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数据挖掘在高校贫困生校园卡流水数据中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第6-9页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究现状与问题第10-13页
        1.2.1 研究现状第10-13页
        1.2.2 存在的主要问题第13页
    1.3 研究定位与意义第13-14页
        1.3.1 研究定位第13-14页
        1.3.2 研究意义第14页
    1.4 研究目标、内容及方法第14-16页
        1.4.1 研究目标第14页
        1.4.2 研究内容第14页
        1.4.3 研究方法第14-16页
第二章 研究基础第16-21页
    2.1 数据挖掘技术第16-19页
        2.1.1 数据挖掘的概念第16-17页
        2.1.2 数据挖掘的过程第17-18页
        2.1.3 数据挖掘的分类第18-19页
    2.2 贫困生校园卡消费行为分析第19-21页
        2.2.1 贫困生概念第19页
        2.2.2 贫困生校园卡消费行为分析的概念第19-20页
        2.2.3 贫困生校园卡消费行为分析的依据第20-21页
第三章 问题分析及总体方案设计第21-24页
    3.1 问题分析第21-22页
        3.1.1 问题陈述第21页
        3.1.2 贫困生校园卡数据理解第21页
        3.1.3 贫困生校园卡数据分析主题与目标第21-22页
    3.2 贫困生校园卡数据挖掘总体方案设计第22-24页
        3.2.1 贫困生校园卡数据仓库设计第22页
        3.2.2 贫困生校园卡数据预处理模块第22-23页
        3.2.3 关联规则挖掘模块第23页
        3.2.4 结果输出模块第23-24页
第四章 贫困生校园卡数据仓库的建立第24-31页
    4.1 贫困生校园卡数据仓库设计第24-28页
        4.1.1 数据仓库需求分析第24-25页
        4.1.2 数据仓库维度建模第25-26页
        4.1.3 数据仓库事实表设计第26页
        4.1.4 数据仓库维度表设计第26-27页
        4.1.5 数据仓库物理模型第27-28页
    4.2 贫困生校园卡数据预处理第28-31页
        4.2.1 数据清理第28-29页
        4.2.2 数据集成和变换第29-30页
        4.2.3 数据归约第30-31页
第五章 贫困生校园卡数据关联规则挖掘模块的解决方案第31-36页
    5.1 Apriori 算法及其局限性分析第31-33页
        5.1.1 Apriori 算法介绍第31-32页
        5.1.2 Apriori 算法缺陷第32-33页
    5.2 一种面向多值属性的关联规则算法改进第33-36页
        5.2.1 多值属性关联规则的提出第33页
        5.2.2 多值属性关联规则的基本概念第33-34页
        5.2.3 多值属性关联规则算法设计第34-36页
第六章 原型系统的实现及结果分析第36-44页
    6.1 系统实现环境第36页
    6.2 系统实现过程第36-41页
    6.3 结果呈现及分析第41-44页
总结与展望第44-45页
参考文献第45-48页
致谢第48页

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