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數據挖掘在學生成績分析中的應用研究

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數據挖掘在學生成績分析中的應用研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
abstract第4-8頁
1 緒論第8-13頁
 1.1 研究背景和意義第8-9頁
 1.2 國內外研究現狀第9-11頁
  1.2.1 國外研究現狀第9-10頁
  1.2.2 國內研究現狀第10-11頁
 1.3 論文的研究內容第11-12頁
 1.4 論文的組織結構第12-13頁
2 數據挖掘概述第13-21頁
 2.1 數據挖掘的概念第13頁
 2.2 數據挖掘的方法第13-15頁
 2.3 數據挖掘的過程第15-17頁
 2.4 數據挖掘工具簡介第17-20頁
 2.5 本章小結第20-21頁
3 面向教師的命題科學性評價第21-35頁
 3.1 教師命題科學性評價指標第21-26頁
  3.1.1 簡單指標第22-23頁
  3.1.2 特征描述指標第23-25頁
  3.1.3 頻率分布指標第25-26頁
 3.2 基于特征描述的學生成績分析第26-34頁
  3.2.1 數據的獲取與導入第26-28頁
  3.2.2 學生成績總體特征描述第28-34頁
 3.3 本章小結第34-35頁
4 面向學生課程成績的聚類分析第35-51頁
 4.1 聚類分析第35-40頁
  4.1.1 聚類分析的概念第35-36頁
  4.1.2 聚類分析的分類第36-37頁
  4.1.3 K-Means算法的思想第37-38頁
  4.1.4 K-Means算法的流程第38-39頁
  4.1.5 K-Means算法的特點第39頁
  4.1.6 K-Means算法的優缺點第39-40頁
 4.2 基于聚類分析的學生成績分析第40-50頁
  4.2.1 方案設計第40頁
  4.2.2 數據準備第40-41頁
  4.2.3 模型建立第41-46頁
  4.2.4 挖掘結果與分析第46-50頁
 4.3 本章小結第50-51頁
5 面向教學管理的課程關聯分析第51-68頁
 5.1 關聯規則第51-60頁
  5.1.1 關聯規則的概念第52-53頁
  5.1.2 關聯規則的分類第53-54頁
  5.1.3 Apriori算法的思想第54頁
  5.1.4 Apriori算法的流程第54-57頁
  5.1.5 Apriori算法的性質第57頁
  5.1.6 Apriori算法實例分析第57-59頁
  5.1.7 Apriori算法的優缺點第59-60頁
 5.2 基于關聯規則的學生成績分析第60-67頁
  5.2.1 方案設計第60頁
  5.2.2 數據準備第60-61頁
  5.2.3 模型建立第61-64頁
  5.2.4 挖掘結果與分析第64-67頁
 5.3 本章小結第67-68頁
6 總結第68-69頁
致謝第69-70頁
參考文獻第70-73頁
攻讀碩士學位期間公開發表的論文第73頁

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