数据挖掘在学校机房信息管理中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 前言 | 第8-13页 |
| ·课题研究的背景和目的 | 第8-9页 |
| ·课题研究的现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的主要内容以及创新点 | 第10-11页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第10-11页 |
| ·课题研究的创新点 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘相关知识 | 第13-24页 |
| ·数据挖掘的定义和发现知识的过程 | 第13-18页 |
| ·数据准备 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·模式的评估和解释 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的对象 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的分析方法 | 第19-22页 |
| ·聚类分析 | 第19-20页 |
| ·分类 | 第20页 |
| ·预测 | 第20-21页 |
| ·关联分析 | 第21页 |
| ·时序模式 | 第21页 |
| ·偏差检测 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘方法和技术 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 机房信息管理系统功能与设计 | 第24-33页 |
| ·设计背景 | 第24页 |
| ·机房信息管理系统功能 | 第24-26页 |
| ·机房信息管理系统设计 | 第26-31页 |
| ·数据设计 | 第26-29页 |
| ·体系结构设计 | 第29-30页 |
| ·接口设计 | 第30页 |
| ·过程设计 | 第30-31页 |
| ·机房上机管理系统的设计总结 | 第31-32页 |
| ·系统管理还存在的问题 | 第31-32页 |
| ·系统管理需要技术来改进 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 构建机房信息管理系统数据仓库 | 第33-44页 |
| ·数据仓库的构建 | 第33-38页 |
| ·数据仓库概念 | 第33-34页 |
| ·数据仓库架构方式 | 第34-36页 |
| ·数据仓库数据库的设计 | 第36-38页 |
| ·机房信息管理数据仓库的建立 | 第38-43页 |
| ·机房信息管理数据仓库建立的策略 | 第38-39页 |
| ·机房信息管理数据仓库事实表模型 | 第39-42页 |
| ·机房管理信息数据仓库元数据的设计 | 第42-43页 |
| ·机房信息管理系统数据仓库过程 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 机房信息管理系统的数据挖掘 | 第44-67页 |
| ·机房信息管理系统中数据挖掘过程的设计 | 第44-45页 |
| ·数据预处理 | 第45-47页 |
| ·聚类分析的概念 | 第47-50页 |
| ·聚类分析概述 | 第47-48页 |
| ·聚类分析中的数据类型和距离的度量 | 第48-49页 |
| ·聚类方法的分类 | 第49-50页 |
| ·K—Means算法 | 第50-62页 |
| ·K—Means过程 | 第50-52页 |
| ·改进的K—Means算法 | 第52-61页 |
| ·K—Means算法在机房信息管理中挖掘的结果 | 第61-62页 |
| ·基于密度的方法 | 第62-65页 |
| ·DBSCAN算法概述 | 第62-64页 |
| ·对于机房信息数据的DBSCAN算法 | 第64-65页 |
| ·聚类结果分析 | 第65-67页 |
| 第6章 结论和展望 | 第67-68页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72页 |
