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摘 要
本论文主要讨论的是数据挖掘在教学工作中的应用,运用数据挖掘的相关技术(如粗糙集、关联规则、决策树、遗传算法等),结合教务中常用的一些数据和关联规则,建立基于数据挖掘的教务分析系统,并进行了程序设计及功能实现。
数据挖掘技术在数据挖掘中的应用主要有:
(1)通过数据挖掘判断教师工作及教学方案;
(2)通过数据挖掘发掘发现教师的职称、性别年龄分布,提高现有教师队伍的合理性;
(3)通过数据挖掘分析优秀学生的生源和地区分布;
(4)通过数据挖掘分析学生的性别和年龄与成绩之间的潜在联系。
数据挖掘系统包括界面的设计、集成,数据库设计以及数据的预处理, 数据仓库的建立以及数据挖掘模型的。
数据挖掘能正确指导教务工作的合理性,为如何安排教学,教务工作管理等提供指导和分析,并为教务工作提供了一种研究思路和分析方法。
关键词: 数据挖掘;教学;Delphi7.0;SQL server 2000
目录
第一章 绪论 5
1.1 课题背景及意义 5
1.2国内外研究现状及发展趋势 5
1.3教学管理的现状 6
1.4研究内容及方法 7
1.5论文组织结构 8
第二章 开发工具介绍 9
2.1 Delphi 7.0简介 9
2.1.1专业的客户/服务器开发工具 9
2.1.2 面向对象的编程 10
2.1.3 Delphi和Object Pascal 10
2.1.4 Delphi和SQL 10
2.1.5 Delphi的数据库特性及功能简介 11
2.1.6 Delphi对多种数据库管理系统的支持 11
2.1.7 异常处理与程序调试 12
2.2 数据仓库 12
2.2.1 数据仓库特点 12
2.2.2 实现方式 13
2.2.3 体系结构 14
2.2.4 组成 15
2.2.5 设计步骤 15
2.2.6 数据仓库和数据库的区别 16
第三章 数据挖掘基本理论 19
3.1数据挖掘简介 19
3.1.1 数据挖掘的概念 20
3.1.2 数据挖掘主要研究内容 21
3.1.3数据挖掘主要研究方法 22
3.2数据挖掘模型研究 24
3.2.1 数据挖掘系统构成 24
3.2.2典型数据挖掘系统结构 25
3.2.3基于Veb的数据挖掘 26
3.3数据挖掘算法研究 27
3.3.1数据挖掘中的关联规则 28
3.3.2 Apriori算法:使用候选项集找频繁项集 30
3.4基于教务决策的关联规则挖掘 32
3.4.1概述 32
3.4.2算法设计 33
3.5基于决策树的挖掘算法 34
3.5.1基本概念 34
3.5.2决策树算法 36
第四章 数据挖掘在教学中的应用模型设计 38
4.1数据库设计 38
4.1.1 学生信息表 38
4.1.2老师信息表 39
4.1.3学生选课表 40
4.1.4学生成绩表 41
4.1.5学生评价表 41
4.2教学数据模型 42
4.2.1 学生数据模型 42
4.2.2 教师数据模型 44
4.3聚类分析视图 45
第五章 系统设计 47
5.1登陆模块 47
5.2用户管理模块 50
5.3数据管理模块 50
5.4数据挖掘模块 57
5.5数据挖掘结果 58
第六章 总结与展望 64
致 谢 65
参考文献 66
在校期间发表的论文及专利 70
3.1.2 数据挖掘主要研究内容
数据挖掘是一个交叉学科领域,受多个学科影响,包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学等。此外,数据挖掘依赖于所用的数据挖掘方法、使用的其他学科的技术,计算机毕业论文,以及所挖掘的数据类型或给定的数据挖掘应用。数据挖掘系统也可能集成空间数据分析、信息检索、模式识别、图像分析、信号处理、Web技术等邻域技术。
(l)根据数据挖掘涉及的数据库类型分类
如果根据数据模型分类,有关系的、事务的、毕业设计,面向对象的、对象—关系的或数据仓库的数据挖掘系统;如果根据所处理的数据的特定类型分类,有空间的、时间序列的、文本的、多媒体的或基于Web的数据挖掘系统。
(2)根据挖掘的知识类型分类
即根据数据挖掘的功能,如特征化、区分、关联、分类聚类、工程硕士论文,孤立点分析、演变分析、偏差分析和类似性分析等分类。此外,也可以根据所挖掘知识的粒度或抽象层进行区分,包括概化知识、原始层知识或多层知识。
(3)根据数据挖掘所用的技术分类
这种分类方法有总结规则挖掘、特征规则挖掘、关联规则挖掘、计算机毕业设计,分类规则挖掘、聚类规则挖掘、趋势分析、偏差分析、模式分析等。
(4)根据所采用的方法分类
5.3数据管理模块
数据管理模块是对数据库进行管理,方便建立数据仓库和挖掘模型,计算机毕业设计定做,根据要研究和挖掘的内容,数据管理模块分为学生信息、教师信息、学生评价、学生成绩和选课信息。
每个模块均能增加,修改和删除记录,同时可以导入导出EXCEL文件。
各个模块如下:
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