数据仓库与数据挖掘在教务管理系统中的应用

摘要

随着数据库的广泛使用，对数据库数据的分析变得越来越重要。人们对信息的需求已从简单的数据收集型转向了分析加工型。而数据仓库技术就是针对这一问题所提出的一种技术方案。数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合，用来支持管理人员的决策制定过程。数据挖掘是采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析，获取知识的过程。数据仓库与数据挖掘的结合能更好地为决策分析提供有力的依据。 目前，高职院校的教务管理系统普遍缺乏综合分析、辅助决策的能力；并且对历史积累的大量数据无能为力。本文将数据仓库技术引入到高职院校教务管理系统中，构建了教务综合管理系统数据仓库的设计方案，可增强教务管理者的决策能力和水平，充分发挥数据资源的作用，提高数据资源的利用率。同时，数据挖掘技术的引入，又使教务管理系统中的数据资源得以进一步的优化和丰富。 本文探讨了数据仓库和数据挖掘技术的基本理论和方法，探索了数据挖掘的关联规则挖掘，结合教务管理系统，通过挖掘教师教学科研数据，以期得到教师教学科研工作的潜在规则，辅助决策下一阶段的教学科研管理工作，从而实现教务管理数据仓库的数据挖掘。 通过在教务管理系统中的具体挖掘实践，得到了许多有价值信息，以期帮助高职院校更好地进行教务管理，提高教务管理系统的机能及效率。

目录

文摘

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声明

引言

1数据仓库

1.1数据仓库概述

1.1.1数据仓库的产生

1.1.2数据仓库的概念及特征

1.1.3操作型数据与分析型数据的区别

1.1.4数据仓库的数据组织结构

1.1.5数据仓库的体系结构

1.2数据仓库的数据模型

1.2.1星型模型

1.2.2雪花模型

1.3联机分析处理(OLAP)

1.3.1联机分析分析处理(OLAP)的概念

1.3.2联机分析分析处理(OLAP)的分类

2数据挖掘

2.1数据挖掘概述

2.1.1数据挖掘

2.1.2数据挖掘的处理过程

2.2数据挖掘的方法技术及工具

2.2.1数据挖掘的方法

2.2.2数据挖掘的工具

2.3数据挖掘与数据仓库

2.4关联规则挖掘

2.4.1关联规则定义

2.4.2经典关联规则算法---Apriori算法分析

2.4.3关联规则生成算法

2.4.4 Apriori算法在高职院校教务系统中的改进与性能分析

2.4.5关联规则的有趣性在教务管理系统中的度量

2.4.6关联规则在高职院校教务管理中的应用

3高职院校教务管理数据仓库的构建与数据挖掘的实现

3.1教务管理数据概述

3.1.1信息化环境下教务管理的特点

3.1.2信息化环境下高职院校教务管理系统现状分析

3.2高职院校教务管理数据仓库的构建

3.2.1数据仓库的构建过程

3.2.2高职院校教务管理系统数据仓库的设计

3.3锦州师专教务管理系统中的数据挖掘

3.3.1数据挖掘环境

3.3.2数据挖掘系统设计

3.3.3数据准备

3.3.4数据挖掘算法执行

3.3.4模式评估和结果表达

3.4锦州师专教务管理系统中的教师工作情况数据挖掘任务的实现

3.4.1数据的清理和集成

3.4.2数据变换

3.4.3关联规则数据挖掘

3.4.4模式评估

3.4.5结果分析

结论

参考文献

致谢