数据仓库与数据挖掘论文
数据仓库与数据挖掘结业论文
数据仓库与数据挖掘结业论文一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息时代的重要技术，它们在各个领域都有着广泛的应用。
本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的相关概念、原理和方法，并结合实际案例进行分析和应用。
通过对数据仓库与数据挖掘的研究，可以为企业决策提供有力的支持和指导，提高企业的竞争力和运营效率。
二、数据仓库的概念和原理1. 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策的分析和报告需求。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层、数据管理层和数据使用层。
数据源层负责从各个数据源中抽取数据，数据抽取层将抽取的数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据管理层负责对数据进行管理和维护，数据使用层是用户进行数据分析和报告的接口。
3. 数据仓库的建设和维护数据仓库的建设包括需求分析、数据模型设计、ETL（抽取、转换和加载）过程、数据质量管理等步骤。
数据仓库的维护包括数据清洗、数据更新、性能优化等工作。
三、数据挖掘的概念和方法1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
分类是将数据分为不同的类别；聚类是将数据分为相似的组；关联规则挖掘是发现数据中的关联关系；异常检测是发现与其他数据不符的异常数据。
3. 数据挖掘的方法数据挖掘的方法包括决策树、神经网络、关联规则、聚类分析等。
决策树是一种基于树结构的分类方法；神经网络是一种模拟人脑神经元工作的分类方法；关联规则是发现数据中的关联关系的方法；聚类分析是将数据分为相似的组的方法。
四、数据仓库与数据挖掘的应用案例以某电商平台为例，介绍数据仓库与数据挖掘在电商领域的应用。
1. 数据仓库的应用通过建立电商平台的数据仓库，可以实现对商品销售情况、用户行为等数据的统一管理和分析。
数据仓库与数据挖掘结业论文
数据仓库与数据挖掘结业论文一、引言数据仓库与数据挖掘技术是当今信息时代中非常重要的技术之一。
数据仓库是指将组织内部的数据进行集成、清洗、转换和存储，以便支持企业决策和分析的过程。
数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和规律。
本文将探讨数据仓库与数据挖掘的关系以及其在企业决策和分析中的应用。
二、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是密切相关的两个概念。
数据仓库作为数据存储和管理的基础设施，为数据挖掘提供了丰富的数据源。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行集成和转换，提供了一个一致、可靠的数据集合，为数据挖掘算法的应用提供了基础。
数据挖掘则是在数据仓库的基础上，通过应用各种算法和技术，从数据中发现有价值的信息和知识。
数据仓库和数据挖掘的结合，可以匡助企业发现潜在的商业机会、优化业务流程、提高决策效率等。
三、数据仓库与数据挖掘在企业决策中的应用1. 市场分析数据仓库和数据挖掘技术可以匡助企业进行市场分析，了解市场需求和趋势。
通过对大量的销售数据、客户数据和市场调研数据进行分析，可以发现潜在的市场机会和消费者行为模式。
企业可以根据这些分析结果，制定相应的市场营销策略，提高产品销售和市场占有率。
2. 客户关系管理数据仓库和数据挖掘技术可以匡助企业建立客户关系管理系统，提高客户满意度和忠诚度。
通过对客户的购买记录、投诉信息和反馈意见进行分析，可以了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务。
同时，还可以通过挖掘潜在客户和推荐相关产品，扩大客户群体和增加销售额。
3. 供应链管理数据仓库和数据挖掘技术可以匡助企业优化供应链管理，提高物流效率和降低成本。
通过对供应链中各个环节的数据进行分析，可以发现供应链中的瓶颈和问题，并采取相应的措施进行优化。
同时，还可以通过预测需求和库存管理，减少库存积压和缺货现象，提高供应链的响应能力和灵便性。
4. 金融风险管理数据仓库和数据挖掘技术可以匡助金融机构进行风险管理，预测和防范金融风险。
数据仓库与数据挖掘结业论文
数据仓库与数据挖掘结业论文1. 引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的重要研究领域。
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现有价值的信息和知识。
本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的概念、原理、方法以及在实际应用中的重要性和效果。
2. 数据仓库2.1 数据仓库的概念和特点数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时间变化而演化的数据集合，用于支持管理决策的过程。
它具有高度集成的特点，可以将来自不同数据源的数据进行统一的存储和管理。
此外，数据仓库还具有面向主题的特点，即它关注的是某个特定的主题或者业务领域。
2.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据清洗层、数据存储层和数据展示层。
数据源层负责从各种数据源中提取数据，数据清洗层用于对数据进行清洗和预处理，数据存储层用于存储清洗后的数据，而数据展示层则用于展示和分析数据。
3. 数据挖掘3.1 数据挖掘的概念和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
它的目标是通过应用各种数据挖掘算法和技术，从数据中发现模式、规律和关联性，以支持决策、预测和优化等任务。
3.2 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
分类是将数据分为不同的类别或者类别集合的过程，聚类是将数据分为不同的簇或者簇集合的过程，关联规则挖掘是发现数据中的关联关系的过程，异常检测是发现数据中的异常行为或者异常模式的过程。
4. 数据仓库与数据挖掘的应用4.1 市场营销数据仓库与数据挖掘在市场营销领域中有着广泛的应用。
通过对大量的市场数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的客户群体、市场趋势以及产品销售的关键因素，从而制定更加精准的市场营销策略。
4.2 金融风险管理数据仓库与数据挖掘在金融风险管理中也发挥着重要的作用。
通过对金融数据进行分析和挖掘，可以预测风险事件的发生概率，匡助金融机构制定风险管理策略，减少风险损失。
数据仓库与数据挖掘结业论文
数据仓库与数据挖掘结业论文一、引言数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中的热门话题。
数据仓库作为一个集成的、主题导向的、时间一致的、非易失性的数据集合，被广泛应用于企业决策支持系统和商业智能领域。
数据挖掘则是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识。
本论文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的关系，并分析其在实际应用中的价值和挑战。
二、数据仓库的概念和架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合，用于支持企业决策。
其主要特点包括数据的主题导向、集成性、稳定性和非易失性。
数据仓库的架构通常包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
数据源层负责从各种数据源中提取数据，数据集成层负责将不同数据源的数据进行整合和转换，数据存储层负责存储整合后的数据，数据展示层则提供各种报表和查询工具，方便用户进行数据分析和决策。
三、数据挖掘的基本任务和技术数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
其基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是发现数据中的关联关系，异常检测是发现与正常数据不符的异常数据。
数据挖掘的技术包括统计学方法、机器学习方法和人工智能方法等。
常用的数据挖掘算法有决策树、神经网络、支持向量机和关联规则挖掘算法等。
四、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是密切相关的。
数据仓库提供了数据挖掘所需的数据，而数据挖掘则可以匡助数据仓库发现更多的知识和价值。
数据仓库提供了数据的存储和管理，使得数据挖掘可以更加高效地进行。
数据挖掘则可以通过对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，匡助企业发现隐藏的模式和关联规则，从而提供更好的决策支持。
五、数据仓库与数据挖掘的应用实例数据仓库和数据挖掘在实际应用中有着广泛的应用。
以零售业为例，通过建立数据仓库并应用数据挖掘技术，企业可以从大量的销售数据中发现产品的销售趋势、顾客的购买偏好和市场的变化等。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
大数据时代下的数据仓库与数据挖掘
大数据时代下的数据仓库与数据挖掘在大数据时代的到来下，数据仓库和数据挖掘成为了企业管理和决策中不可或缺的重要组成部分。
数据仓库是一个集成、相对稳定且可供多个分析应用程序使用的大型数据存储系统，而数据挖掘是通过对大数据集进行分析和解释来发现有价值的信息和模式的过程。
数据仓库的建立有助于企业对海量数据进行存储和管理。
在大数据时代，各个行业和领域都积累了大量的数据，这些数据包含了企业的历史、运营、销售等各个方面的信息。
数据仓库通过将这些分散的数据集成到一个集中的存储系统中，实现了数据的统一管理和快速访问。
企业可以通过数据仓库在一个统一的平台上对数据进行分析和查询，从而更好地理解企业的运营情况，并作出更准确的决策。
数据仓库的建立不仅有助于数据的存储和管理，也为数据挖掘提供了基础。
数据挖掘是从大规模数据集中提取潜在模式和关系的过程，通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术，挖掘出隐藏在数据背后的有价值的信息。
数据仓库提供了集成的数据源，为数据挖掘算法提供了可靠的数据基础。
数据仓库中的数据可以通过数据挖掘技术进行预测、分类、聚类等操作，帮助企业发现隐含的规律和趋势，为决策提供支持。
在大数据时代，数据仓库和数据挖掘的应用范围越来越广泛。
在零售行业，数据仓库和数据挖掘可以帮助商家实时监测销售情况和消费者行为，提供个性化的推荐和营销策略。
在金融领域，数据仓库和数据挖掘可以分析客户数据和市场趋势，帮助银行和保险公司制定风险管理和投资决策。
在医疗健康领域，数据仓库和数据挖掘可以分析病人的医疗记录和基因数据，为临床诊断和药物研发提供支持。
然而，在应用数据仓库和数据挖掘的过程中也存在一些挑战。
首先是数据质量的问题。
大数据时代下，海量的数据来源复杂，其中可能存在噪音、缺失或错误的数据，这就需要在数据仓库建设和数据挖掘过程中对数据进行清洗和预处理，保证数据的质量和准确性。
其次是隐私和安全问题。
随着个人数据的积累和使用增加，保护数据的隐私和安全性越来越重要。
数据库的数据仓库与数据挖掘应用
数据库的数据仓库与数据挖掘应用数据库是存储和管理数据的关键工具，在现代信息技术时代发挥着重要的作用。
然而，存储的数据量不断增加，如何提取有用信息变得越来越困难。
为了更好地管理和利用数据，数据仓库和数据挖掘应用成为了数据库的核心领域。
本文将介绍数据库的数据仓库和数据挖掘应用，并探讨其在各个领域的重要性与应用。
首先，我们将来了解什么是数据库的数据仓库。
数据仓库是指为支持企业决策和分析需求而建立的专门的数据库。
它用于集成和存储来自不同业务系统的数据，并通过数据抽取、转化和加载（ETL）流程对这些数据进行处理和整理。
数据仓库通过将数据转化为有意义、易于理解的形式，为决策者提供可靠的基础数据源，以支持业务决策和战略规划。
数据仓库具有许多优点和应用。
首先，数据仓库允许企业从多个数据源中整合数据，消除了数据分散的问题。
此外，数据仓库中的数据是面向主题的，这意味着数据是按照特定主题或业务关注点进行组织的，使得用户可以快速地找到和访问与其关注点相关的数据。
与此同时，数据仓库也提供了灵活的数据查询和分析工具，以便决策者能够根据需要执行各种类型的分析和推理。
数据仓库的应用广泛，尤其在商业领域中。
以零售业为例，数据仓库可以帮助企业分析销售数据，了解产品的销售趋势和消费者购买行为，从而优化产品定价和市场营销策略。
在金融机构中，数据仓库可以用于风险管理和欺诈检测，通过分析大量的交易数据来识别潜在的风险因素。
另外，在医疗领域中，数据仓库可以整合多个数据库中的患者健康数据，为研究人员提供数据支持，用于药物研发和治疗效果评估。
除了数据仓库，数据库的另一个重要领域是数据挖掘应用。
数据挖掘是一种通过自动化分析大量数据，发现其中隐藏模式和关联关系的过程。
通过挖掘数据，企业可以发现隐藏在数据背后的宝贵信息，从而得出深入见解和明智决策。
数据挖掘应用有很多种，以下是其中几个常见的应用领域。
首先是市场营销。
通过数据挖掘技术，企业可以利用客户购买历史和行为数据，发现不同人群的购买偏好和消费模式，并根据这些信息制定个性化的市场推广策略。
数据仓库与数据挖掘(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的重要主题。
数据仓库作为一种数据管理和分析的解决方案，可以匡助组织有效地存储和管理大量的数据，并从中提取有价值的信息。
而数据挖掘则是通过应用各种技术和算法，从数据仓库中发现隐藏在数据中的模式、关系和规律。
本文将从五个大点来阐述数据仓库与数据挖掘的重要性和应用。
正文内容：1. 数据仓库的概念和特点1.1 数据仓库的定义和基本原理数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
它通过抽取、转换和加载（ETL）过程，将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，以支持数据分析和决策支持系统。
1.2 数据仓库的特点数据仓库具有高度集成性、面向主题性、时间一致性、非易失性和冗余度低等特点。
它能够提供一致、准确的数据，支持复杂的分析和查询操作。
2. 数据挖掘的基本概念和技术2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大规模数据集中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。
它的目标是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，用于预测、分类、聚类和关联分析等任务。
2.2 数据挖掘的技术和方法数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等技术。
分类是根据已有的标记数据，构建分类模型并对新数据进行分类。
聚类是将相似的数据分组到一起，形成故意义的簇。
关联规则挖掘是发现数据集中的频繁项集和关联规则，用于市场篮子分析等。
异常检测是识别与正常模式不符的数据点。
3. 数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库为数据挖掘提供了数据基础数据仓库作为数据存储和管理的解决方案，为数据挖掘提供了丰富的数据基础。
数据仓库中的数据经过整合和清洗，具有一致性和准确性，适合进行数据挖掘任务。
3.2 数据挖掘为数据仓库提供了分析能力数据挖掘通过应用各种技术和算法，从数据仓库中发现有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以匡助组织更好地理解和分析数据，支持决策和业务发展。
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决策树在教学评价中的应用研究摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
先就决策树和决策树学习算法进行介绍，然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用，主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树；数据挖掘；教育信息处理；教学评价
当今社会处于一个信息爆炸的时代，海量的数据可以用来选择和发掘信息，然而有时却让人无从下手，因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。
它的方法很多，其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。
在教育教学中，根据决策树算法的实际特点，它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。
1 决策树介绍
决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
决策树起源于概念学习系统，其思路是找出最有分辨能力的属性，把数据库划分为许多子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分支过程，直到所有子集包含同一类的数据。
最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。
它一般需要给定一组训练例子，训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。
由此可以看出，决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个内部结点表示对一个属性的测试，每一个分支代表一个决策输出，而每个叶节点代表一个目标分类。
决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类，树上每个节点说明对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员的外貌特征有3个，外貌列表={高度,发色,眼睛}；各属性的值域分别为：高度={高,矮}，发色={黑色,红色,金色}，眼睛={黑色,棕色}。
分类结果有两种：种类={+,-}。
提供的训练例子集为：T={<(矮,金色,黑色),+>,<(高,金色,棕色),->,<(高,红色,黑色),+>,<(矮,黑色,黑色),->,<(高,黑色,黑色),->,<(高,金色,黑
色),+>,<(高,黑色,棕色),->,<(矮,金色,棕色),->}。
上述文字可构造图1所示决策树。
2 决策树学习算法
决策树算法有几种，如ID3、C4.5、CA RT等。
其中ID3算法是最经典的算法，该算法从根节点开始，这个根结点被赋予一个最好的属性。
随后对该属性的每个取值都生成相应的分支，在每个分支的终点上又生成新的节点。
然后按照该属性的取值将每个训练例子都分别赋给一个相应的新节点。
如果没有任何训练例子能赋给某个节点，那么该节点连同相应的分支都将被删除。
这时，将每一个新节点都视作一个新的根节点，重复执行整个过程。
这里，最好属性的选择要基于信息增益这个统计特性。
在定义信息增益前，先要了解另一统计特性：熵。
给定一组有c个分类的训练例子，对属性a来说，它有值v，其中pi是在第i
类中属性a取值为v的概率。
为了能选出最好的属性，需要使用度量信息增益。
一属性的信息增益就是按照该属性对训练例子进行划分所带来的熵的减少量。
其中，T是训练例子的集合，Tj是属性A取值为j的训练例子集合，为T的一个子集。
3 决策树在教育中的应用
在教育教学中，尤其是在高等教育体系中，学校的数据库中存贮着大量的教育教学信息，其中一部分和教学有关，如学校的开课排课情况、教师情况；一部分和学生有关，如学生历年的考试、测验成绩等。
这些大量的数据后面隐藏着大量的信息，只要加以分析，就能得到许多有用的信息，如教育规律、学生的培养模式、学生学科间的差异性和相关性的一些规律。
这些规律对教育管理决策来说是相当重要的，对教育教学改革有指导性的意义。
3.1 决策树在教育信息处理中的应用
决策树表示的是一个离散值函数，树中每一个节点表示一个属性，同时目标分类具有离散的输出值信息。
教育中的大量信息，一般都是对一些离散的数据进行分析，比如学习成绩一般分成优、良、中、差，外语六级成绩分成过与未过，
这些信息都可以用决策树来加以分类归纳，对于连续的属性值，也可以进行离散化处理后再利用决策树来加以分析。
3.2 决策树在教学评价中的应用案例
决策树在教育信息处理中的应用很广泛，下面以决策树在教学评价中的应用为例，来说明在教育信息处理中是如何使用决策树来分析的。
教学评价在教育中是一个重要的问题，它是指依据一定的教学目标与教学规范标准，通过对学校教与学等教育情况的系统检测与考核，评定其教学效果与教学目标的实现程度。
教学评价具有复杂性、多因素性和模糊性等特点。
如何客观、科学、全面地对教学进行评价，是教学评价中一个重要的课题，下面尝试将决策树应用于教学评价。
在评价之初要有一个数据采集的过程，之后可以用决策树来加以分析。
课堂教学评价指标体系分为若干项，从教师的角度可以分为授课态度A1、授课方法A2、授课内容A3、授课效果A4、教学评价A5，可以取训练例子如表1所示。
对给定的训练例子数据是把连续的数据离散化的结果，A为评分90～100，B 为评分80～89，C为评分70～79，D为评分60～69，E为评分<60，N1为教师编号，表中的A5为目标分类。
如果利用前面的ID3算法建立决策树，先检验所有信息增益的特征属性，选择信息增益最大的属性作为决策树的结点，由该特征的不同取值建立分支，对此分支的实例子集递归该方法建立决策树的结点和分支，直到某一子集中的例子属于同一类。
对给定训练例子的熵为：E(T)= 1.295 46。
表1 训练例子
N1 A1 A2 A3 A4 A5
1 B B B B 良
2 B B B B 良
3 B B B C 良
4 A A A A 优
5 B C C C 中
6 C C C C 中
7 B C B B 良
8 B B C C 良
9 C B C C 中
10 A A B B 良
以属性A1为例，A1的值={A,B,C}，由表中可以看出A3的信息增益最大，所以选A3属性作为根节点的测试属性，并根据其值向下分支，利用ID3算法进一步划分，当根节点到当前节点的路径上包括所有属性或当前节点的训练样本同属一类时，算法结束。
根据以上分析给出图2所示决策树。
图2 决策树
可以根据生成的决策树，方便地提取其描述的知识，比如授课内容A3在这里产生的信息增益最大等信息。
4 小结
在教育信息中存在隐藏在数据中的规则，这些规则可以用不同的方法被挖掘。
本文只是对决策树中的分类ID3算法在数据处理中的应用进行研究，目的是得到教育教学中存在的规则，利用发现的规则对教育管理决策提供有参考意义的信息。
参考文献
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