| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 数据仓库与数据挖掘技术 | 第16-24页 |
| 2.1 数据仓库 | 第16-19页 |
| 2.1.1 数据仓库的特点 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数据仓库的功能描述 | 第17页 |
| 2.1.3 数据仓库的体系结构 | 第17-18页 |
| 2.1.4 数据仓库的ETL过程 | 第18页 |
| 2.1.5 数据仓库的设计 | 第18-19页 |
| 2.2 数据挖掘 | 第19-21页 |
| 2.2.1 数据挖掘的定义 | 第19页 |
| 2.2.2 数据挖掘与数据仓库的关系 | 第19页 |
| 2.2.3 数据挖掘的功能 | 第19-20页 |
| 2.2.4 数据挖掘流程 | 第20-21页 |
| 2.3 数据挖掘模型和算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 关联规则 | 第21页 |
| 2.3.2 决策树 | 第21-22页 |
| 2.3.3 其他数据挖掘算法 | 第22-23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 学生成绩数据仓库的设计与分析 | 第24-31页 |
| 3.1 学生成绩数据仓库的特点分析 | 第24页 |
| 3.2 学生成绩数据仓库的模型设计 | 第24-30页 |
| 3.2.1 数据仓库概念模型的设计 | 第25-26页 |
| 3.2.2 数据仓库逻辑模型的设计 | 第26-27页 |
| 3.2.3 数据仓库物理模型的设计 | 第27-29页 |
| 3.2.4 数据仓库的数据加载 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 数据挖掘在学生成绩分析中的应用与实现 | 第31-53页 |
| 4.1 数据挖掘在学生成绩分析中的应用研究 | 第31-32页 |
| 4.2 关联规则和决策树结合算法 | 第32-33页 |
| 4.2.1 算法设计思路概述 | 第32页 |
| 4.2.2 关联规则与决策树组合算法介绍 | 第32-33页 |
| 4.3 数据挖掘在学生成绩分析中的应用 | 第33-52页 |
| 4.3.1 关联规则在学生成绩分析中的研究与应用 | 第33-42页 |
| 4.3.2 关联规则与决策树组合算法在学生课程成绩分析中的应用 | 第42-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |