本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在中職學(xué)生管理中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 中職 學(xué)生管理 決策支持

【摘要】：本文首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理等技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,然后對(duì)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其常見算法等作了簡(jiǎn)單簡(jiǎn)述,在此基礎(chǔ)上對(duì)這些技術(shù)在中職教育數(shù)據(jù)分析上的應(yīng)用作了詳細(xì)的研究。本文采用了數(shù)據(jù)倉庫技術(shù),引入了決策系統(tǒng)。它不僅具有傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)的基本功能,而且還可以對(duì)學(xué)校日常產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù),利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),提取隱含在其中的事先未知的,潛在的,深層次的,有價(jià)值的信息,并能夠?yàn)楦骷?jí)管理人員進(jìn)行科學(xué)決策提供可靠的數(shù)據(jù)支持,從而確保各項(xiàng)決策的制定更加的科學(xué)與準(zhǔn)確。具體工作如下:首先對(duì)中職學(xué)校班級(jí)學(xué)生管理決策支持系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析,在需求分析的基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和模塊設(shè)計(jì)。然后詳細(xì)的論述了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)集的建立過程,在數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上建立了班級(jí)學(xué)生細(xì)分模型、班級(jí)學(xué)生成績(jī)影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則分析模型、班級(jí)學(xué)生流失因素關(guān)聯(lián)規(guī)則模型三個(gè)數(shù)據(jù)挖掘模型,并對(duì)分析結(jié)果作了分析。最后本文討論了中職班級(jí)管理系統(tǒng)WEB數(shù)據(jù)展現(xiàn)的實(shí)現(xiàn)方法并實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如今廣泛應(yīng)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)中的各行各業(yè),然而在中等職業(yè)教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究還比較少,在國(guó)家大力發(fā)展職業(yè)教育的背景下,本文研究了數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)在中等職業(yè)教育中的應(yīng)用,這對(duì)提高中等職業(yè)教育的教學(xué)質(zhì)量有一定的幫助。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 中職 學(xué)生管理 決策支持
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：G717;TP311.13;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-14
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究現(xiàn)狀12
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘在教育領(lǐng)域的應(yīng)用12
• 1.3 本文主要研究工作12-13
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排13-14
• 第2章 數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)14-28
• 2.1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)14-16
• 2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義及特點(diǎn)14-15
• 2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.3 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)流程16
• 2.1.4 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)常用工具16
• 2.2 聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)16-18
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)18-20
• 2.3.1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)18-19
• 2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘概念19-20
• 2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘算法的分類20
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘算法介紹20-26
• 2.4.1 貝葉斯分類算法21-22
• 2.4.2 聚類算法22-24
• 2.4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法24-26
• 2.5 挖掘工具介紹26-27
• 2.5.1 數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品26-27
• 2.5.2 數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品選擇27
• 2.6 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析27
• 2.7 本章小結(jié)27-28
• 第3章 中職學(xué)生管理DSS系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)28-34
• 3.1 決策支持系統(tǒng)DDS28-30
• 3.1.1 概述28-29
• 3.1.2 決策支持系統(tǒng)的特征及功能29
• 3.1.3 DSS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)29-30
• 3.2 系統(tǒng)需求分析30-31
• 3.3 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)31-32
• 3.4 功能模塊32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 中職學(xué)生管理DSS系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)34-56
• 4.1 源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)34-35
• 4.2 數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載35-38
• 4.2.1 數(shù)據(jù)的ETL過程36-37
• 4.2.2 數(shù)據(jù)的清洗37
• 4.2.3 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換37-38
• 4.3 數(shù)據(jù)倉庫及多維數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)38-41
• 4.3.1 多維數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)38-39
• 4.3.2 多維數(shù)據(jù)集的建立39-40
• 4.3.3 使用多維數(shù)據(jù)集40-41
• 4.4 數(shù)據(jù)挖掘模型設(shè)計(jì)41-51
• 4.4.1 學(xué)生細(xì)分模型的建立42-44
• 4.4.2 學(xué)生成績(jī)影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則模型44-48
• 4.4.3 學(xué)生流失因素關(guān)聯(lián)規(guī)則模型48-51
• 4.5 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的WEB展現(xiàn)51-55
• 4.5.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)選擇51-52
• 4.5.2 連接數(shù)據(jù)倉庫52
• 4.5.3 非數(shù)據(jù)挖掘模塊的實(shí)現(xiàn)52-53
• 4.5.4 數(shù)據(jù)挖掘模塊的WEB展現(xiàn)用到的控件53-54
• 4.5.5 數(shù)據(jù)挖掘WEB展現(xiàn)模塊的實(shí)現(xiàn)54-55
• 4.6 本章小結(jié)55-56
• 總結(jié)及展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 致謝60

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：562773