数据挖掘技术在学生成绩管理系统的研究及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题的背景与意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作及工作目标 | 第9-10页 |
| ·本论文的结构介绍 | 第10-12页 |
| 第二章 相关原理和技术 | 第12-23页 |
| ·数据仓库相关概念 | 第12-13页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第13-14页 |
| ·数据仓库结构类型 | 第14-16页 |
| ·联机分析处理技术 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘技术 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘流程 | 第19-22页 |
| ·数据准备 | 第20页 |
| ·数据开采 | 第20页 |
| ·结果表达和解释 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 成绩数据仓库的设计 | 第23-42页 |
| ·确定决策主题 | 第23-24页 |
| ·数据准备 | 第24页 |
| ·成绩数据仓库建模 | 第24-30页 |
| ·概念模型 | 第24-26页 |
| ·逻辑模型 | 第26-28页 |
| ·物理模型 | 第28-30页 |
| ·数据抽取、清洗、转换、加载 | 第30-35页 |
| ·ETL 问题与解决 | 第30-32页 |
| ·实现途径 | 第32页 |
| ·具体实现 | 第32-35页 |
| ·联机分析处理 | 第35-42页 |
| ·多维数据集的建立 | 第35-39页 |
| ·课程及格率 | 第39-40页 |
| ·课程优秀率 | 第40-41页 |
| ·课程感兴趣度 | 第41-42页 |
| 第四章 数据挖掘技术在成绩管理系统决策中的应用 | 第42-59页 |
| ·关联规则挖掘 | 第42-48页 |
| ·关联规则基本描述 | 第42-43页 |
| ·Apriori 算法实现 | 第43-47页 |
| ·具体实现及挖掘结果展现 | 第47-48页 |
| ·聚类规则挖掘 | 第48-51页 |
| ·聚类算法基本描述 | 第48-49页 |
| ·k-means（k-平均值）算法的实现 | 第49页 |
| ·具体实现及挖掘结果展现 | 第49-51页 |
| ·分类规则挖掘 | 第51-58页 |
| ·分类算法基本描述 | 第51-52页 |
| ·决策树算法的实现 | 第52-58页 |
| ·规则的解释及正确性与有用性验证 | 第58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·下一步工作 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
