數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)(優(yōu).選)

1、暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl本科課程設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)期末成績(jī)?cè)u(píng)估系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)課 程 名 稱(chēng)：課 程 編 號(hào)：學(xué) 生 姓 名：學(xué) 號(hào)：學(xué) 院：系：數(shù)據(jù)挖掘08060116cwl2008052251信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系軟件工程專(zhuān) 業(yè)：指 導(dǎo) 教 師：教 師 單 位：lb信息學(xué)院計(jì)算機(jī)系開(kāi) 課 時(shí) 間：20102011學(xué)年度第二 學(xué)期 年 06月20日1 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl第 1 章 1.1 應(yīng)用背景和問(wèn)題的提出在大學(xué)生活中，我們大學(xué)生在某種程度上還是比較重視自己的課程成績(jī)的。而有一個(gè)期末最終成績(jī)的評(píng)估系統(tǒng)，無(wú)疑對(duì)同學(xué)們而言是很有用的。在這個(gè)

2、系統(tǒng)中，本論文就以上問(wèn)題進(jìn)行了探討和挖掘。1.2 設(shè)計(jì)內(nèi)容的介紹本課程設(shè)計(jì)主要是探討和研究在老師給定成績(jī)時(shí)考慮的因素，以及這些因素所占的比例。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為一份記錄著 600 個(gè)同學(xué)的得分情況的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘則采用決策樹(shù)探究出影響結(jié)婚年齡的因素。第 2 章 2.1 概念模型設(shè)計(jì) performance也就平時(shí)表現(xiàn)情況，即根據(jù)其在課堂上的活躍程度以及認(rèn)真聽(tīng)課的情況來(lái)給的分，還有 averscore 就是同學(xué)平時(shí)的作業(yè)得分以及平時(shí)測(cè)試或者期中測(cè)試的平均成績(jī)，以及期末考試的成績(jī) lasttest。2 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwlscore2.2 邏輯模型設(shè)計(jì)本數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只有一個(gè)表，

3、邏輯模型設(shè)計(jì)如下：2.3 物理模型設(shè)計(jì)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理設(shè)計(jì)中，主要解決數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)的索引策略、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)策略、存儲(chǔ)分配優(yōu)化等問(wèn)題。物理設(shè)計(jì)的主要目的有兩個(gè)，一是提高性能，二是更好地管理存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。訪(fǎng)問(wèn)的頻率、數(shù)據(jù)容量、選擇的 RDBMS 支持的特性和存儲(chǔ)介質(zhì)的配置都會(huì)影響物理設(shè)計(jì)的最終結(jié)果。在本數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)的索引策略采取的并不是位圖索引而是按列索引3 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl2.4 OLAP模型設(shè)計(jì)在本設(shè)計(jì)中由于案例考慮的并不復(fù)雜，所以O(shè)LAP模型設(shè)計(jì)也就比較的簡(jiǎn)單。下面的數(shù)據(jù)是保存在Excel中的。大概的模型設(shè)計(jì)也就如下圖所示。4 / 15word.暨

4、南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl2.5 OLAP前端展示設(shè)計(jì)第3章3.1 期末成績(jī)?cè)u(píng)估系統(tǒng)應(yīng)用挖掘概述在本系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用一個(gè)二維表來(lái)存儲(chǔ)和表示同學(xué)們的平時(shí)成績(jī)，平時(shí)表現(xiàn)得分，以及期末成績(jī)等屬性。數(shù)據(jù)挖掘則采用關(guān)聯(lián)分析來(lái)將二維表中的實(shí)例分開(kāi)，并探究這些數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的規(guī)律。5 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl3.2數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)3.2.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境Windows XPMicrosoft SQL Server 2008Microsoft Visual Studio 2008Microsoft Office 2003 Excel Access3.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及預(yù)處理首先選擇數(shù)據(jù)源

5、，以下幾個(gè)截圖是在做實(shí)驗(yàn)時(shí)的幾個(gè)步驟。6 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl7 / 15word. 據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl3.2.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 （輸入數(shù)據(jù)集，選擇算法，輸出結(jié)果，比較分析）（1）建立一個(gè)Analysis Services Project的項(xiàng)目，在數(shù)據(jù)源中輸入數(shù)據(jù)集：8 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl說(shuō)明：版的SQL SERVER工具，并完成接下來(lái)的實(shí)驗(yàn)步驟。9 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl3.2.4 算法選擇分類(lèi)的任務(wù)是通過(guò)分析由已知類(lèi)別數(shù)據(jù)對(duì)象組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，建立描述并區(qū)分類(lèi)算法有多種，例如，決策樹(shù)分類(lèi)算法、神

6、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法、貝葉斯分類(lèi)算法等。這里需要用的是決策樹(shù)分類(lèi)算法。在本挖掘中選擇是關(guān)聯(lián)分析，分析過(guò)程和結(jié)果如以下圖所示：下面是挖掘模型：10 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl項(xiàng)集：11 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl關(guān)聯(lián)規(guī)則：提升圖：12 / 15word. 據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl分類(lèi)矩陣：依賴(lài)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖：13 / 15word.暨南大學(xué)-數(shù)據(jù)挖掘課程設(shè)計(jì)-cwl通過(guò)以上的分析，我們得出一個(gè)結(jié)論，就是期末成績(jī)?cè)谧罱K得分中所占的比例最大，平時(shí)成績(jī)和平時(shí)表現(xiàn)的權(quán)重差不多，在這個(gè)結(jié)論中，期末考試的成績(jī)的重要性，不言而喻，增加期末考試的成績(jī)，最能提高最終成績(jī)，平時(shí)成績(jī)和表現(xiàn)的得分也很重要，