Luận Văn Thạc Sĩ: Phân Tích Lương Cán Bộ Trường Cao Đẳng Nghề Hà Nam

2015

78
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ PHÂN CỤM DỮ LIỆU

1.1. Khai phá dữ liệu

1.2. Quá trình khai phá dữ liệu

1.3. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu

1.4. Ứng dụng của Khai phá dữ liệu

1.5. Các xu thế và vấn đề cần giải quyết trong khai phá dữ liệu

1.6. Kỹ thuật phân cụm trong Khai phá dữ liệu

1.6.1. Tổng quan về kỹ thuật phân cụm

1.6.2. Một số khái niệm cần thiết khi tiếp cận phân cụm dữ liệu

2. CHƯƠNG II: MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU ĐIỂN HÌNH

2.1. Thuật toán K-Means

2.2. Thuật toán DBSCAN

2.3. Thuật toán BIRCH

2.4. Thuật toán INCREMENTAL DBSCAN

2.4.1. Các đối tượng bị ảnh hưởng

2.4.2. Trường hợp thêm

2.4.3. Trường hợp xóa

2.5. Thuật toán phân nhóm cây hậu tố

2.5.1. Cây hậu tố

2.5.2. Cây hậu tố - Cây hậu tố tổng quát

2.5.3. Thuật toán STC

2.6. Thuật toán dựa vào phân loại véc-tơ hỗ trợ

2.6.1. Phương pháp SVM

2.6.2. Phương pháp FSVM

3. CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN NHÓM DỮ LIỆU VÀO PHÂN TÍCH LƯƠNG CỦA CÁN BỘ TRƯỜNG CAO ĐẲNG NGHỀ HÀ NAM

3.1. Giải quyết vấn đề

3.2. Công cụ lựa chọn xây dựng chương trình phần mềm

3.3. Biểu đồ phân cấp chức năng

3.4. Mô hình tổng quan hệ thống

3.5. Thiết kế giao diện chương trình

3.5.1. Giao diện form đăng nhập

3.5.2. Giao diện form quản lý danh mục

3.5.3. Giao diện chương trình chính

3.6. Chạy chương trình

3.7. Giao diện quản lý người dùng

3.8. Giao diện quản lý Khoa/Viện

3.9. Giao diện quản lý giảng viên

3.10. Giao diện quản lý lương

Luận văn thạc sĩ hay cụm dữ liệu và ứng dụng trong phân tích lương của cán bộ trường cao đẳng nghề hà nam

Tài liệu "Phân Tích Lương Cán Bộ Trường Cao Đẳng Nghề Hà Nam Qua Cụm Dữ Liệu" cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình lương bổng của cán bộ tại trường, thông qua việc phân tích dữ liệu cụ thể. Bài viết không chỉ giúp người đọc hiểu rõ hơn về cơ cấu lương, mà còn chỉ ra những yếu tố ảnh hưởng đến mức lương của cán bộ, từ đó đưa ra những khuyến nghị nhằm cải thiện chính sách đãi ngộ.

Để mở rộng kiến thức về các kỹ thuật phân tích dữ liệu và ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Luận văn thạc sĩ nghiên cứu một số kỹ thuật khai phá dữ liệu cho bài toán dự đoán rủi ro tín dụng, nơi trình bày các phương pháp khai thác dữ liệu trong lĩnh vực tài chính. Ngoài ra, tài liệu Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin nghiên cứu và áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trên bộ dữ liệu sinh viên đại học phục vụ công tác cố vấn học tập cũng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng của khai phá dữ liệu trong quản lý sinh viên. Cuối cùng, tài liệu Luận văn thạc sĩ hay nghiên cứu một số phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong phân lớp nấm mushroom với công cụ weka sẽ cung cấp thêm thông tin về các phương pháp phân lớp dữ liệu, một khía cạnh quan trọng trong phân tích dữ liệu.

Những tài liệu này không chỉ mở rộng kiến thức của bạn mà còn cung cấp những góc nhìn đa dạng về việc ứng dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau.