数据仓库和数据挖掘在科信学院学生成绩系统的应用研究



数据仓库和数据挖掘在科信学院学生成绩系统的应用研究

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数据仓库和数据挖掘在科信学院学生成绩系统的应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-12页
· 研究的背景	第7-9页
· 科信学院学生成绩系统使用的背景情况	第7页
· 科信学院学生成绩系统存在的问题	第7-8页
· 数据仓库和数据挖掘技术在学生成绩方面的应用情况	第8页
· 论文的研究背景	第8-9页
· 国内外研究与应用的现状	第9页
· 论文研究的意义	第9-10页
· 本论文所做的工作内容	第10-12页
第二章数据仓库和数据挖掘技术	第12-20页
· 数据仓库技术	第12-15页
· 数据仓库的定义	第12页
· 数据仓库的特点	第12-13页
· 数据仓库的组成	第13页
· 数据仓库的体系结构	第13-14页
· 数据仓库的技术、方法与产品	第14-15页
· 数据挖掘技术	第15-18页
· 数据挖掘的定义	第15-16页
· 数据挖掘的功能	第16页
· 数据挖掘的对象	第16页
· 数据挖掘的流程	第16-17页
· 数据挖掘的分析方法	第17-18页
· 数据仓库与数据挖掘的关系	第18-20页
· 多维数据分析和数据挖掘的联系与区别	第18页
· 数据仓库与数据挖掘的联系	第18-19页
· 数据仓库与数据挖掘的区别	第19-20页
第三章科信学院学生成绩数据仓库的实现	第20-40页
· 科信学院学生成绩数据仓库特点的分析	第20页
· 学生成绩数据仓库的分析与设计	第20-31页
· 需求分析	第20-23页
· 概念模型设计	第23-26页
· 逻辑模型设计	第26-27页
· 物理模型设计	第27-31页
· 数据获取阶段	第31-33页
· 数据抽取	第31页
· 数据预处理	第31-32页
· 数据的导入	第32-33页
· 学生成绩数据仓库的体系结构	第33-34页
· 利用学生成绩数据仓库产品——OLAP分析工具	第34-40页
· 多维数据集中数据的多维度的浏览	第34-35页
· 多维数据立方体进行OLAP操作	第35-37页
· 学生成绩多维数据的分析	第37-40页
第四章数据挖掘技术在学生成绩系统中的实现	第40-59页
· 分类规则的挖掘	第40-42页
4.1.1. 分类预测	第40页
· 数据分类步骤	第40-42页
· 数据准备	第42-43页
· 算法描述	第43-45页
· 决策树算法C4.5方法的基本思想	第44页
· 学生成绩评估模块中用C4.5算法描述	第44-45页
· 属性选择度量	第45-46页
· 算法实现	第46-55页
· 决策树的构造	第46-55页
· 预测学生成绩的分类情况	第55-56页
· 应用与操作实践	第56-57页
· 结论	第57-59页
第五章结论与展望	第59-61页
· 结论	第59页
· 展望	第59-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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