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基于数据挖掘的井斜机理分析与井斜预测技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-18页
   ·研究意义及选题依据第11-12页
   ·井斜问题概述第12-16页
     ·井斜的相关参数第12-13页
     ·井斜的原因第13-14页
       ·地质因素第13-14页
       ·技术因素第14页
       ·钻进参数因素第14页
     ·国外直井防斜理论和技术研究现状第14-16页
     ·国内外井眼轨迹预测研究现状第16页
   ·主要研究内容与研究思路第16-18页
     ·主要研究内容第16页
     ·研究思路第16-18页
第2章 数据挖掘技术与工具介绍第18-27页
   ·数据挖掘的定义第18页
   ·数据挖掘的功能第18-19页
   ·数据挖掘的步骤第19-20页
     ·数据预处理第19-20页
     ·数据挖掘第20页
     ·模式评估和解释第20页
   ·数据挖掘常用算法第20-22页
     ·关联规则第20-21页
     ·决策树第21页
     ·贝叶斯分类第21页
     ·神经网络第21-22页
   ·数据挖掘工具介绍第22-27页
     ·SQL Servers 2008 Excel数据挖掘组件第23-25页
       ·数据准备第23页
       ·数据建模第23页
       ·准确性和验证第23-25页
     ·SPSS Clementine第25-27页
第3章 应用Excel数据挖掘组件分析钻井数据第27-51页
   ·数据录入第27-29页
   ·数据预处理第29-36页
     ·数据变换第29页
     ·数据清理第29-32页
     ·数据离散化第32-36页
   ·建立模型第36-47页
     ·创建数据挖掘结构第36页
     ·Microsoft决策树第36-39页
     ·Microsoft Naive Bayes算法第39-43页
     ·Microsoft关联规则第43-45页
     ·Microsoft神经网络第45-47页
   ·模型对比第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 应用SPSS Clementine进行数据挖掘第51-70页
   ·数据导入第51-52页
   ·数据预处理第52-54页
     ·数据清理第52页
     ·数据变换第52-53页
     ·数据离散化第53-54页
   ·建立模型及分析结果第54-69页
     ·决策树第55-64页
       ·决策树模型的创建方法第55页
       ·决策树挖掘结果第55-61页
       ·模型分析和评估第61-64页
     ·关联规则第64-66页
     ·贝叶斯第66-67页
     ·神经网络第67-69页
   ·本章结论第69-70页
第5章 石湖井井斜机理分析第70-75页
   ·井斜关键因素分析第70-71页
   ·井斜机理分析第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第6章 基于数据挖掘技术的井斜预测系统的初步设计第75-80页
   ·系统的初步设计第75-77页
     ·主要功能和目的第75页
     ·主要工作原理和主要组成部分第75-76页
     ·井斜预测系统工作流程第76-77页
   ·系统测试第77-79页
     ·Excel数据挖掘组件建立预测模型第77-78页
     ·SPSS Clementine建立模型第78-79页
   ·本章小结第79-80页
结论第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-84页
攻读学位期间取得学术成果第84页

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