关联规则在高职院校教学管理中的应用研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 数据挖掘的产生 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 数据仓库与数据挖掘技术 | 第12-23页 |
| 2.1 数据仓库技术 | 第12-15页 |
| 2.1.1 数据仓库的定义 | 第12页 |
| 2.1.2 数据仓库的建模 | 第12-14页 |
| 2.1.3 数据仓库系统的结构 | 第14-15页 |
| 2.1.4 数据仓库构建方法和步骤 | 第15页 |
| 2.2 联机分析处理 | 第15-18页 |
| 2.2.1 OLAP的功能及体系结构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 OLAP数据组织模型 | 第16-18页 |
| 2.3 数据挖掘技术 | 第18-22页 |
| 2.3.1 数据挖掘定义 | 第18-19页 |
| 2.3.2 数据挖掘步骤 | 第19-20页 |
| 2.3.3 数据挖掘方法 | 第20-22页 |
| 2.4 三者的关系 | 第22-23页 |
| 2.4.1 数据仓库与数据挖掘的关系 | 第22页 |
| 2.4.2 OLAP与数据挖掘的比较 | 第22-23页 |
| 第三章 教务信息分析数据仓库的设计 | 第23-37页 |
| 3.1 数据挖掘技术在教育信息中的应用 | 第23-24页 |
| 3.2 教务信息分析数据仓库模型的建立 | 第24-28页 |
| 3.2.1 主题的建立 | 第24页 |
| 3.2.2 建立数据仓库的数据模型 | 第24-28页 |
| 3.3 教务信息分析数据仓库的生成 | 第28-32页 |
| 3.3.1 教学信息分析数据仓库的设计流程 | 第28-29页 |
| 3.3.2 源数据的分析及处理 | 第29-30页 |
| 3.3.3 教学信息分析数据仓库的构建 | 第30-32页 |
| 3.3.4 教学信息分析数据仓库的管理 | 第32页 |
| 3.4 多维数据集的操作和分析 | 第32-37页 |
| 3.4.1 SQLServer2000分析服务器 | 第32-33页 |
| 3.4.2 多维数据的浏览 | 第33-35页 |
| 3.4.3 基于多维数据集的学生成绩分析 | 第35-37页 |
| 第四章 关联规则技术及算法改进 | 第37-44页 |
| 4.1 关联规则概述 | 第37-38页 |
| 4.1.1 关联规则的概念 | 第37页 |
| 4.1.2 关联规则挖掘算法分类 | 第37-38页 |
| 4.2 关联规则挖掘算法——频繁集方法 | 第38-40页 |
| 4.3 关联规则挖掘算法的改进 | 第40-44页 |
| 4.3.1 改进算法的准备 | 第40-41页 |
| 4.3.2 基于数组的Apriori算法的改进 | 第41页 |
| 4.3.3 实例分析 | 第41-43页 |
| 4.3.4 实验结果与比较 | 第43-44页 |
| 第五章 关联规则在成绩预警中的应用 | 第44-47页 |
| 5.1 问题的提出 | 第44-45页 |
| 5.2 成绩预警模型的描述 | 第45页 |
| 5.3 成绩预警模型的构建 | 第45-47页 |
| 5.3.1 成绩数据预处理 | 第45-46页 |
| 5.3.2 挖掘关联规则 | 第46-47页 |
| 5.3.3 解释与评价 | 第47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
