根据提供的文件内容，以下是对“基于数据挖掘的高考数学复习系统需求分析”的详细知识点说明：
1. 数据挖掘的概念
数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”出有价值信息的过程。这一过程涉及统计学、机器学习、数据库技术以及信息检索等多个相关领域的技术。通过这些技术，可以从大量复杂的数据中提炼出有用的信息，并以易于理解的方式呈现给用户。
2. 数据挖掘的应用
数据挖掘技术已经被应用在多个领域，例如生物信息学、商务智能、数字图书馆等。它正在改变人们的生活和工作方式。例如，旅游者可以根据数据挖掘得到的精准天气预报、景观推荐、路线规划等信息作出决策；企业也可以通过构建信息系统来分析客户信息、销售和库存数据，从而优化运营策略。
3. 数据挖掘技术在高考数学复习中的应用
高考数学复习系统需求分析的主要目标是通过数据挖掘技术提供精确的决策参考和教学辅助服务，以提高学生的数学成绩。数据挖掘技术能够分析影响学生成绩的因素，并识别出学生成绩的薄弱环节。
4. 系统需求分析
系统需求分析包括多个方面，包括总体目标、功能模块划分和各功能模块的需求分析。
a. 总体目标
建立的高考数学复习系统应能存储、分析大量数据，并为教师授课、学生复习答题、家长选择课外辅导提供系统的、量化的决策参考信息。
b. 功能模块划分
根据系统应用需求，可以将系统主要划分为以下几个功能模块：
- 数据存取模块：负责数据的导入、存储、编辑、浏览和搜索等功能。通过数据库技术实现数据的收集和整理，并提供权限控制，供不同用户搜索、浏览所需数据。
- 数据分析模块：通过统计学、机器学习、数据库等数据挖掘技术，对考试大纲、试题、班级和学生成绩等数据进行分析，并以图表形式展示结果，为用户提供数据报表作为决策参考。
- 复习指南模块：对照考试大纲和说明，建立知识库，组织教师设计模拟题，提供复习参考和重难点推荐列表，以辅助教师和学生的复习过程。
- 错题强化模块：收集历史错题，建立错题库和强化试题库，针对学生薄弱环节提供个性化练习，帮助学生强化知识点。
- 答题指南模块：提供答题指南，预约辅导等服务，辅助学生提高答题能力。
5. 数据挖掘技术
数据挖掘技术包括了统计学的分析和预测函数、机器学习的智能数据分析以及数据库系统中的数据存储与分析服务。通过这些技术，系统可以处理和分析从教师、学生、家长等多个来源收集的数据，并转化成能够明确指导学生复习和教师教学的精干信息。
6. 高考数学复习系统的应用价值
基于数据挖掘的高考数学复习系统能够利用大量历史数据和实时数据，对影响学生成绩的因素进行定量分析，从而提供个性化的复习建议。这种系统对于改善传统依靠题海战术的复习方法具有重要的应用价值，能帮助教师、学生和家长更好地了解学生的复习状态和改进方向，从而更高效地提高学生的学习效果和成绩。
以上知识点涉及数据挖掘的定义、应用领域、在高考复习系统中的应用、系统需求分析以及数据挖掘技术支持的各个技术细节。内容旨在为建立和实施高效、精准的高考数学复习策略提供理论和技术指导。
