数据挖掘技术在高校学生成绩分析中应用的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-13页 |
| ·课题的提出和研究意义 | 第8-9页 |
| ·课题的研究现状 | 第9-11页 |
| ·课题的研究目标和内容 | 第11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 数据挖掘的理论研究 | 第13-23页 |
| ·数据挖掘 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘过程 | 第15-17页 |
| ·数据仓库 | 第17-23页 |
| ·数据仓库概念及特点 | 第17-19页 |
| ·数据的ETL | 第19-20页 |
| ·概念模型 | 第20-23页 |
| 第三章 聚类和决策树算法研究 | 第23-37页 |
| ·聚类算法 | 第23-28页 |
| ·聚类的概念 | 第23-24页 |
| ·主要聚类算法 | 第24-26页 |
| ·K-Means 算法 | 第26-28页 |
| ·决策树算法 | 第28-37页 |
| ·决策树的概念 | 第28-29页 |
| ·决策树构造 | 第29-31页 |
| ·ID3 算法 | 第31-37页 |
| 第四章 基于数据挖掘的学生成绩分析模型 | 第37-52页 |
| ·基于K-Means 算法的成绩评价 | 第37-42页 |
| ·数据预处理 | 第37-39页 |
| ·改进K-Means 算法 | 第39-41页 |
| ·评价模型的构建 | 第41-42页 |
| ·基于ID3 算法的因素影响分析 | 第42-52页 |
| ·数据处理 | 第43-45页 |
| ·模型构建 | 第45-52页 |
| 第五章 基于数据挖掘算法的学生成绩分析模型框架 | 第52-63页 |
| ·业务需求和分析 | 第52页 |
| ·架构设计 | 第52-54页 |
| ·模型框架 | 第54-62页 |
| ·系统框架模型 | 第54-55页 |
| ·数据字典 | 第55-56页 |
| ·模块划分 | 第56-58页 |
| ·系统流程 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·今后工作方向 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
