数据挖掘在中央广播电视大学学生流失分析中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·选题意义 | 第8-9页 |
| ·论文主要工作 | 第9页 |
| ·论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术相关理论 | 第11-19页 |
| ·数据仓库（DW） | 第11-13页 |
| ·数据仓库的定义 | 第11页 |
| ·数据仓库的特征 | 第11-12页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第12-13页 |
| ·联机分析处理（OLAP） | 第13-14页 |
| ·OLAP 定义及相关概念 | 第13-14页 |
| ·OLAP 的分析操作 | 第14页 |
| ·数据挖掘（DM） | 第14-19页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第15页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘厂商和工具 | 第17-19页 |
| 第三章 数据挖掘在流失分析中运用 | 第19-36页 |
| ·业务分析及需求分析 | 第19-25页 |
| ·研究重点及业务依据 | 第19-21页 |
| ·流失状态定义 | 第21-22页 |
| ·原因及对策建议 | 第22页 |
| ·常用流失分析技术算法的比较 | 第22-24页 |
| ·基于分析电大学生流失的算法选择及原因 | 第24-25页 |
| ·基于决策树的流失分类及预测 | 第25-32页 |
| ·分类方法 | 第25-26页 |
| ·预测 | 第26页 |
| ·决策树 | 第26-30页 |
| ·基于决策树的流失分析算法设计及流程 | 第30-32页 |
| ·基于贝叶斯的流失预测分析 | 第32-34页 |
| ·贝叶斯（Na ve Bayes） | 第32-33页 |
| ·基于贝叶斯流失预测的算法设计及流程 | 第33-34页 |
| ·基于关联规则的流失影响因素分析 | 第34-36页 |
| ·关联规则 | 第34-35页 |
| ·基于关联规则的流失状态影响因素分析算法流程 | 第35-36页 |
| 第四章 中央电大流失分析系统的设计和建立 | 第36-53页 |
| ·中央电大学生流失分析系统总体设计 | 第36-39页 |
| ·设计目标 | 第36页 |
| ·系统结构 | 第36-38页 |
| ·功能模块 | 第38页 |
| ·运行环境及解决方案 | 第38-39页 |
| ·数据仓库设计和建立 | 第39-53页 |
| ·设计主题 | 第39-40页 |
| ·多维立方体设计 | 第40-45页 |
| ·ELT 过程 | 第45-50页 |
| ·流失分析数据 ETL | 第50-53页 |
| 第五章 OLAP 及数据挖掘模型建立 | 第53-61页 |
| ·联机分析处理 OLAP | 第53-56页 |
| ·多维数据集建立及生成 | 第53-55页 |
| ·多维数据集分析及应用 | 第55-56页 |
| ·数据挖掘模型建立 | 第56-61页 |
| ·流失分类模型建立 | 第57-58页 |
| ·流失预测模型建立 | 第58-59页 |
| ·流失原因分析模型建立 | 第59-61页 |
| 第六章 模型应用实例 | 第61-77页 |
| ·基于 OLAP 的相关主题分析 | 第61-65页 |
| ·相关主题分析 | 第61页 |
| ·分析实例 | 第61-65页 |
| ·数据挖掘模型的应用及评估 | 第65-77页 |
| ·分类模型应用及评估 | 第65-69页 |
| ·预测模型应用及评估 | 第69-73页 |
| ·流失原因分析模型应用及评估 | 第73-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-80页 |
