数据挖掘技术在教学管理中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的发展史及国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘的发展史 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 数据挖掘理论 | 第14-24页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第14页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘的工具 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的应用领域 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘研究的热点和主要发展趋势 | 第22页 |
| ·数据挖掘研究的热点 | 第22页 |
| ·数据挖掘的主要发展趋势 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 数据预处理 | 第24-31页 |
| ·数据清理 | 第24-26页 |
| ·数据集成 | 第26-27页 |
| ·数据变换 | 第27-28页 |
| ·数据离散化和概念分层 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 数据挖掘系统设计 | 第31-53页 |
| ·关联规则在系统中的应用研究 | 第31-39页 |
| ·关联规则 | 第31-32页 |
| ·挖掘关联规则的基本步骤 | 第32-33页 |
| ·关联规则的算法-Apriori算法 | 第33-34页 |
| ·Apriori算法改进 | 第34-37页 |
| ·英语成绩的模型及求解 | 第37-39页 |
| ·决策树在系统中的应用 | 第39-44页 |
| ·决策树算法概述 | 第39-40页 |
| ·决策树的构造算法 | 第40页 |
| ·信息增益算法 | 第40-41页 |
| ·学生就业方向指导 | 第41-44页 |
| ·聚类分析算法的应用 | 第44-52页 |
| ·聚类分析概述 | 第45页 |
| ·聚类分析的数据类型 | 第45-47页 |
| ·聚类分析的距离度量 | 第47页 |
| ·聚类分析方法的分类 | 第47-48页 |
| ·K-均值算法 | 第48-49页 |
| ·试卷质量分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简历 | 第61页 |
