数据挖掘技术在学生成绩管理系统中应用

数据挖掘技术在学生成绩分析中的研究及应用作者：赵辉学位授予单位：大连海事大学参考文献(57条)1.JBrachman.TAnandTheProcessofKnowledgeDiscoveryinDatabases.AHuman-centeredApproach19962.PadhraicSmythFromDataMiningtoKnowledgeDiscoveryinDatabases19913.卢启程.邹平数据挖掘的研究与应用进展2002(05)4.查看详情5.汤小文.蔡庆生数据挖掘在电信业中的应用2004(06)6.查看详情7.董彩云.曲守宁数据挖据及其在高校教学系统中的应用2004(01)8.彭玉青.张红梅.何华数据挖掘技术及其在教学中的应用2001(04)9.张儒良.王翰虎论数据挖掘优化教学管理2004(02)10.陶兰.王保迎.吕建军数据挖掘技术在高等学校决策支持中的应用2003(02)11.蔡勇.韩永国.刘自伟数据挖掘技术在生源分析中的应用研究2004(12)12.侯识忠.颜君彪.梅晓勇网络环境下的考试系统应用设计与实现2003(26)13.陈京民数据仓库与数据挖掘技术200214.刘爽英.贺利坚企业数据仓库设计方法研究2001(03)15.DataManagementSolution16.HSGill数据仓库一客户/月艮务器规划建立与实现200017.李纪华.王珊OLAP的两种技术199618.Alex.Berson.Stephen构建面向CRM的数据挖掘应用200119.陈文伟数据开采技术研究1998(02)20.JiaweiHan.MichelineKambe.范明数据挖掘概念与技术200121.陈文伟.黄金才数据仓库与数据挖掘200322.李瑞欣.张水平数据仓库建设中的数据预处理2002(05)23.管志刚.金旭数据挖掘中数据预处理的研究与实现2004(07)24.李军数据挖掘系统实现的一般模型2003(03)25.戴超凡.邓苏决策支持的数据分析新技术研究200126.RAgrawal.TImielinski.ASwamiMiningAssociationRulesBetweenSetsofItemsinLargeDatabases199327.RAgrawal.RSrikantFastAlgorithmforMiningAssociationRules199428.KKoperski.JHanDiscoveryofSpatialAssociationRulesinGeographicInformationDatabases199529.NPasquier.YBastideDiscoveringfrequentcloseditemsetsforassociationreels199930.BrinS.MotwaniR.UllmanJDDynamicitemsetcountingandimplicationrulesformarketbasketdata199731.ParkJS.ChenMS.YuPSAneffectivehashbasedalgorithmforminingassociationrules199532.HanJ.FuYDiscoveryofmultiple-levelassociationrulesfromlargedatabases199533.SavasereA.OmiecinskiE.NavatheSAnefficientalgorithmforminingassociationrulesinlargedatabases199534.RAgrawal.SrikantRFastAlgorithmforMiningAssociationRulesinLargeDatabases[ResearchReportRJ9839]199435.RSrikantMiningquantitativeassociationrulesinlargerelationaltables199636.ParkJ.ChenM.YuPAnEffectivehashbasedAlgorithmforMiningAssociationRules1997(05)37.JHan.JPei.YYinMiningfrequentpatternswithoutcandidategeneration200038.SBrin.RMotwani.JDUlmanDynamicitemsetcountingandimplicationrulesformarketbasketanalysis199739.JSPark.MChen.PSYuUsingaHash-BasedMethodwithTransactionTrimmingandDatabaseScanReductionforMiningAssociationRules1997(05)40.ToivonenHSamplingLargeDatabasesforAssociationRules199641.CheungDW.HanJ.NgVMaintenanceofDiscoveredAssociationRulesinLargeDatabases:anincrementalupdatingtechnique199642.CheungDW.HanJ.NgVAFastDistributedAlgorithmforMiningAssociationRules199643.RFeldman.HHirshMachineLearningandDataMining199844.冯玉才.冯剑琳关联规则的增量式更新算法199845.AgrawalR.ShaferJCParallelMiningofAssociationRules:Design,Implemen-tation,andExperience199646.ParkJS.ChenMS.YuPSEfficientParallelMiningforAssociationRules199547.DWCheungEfficientminingofassociationrulesindistributeddatabases199648.铁治欣.陈奇.俞瑞钊采掘关联规则的高效并行算法199949.ZakiMJ.ParthasarathyS.OgiharaMParallelAlgorithmforDiscoveryofAssociationRules199750.KHu.DWCheung.SXiaEffectofAdaptiveIntervalConfigurationonParallelMiningAssociationRule200051.WangXiaoMutualitySets199752.曾安军可能性理论的推广方法及合理性研究1994(02)53.查看详情54.王珊数据仓库技术与联机分析处理199855.段云峰.吴唯宁.李剑威数据仓库及其在电信领域中的应用200356.张云哲数据挖掘技术在邮政CRM中的应用[学位论文]硕士200257.QuinlanJRC4.5programsformachinelearning1993相似文献(10条)1.学位论文迟晓明基于数据仓库与数据挖掘的航空货运分析CRM应用研究2009随着航空货运业的发展，客户关系管理(CRM)的应用越来越广泛，因此，产生了大量的数据，有效的利用这些数据，并充分挖掘这些数据中的隐藏的有用信息，可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。数据挖掘技术以其善于从大型数据仓库中挖掘有用信息的特性而成为航空公司客户关系管理中处理信息的最佳技术选择。通过查阅资料了解到国内部分行业，在数据仓库和数据挖掘的应用方面，已经有了比较好的信息化基础。数据仓库中已储存了大量的数据，但在数据分析等方面却处于薄弱状态。正如航空货运行业，利用信息技术产生和收集数据的能力逐渐加强，如何高效的利用各种数据，在保留现有的客户的基础上开拓新的市场，提高我国航空公司的核心竞争力，是研究航空货运CRM的核心问题。论文在对航空公司客户关系管理中应用数据仓库及数据挖掘所产生的商业价值分析的基础上，分别从构建数据仓库，构建数据挖掘应用系统结构、选择实施方法和基于OLAP技术的航空货运分析四个方面对航空公司客户关系管理做出了逐层深入的研究。首先介绍了客户关系管理(CRM)、数据仓库和数据挖掘技术的定义、发展现状和基本原理，讨论了数据挖掘和数据仓库技术在CRM中的应用意义。其次，对航空货运业在CRM系统基础上组建数据仓库系统的理论和方法进行了深入的探讨，为数据仓库在航空货运业的应用提供了理论依据和实现方法；并提出ETL的定义及应用，还涉及到操作数据存储(ODS)的研究。从概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计论证了航空货运CRM数据仓库中的信息数据模型；根据航空货运业的数据特点和业务需求，提出了航空货运业数据仓库系统的总体框架。在数据仓库构建步骤中，列出了部分构建数据仓库时所用到的程序列表(事实表生成存储过程程序，维度表生成过程程序)。再次，论文接着阐述了航空公司客户关系管理中数据挖掘应用的系统结构与实施方法研究，提出了基于互动循环过程和SEMMA的实施方法，有效解决了航空公司客户关系管理中实施数据挖掘的商业问题和技术问题。研究了Apriori算法及改进的AprioriTid算法和AprioriTidList算法，并在此基础上，说明航空公司CRM中数据挖掘改进实施方法的应用流程。在本文的最后部分，展示了一个基于OLAP技术的面向分析的CRM系统。采用HOLAP方式进行数据存储。这一系统为航空公司提供了OLAP的功能，工作人员可以通过多维视图分析数据。在建立数据仓库的基础上进行数据挖掘，发现整个系统中各个项之间的潜在关系，能够为公司决策者提供决策支持。本文在对目前我国航空货运公司CRM领域需求分析的基础上，结合经典解决方案的优点，首先在数据层实现整合，设计出航空货运公司CRM系统基本框架。在该框架实现中，先分析公司数据仓库的技术需求，再从技术框架、数据库设计、数据建模、数据转换几个关键领域论述了数据仓库的实现。在数据模型设计中，做了一些相应的设计处理，保证了数据的有效性、准确性。2.期刊论文王预.WANGYu数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题-计算机技术与发展2008,18(5)数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展.从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向.数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进.数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器.3.学位论文李雯娟基于医学信息数据仓库的数据挖掘研究2009随着数据库技术的飞速发展，信息技术已渗透到包括医学在内的各种领域。很多大中型医院都相继建立了自己的医院信息系统（HIS），随着HIS的应用和不断发展，数据库中的数据量迅速膨胀，数据库规模逐渐扩大，复杂程度日益增加。但是尽管积累了大量的业务数据，真正能将这些数据的价值挖掘出来，并运用到医院的临床辅助诊断和日常管理决策中去的却很少。本课题针对这种现状，提出了建立基于HIS系统的医学信息数据仓库，在此基础上，对数据仓库中的医疗数据进行疾病监测、预测、医院管理辅助决策等方面的数据挖掘。为医务工作者、临床管理人员、科研人员提供辅助决策与综合分析的工具。本课题通过研究现有医院信息管理系统的结构和数据组成，利用前沿的数据仓库技术，根据实际需求，从医院海量信息数据库中分析、提取、确立主题，进行有效地数据组织，来构建数据仓库模型。在进行数据清理和数据转换后，实现对数据仓库的数据装载。对创建好的数据仓库可以进行SQL查询、报表统计、OLAP数据分析及数据挖掘等方面的应用，来有效地服务于医院的全方位管理