基于数据挖掘技术的学生成绩分析
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题学术和应用意义 | 第9页 |
| ·国内外现状综述 | 第9-11页 |
| ·研究的内容、目的 | 第11-12页 |
| ·采取的研究方法 | 第12-13页 |
| ·调查法 | 第12页 |
| ·实验法 | 第12页 |
| ·文献研究法 | 第12-13页 |
| ·定量分析法 | 第13页 |
| ·定性分析法 | 第13页 |
| ·工具的选择 | 第13-15页 |
| 2 基于总结规则的数据挖掘——成绩统计分析 | 第15-27页 |
| ·学生成绩总体特征分析 | 第15-19页 |
| ·初步分析 | 第15页 |
| ·总体水平与分布特征分析 | 第15-17页 |
| ·频数分布与正态检验 | 第17-19页 |
| ·试卷质量评估 | 第19-20页 |
| ·难度检验 | 第19-20页 |
| ·区分度检验 | 第20页 |
| ·实例分析 | 第20-27页 |
| ·数据的导入 | 第21-22页 |
| ·学生成绩总体特征分析 | 第22-25页 |
| ·试卷质量评估 | 第25-27页 |
| 3 聚类分析 | 第27-35页 |
| ·聚类分析原理 | 第27-32页 |
| ·数据规格化处理 | 第27-28页 |
| ·建立相似（距离）矩阵 | 第28-29页 |
| ·主要聚类方法 | 第29-32页 |
| ·实例分析 | 第32-35页 |
| ·学生成绩的层次聚类分析 | 第32-33页 |
| ·学生成绩的K-Means 算法聚类分析 | 第33-35页 |
| 4 属性约简 | 第35-39页 |
| ·属性约简原理 | 第35-37页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第35-37页 |
| ·粗糙集模型的算法 | 第37页 |
| ·实例分析 | 第37-39页 |
| 5 关联规则 | 第39-44页 |
| ·关联规则原理 | 第39-42页 |
| ·关联规则的概念与过程 | 第39页 |
| ·基于关系代数理论的关联规则挖掘算法ORAR | 第39-42页 |
| ·关联规则的生成 | 第42页 |
| ·实例分析 | 第42-44页 |
| ·数据转换 | 第42-43页 |
| ·关联规则生成 | 第43-44页 |
| 6 总结与展望 | 第44-45页 |
| ·总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附 | 第48-49页 |
| 1.攻读硕士学位期间发表的论文目录、科研情况 | 第48-49页 |
| 2. 调查问卷 | 第49页 |
