挖掘方法 | 第14-16页 |
| 2.2.1 关联规则 | 第14-15页 |
| 2.2.2 决策树 | 第15-16页 |
| 2.3 决策树方法 | 第16-21页 |
| 2.3.1 ID3算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 C4.5算法 | 第17-19页 |
| 2.3.3 剪枝技术 | 第19-21页 |
| 2.4 数据挖掘工具 | 第21-22页 |
| 2.4.1 Microsoft SQL Server Analysis Services | 第21页 |
| 2.4.2 RapidMiner | 第21-22页 |
| 2.4.3 WEKA | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于决策树C4.5的操行评定模型 | 第23-33页 |
| 3.1 操行评定现状 | 第23页 |
| 3.2 数据分析 | 第23-25页 |
| 3.3 数据挖掘 | 第25-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于决策树C4.5的剪枝贫困生认定模型 | 第33-46页 |
| 4.1 高校贫困学生认定现状 | 第33-35页 |
| 4.1.1 认定方法 | 第33-34页 |
| 4.1.2 存在问题 | 第34-35页 |
| 4.2 数据分析 | 第35-39页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第35-36页 |
| 4.2.2 分析与处理 | 第36-39页 |
| 4.3 数据挖掘 | 第39-42页 |
| 4.4 结果分析 | 第42-43页 |
| 4.5 模型的应用 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 贫困生认定系统的设计与实现 | 第46-56页 |
| 5.1 环境搭建 | 第46-48页 |
| 5.1.1 系统开发架构 | 第46页 |
| 5.1.2 编程语言和数据库选择 | 第46-47页 |
| 5.1.3 开发环境 | 第47-48页 |
| 5.3 数据库表结构 | 第48-50页 |
| 5.4 主要功能展示 | 第50-54页 |
| 5.5 与现有方法的对比 | 第54-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-60页 |