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谈述数据挖掘决策树和关联规则在教学评价系统中的运用怎样写毕业论文
走势和行为172.3.2 关联分析17-182.3.3 聚类182.3.4 概念描述182.3.5 偏差检测182.4 数据挖掘的对象18-202.5 本章小结20-21第3章 决策树算法概述21-313.1 决策树算法概述21-233.1.1 数据挖掘中的分类21-223.1.2 决策树分类技术223.1.3 决策树概述22-233.2 决策树典型算法简介23-293.2.1 ID3 算法23-253.2.2 C4.5 算法25-273
摘要:教学质量是远程教育高校存活的根本,教学评价则是监控教学质量的有效手段。传统的教学评价办法不能客观、全面地反映教学效果,也无法说明影响教学效果的具体因素,难从帮助决策者以评价结果中找到有关教学质量的规律。数据挖掘运用到教学评价中解决了这一难题。采取数据挖掘办法,对教学信息和评价数据进行分析,提取蕴藏在其中潜在有用的知识,可从帮助决策者找到规律,研究影响教师教学效果的各种因素,以而改进教学管理,优化资源配置,提升教学质量。本论文主要任务是在探讨数据挖掘的基础上,构建基于数据挖掘的教学质量评价体系。在方案实施上,使用山西电大的教学信息和评价数据,完成了以数据采集、数据预处理,决策树的生成、剪枝,决策树预测模型的建立,产生分类规则从及使用关联规则对预测模型进行验证的数据挖掘的全历程。最后,采取SQLServer数据库,从VB语言为开发工具,将预测模型程序化,实现了具有决策树和关联规则分析功能的教学评价体系。 关键词:数据挖掘论文 教学评价论文 决策树论文 关联规则论文
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    摘要4-5

    Abstract5-9

    第1章 绪论9-15

    1.1 论文的探讨背景、目的和作用9-10

    1.2 数据挖掘的进展历史及国内外探讨近况10-12

    1.3 论文的主要内容和组织结构12-15

    第2章 数据挖掘概述15-21

    2.1 数据挖掘的定义15-16

    2.2 数据挖掘的步骤16-17

    2.3 数据挖掘的功能17-18

    2.3.1 自动预测走势和行为17

    2.3.2 关联分析17-18

    2.3.3 聚类18

    2.3.4 概念描述18

    2.3.5 偏差检测18

    2.4 数据挖掘的对象18-20

    2.5 本章小结20-21

    第3章 决策树算法概述21-31

    3.1 决策树算法概述21-23

    3.1.1 数据挖掘中的分类21-22

    3.1.2 决策树分类技术22

    3.1.3 决策树概述22-23

    3.2 决策树典型算法简介23-29

    3.2.1 ID3 算法23-25

    3.2.2 C4.5 算法25-27

    3.2.3 CART 算法27

    3.2.4 SLIQ 算法27-28

    3.2.5 SPRINT 算法28-29

    3.3 本章小结29-31

    第4章 关联规则31-35

    4.1 关联规则的基本概念31-32

    4.2 关联规则的分类32-33

    4.3 APRIORI 算法描述33-34

    4.4 本章小结34-35

    第5章 基于决策树的教学评价体系的分析与设计35-47

    5.1 不足的提出35-36

    5.2 教学评价体系需求分析36-37

    5.3 教学评价体系流程图37

    5.4 教学评价体系功能分析37-38

    5.5 教学评价体系设计38-45

    5.5.1 确定数据挖掘对象和目标39

    5.5.2 数据采集39

    5.5.3 数据预处理39-41

    5.5.3.1 数据集成40

    5.5.3.2 数据清理40-41

    5.5.3.3 数据转换41

    5.5.4 数据分类挖掘41-44

    5.5.5 分类规则生成44-45

    5.6 本章小结45-47

    第6章 教学评价体系的实现47-59

    6.1 体系设计的目标47

    6.2 体系主要功能模块47-48

    6.3 体系主要操作界面48-49

    6.4 体系的实现49-53

    6.4.1 体系实现的工具和开发环境49

    6.4.2 体系技术的实现49-53

    6.4.2.1 数据文件的显示49-50

    6.4.2.2 决策树的生成50

    6.4.2.3 决策树的剪枝50-52

    6.4.2.4 分类规则的产生52-53

    6.4.2.5 保存53

    6.5 教学评价体系中关联规则的运用53-56

    6.5.1 数据预处理53-54

    6.5.2 关联规则挖掘54-56

    6.6 教学评价体系总结56-57

    6.7 本章小结57-59

    结论59-61

    参考文献61-63

    致谢63

0-121.3 论文的主要内容和组织结构12-15第2章 数据挖掘概述15-212.1 数据挖掘的定义15-162.2 数据挖掘的步骤16-172.3 数据挖掘的功能17-182.3.1 自动预测走势和行为172.3.2 关联分析17-182.3.3 聚类182.3.4 概念描述182.3.5 偏差检测182.4 数据挖掘的对象18-202.5 本章小结20-21第3章 决策树算法概述21-313.1 决策树算法概述

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