数据仓库与数据挖掘技术在招生决策中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-10页 |
| ·背景 | 第8页 |
| ·论文工作 | 第8页 |
| ·论文组织 | 第8-10页 |
| 第二章 数据仓库与数据挖掘技术 | 第10-16页 |
| ·数据仓库技术 | 第10页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第10-12页 |
| ·源数据 | 第11页 |
| ·数据的存储与管理 | 第11页 |
| ·OLAP服务器 | 第11-12页 |
| ·前端工具与应用 | 第12页 |
| ·联机分析处理技术 | 第12页 |
| ·数据挖掘技术 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程模型 | 第13-14页 |
| ·Fayyad过程模型 | 第13-14页 |
| ·CRISP-DM过程模型 | 第14页 |
| ·数据挖掘技术与数据仓库的关系 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘与OLAP的联系与区别 | 第15-16页 |
| 第三章 数据仓库解决方案与挖掘工具选择 | 第16-21页 |
| ·数据仓库解决方案比较与选择 | 第16-18页 |
| ·数据挖掘工具 | 第18-21页 |
| ·选择原则 | 第18页 |
| ·挖掘工具介绍 | 第18-21页 |
| 第四章 招生决策数据仓库的设计与实现 | 第21-37页 |
| ·确定决策主题 | 第21页 |
| ·数据准备 | 第21页 |
| ·招生数据仓库建模 | 第21-25页 |
| ·概念建模 | 第22页 |
| ·逻辑建模 | 第22-23页 |
| ·物理建模 | 第23-25页 |
| ·数据清洗、抽取、转换、加载 | 第25-33页 |
| ·ETL问题及解决 | 第25-27页 |
| ·实现途径 | 第27-28页 |
| ·具体实现 | 第28-33页 |
| ·联机分析处理 | 第33-37页 |
| ·多维数据集的建立 | 第33-34页 |
| ·生源结构分析 | 第34-35页 |
| ·生源流失分析 | 第35-37页 |
| 第五章 数据挖掘在招生决策中的应用 | 第37-45页 |
| ·数据挖掘应用流程 | 第37-38页 |
| ·基于关联规则挖掘 | 第38-40页 |
| ·关联规则的基本模型描述 | 第38-39页 |
| ·具体实现 | 第39-40页 |
| ·挖掘结果展现 | 第40页 |
| ·分类规则挖掘 | 第40-41页 |
| ·聚类规则挖掘 | 第41-42页 |
| ·评估和检验 | 第42-43页 |
| ·规则的解释与应用 | 第43-45页 |
| 第六章 结论与展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 作者简介 | 第49页 |
