高校管理数据挖掘技术的应用论文【优选3篇】
高校管理数据挖掘技术的应用论文 篇一
近年来，随着信息技术的迅猛发展，高校管理数据挖掘技术的应用逐渐成为一种趋势。数据挖掘技术可以帮助高校管理者更好地理解和利用大量的数据，从而优化管理决策，提高高校的教学质量和管理效率。本文将探讨几种常见的高校管理数据挖掘技术及其应用。
首先，高校可以利用数据挖掘技术来进行学生行为分析。通过分析学生的学习行为、学习习惯和学习成绩等数据，可以了解学生的学习状态和问题，并提供相应的帮助和指导。例如，可以通过数据挖掘技术找出学习成绩较好的学生的学习方法和策略，然后将这些经验分享给其他学生，从而提高整体的学习效果。
其次，高校可以利用数据挖掘技术来进行课程评估和优化。通过分析学生的选课偏好、课程评价和学习成绩等数据，可以了解不同课程的受欢迎程度和教学效果，进而进行课程优化和改进。例如，可以通过数据挖掘技术发现某些课程的教学方法存在问题，然后及时调整和改进，提高教学质量。
另外，高校可以利用数据挖掘技术来进行学生招生和就业预测。通过分析学生的个人信息、学习成绩和就业情况等数据，可以预测学生的就业前景和就业岗位的需求，从而提前调整招生计划和专业设置。例如，可以通过数据挖掘技术发现某个专业的就业率较低，然后及时调整招生计划，避免出现就业难的情况。
最后，高校可以利用数据挖掘技术来进行教师评估和优化。通过分析教师的教学评价、学生反馈和学生成绩等数据，可以了解教师的教学效果和教学方法的有效性，进而提供相应的培训和支持。例如，可以通过数据挖掘技术发现某些教师的教学方法得到了学生的认可和好评，然后将这些经验分享给其他教师，提高整体的教学质量。
综上所述，高校管理数据挖掘技术的应用对于优化管理决策、提高教学质量和管理效率具有重要意义。高校可以通过学生行为分析、课程评估和优化、学生招生和就业预测以及教师评估和优化等方面的数据挖掘应用，实现更好的管理效果和教育质量。因此，高校应该积极探索和应用数据挖掘技术，不断提升管理水平和教育质量。
高校管理数据挖掘技术的应用论文 篇二
近年来，高校管理数据挖掘技术的应用逐渐成为一种趋势。数据挖掘技术可以帮助高校管理者更好地理解和利用大量的数据，从而优化管理决策，提高高校的教学质量和管理效率。本文将探讨几种常见的高校管理数据挖掘技术及其应用。
首先，高校可以利用数据挖掘技术来进行学生行为分析。通过分析学生的学习行为、学习习惯和学习成绩等数据，可以了解学生的学习状态和问题，并提供相应的帮助和指导。例如，可以通过数据挖掘技术找出学习成绩较好的学生的学习方法和策略，然后将这些经验分享给其他学生，从而提高整体的学习效果。
其次，高校可以利用数据挖掘技术来进行课程评估和优化。通过分析学生的选课偏好、课程评价和学习成绩等数据，可以了解不同课程的受欢迎程度和教学效果，进而进行课程优化和改进。例如，可以通过数据挖掘技术发现某些课程的教学方法存在问题，然后及时调整和改进，提高教学质量。
另外，高校可以利用数据挖掘技术来进行学生招生和就业预测。通过分析学生的个人信息、学习成绩和就业情况等数据，可以预测学生的就业前景和就业岗位的需求，从而提前调整招生计划和专业设置。例如，可以通过数据挖掘技术发现某个专业的就业率较低，然后及时调整招生计划，避免出现就业难的情况。
最后，高校可以利用数据挖掘技术来进行教师评估和优化。通过分析教师的教学评价、学生反馈和学生成绩等数据，可以了解教师的教学效果和教学方法的有效性，进而提供相应的培训和支持。例如，可以通过数据挖掘技术发现某些教师的教学方法得到了学生的认可和好评，然后将这些经验分享给其他教师，提高整体的教学质量。
综上所述，高校管理数据挖掘技术的应用对于优化管理决策、提高教学质量和管理效率具有重要意义。高校可以通过学生行为分析、课程评估和优化、学生招生和就业预测以及教师评估和优化等方面的数据挖掘应用，实现更好的管理效果和教育质量。因此，高校应该积极探索和应用数据挖掘技术，不断提升管理水平和教育质量。
高校管理数据挖掘技术的应用论文 篇三
高校管理数据挖掘技术的应用论文
高校招生规模的不断扩大以及教育方式的灵活多样化，使大多数高校都面临着学生人数的急剧增加与教学资源日渐紧张的矛盾，这给高校的管理带来了前所未有的挑战。因此，如何以最小的代价获得最大的发展成为高校亟待解决的新课题。高校从整体的、宏观的角度认清形势，解决问题，优化教育资源配置，提高教育资源利用率。建立一个有效的高校管理决策支持系统（DecisionSupportingSystem，简称DSS）显得十分必要。该系统的各项功能除了能满足日常简单的查询、统计和维护、全局统筹规划外，还要能够保证管理各种信息、协调各部门工作顺利开展，并能为高校管理者提供有关教育形势的瞬时变化、发展趋势，以及通过高科技手段来开发历史数据，提取隐含在其中的事先未知的、潜在的、深层次的、有价值的信息，以利于简单统计分析和决策。一般在建立DSS时，会利用传统的数据库（Database）技术，但有问题的数据库满足不了。数据仓库技术的出现给决策支持系统的发展注入了新的活力，它把决策者所需的信息从原始的操作数据中分离出来，把分散的、难以访问的原始数据转化为集中统一、随时可访问的信息，即数据仓库对信息实现合理、全面而高效的管理。因此，研究数据仓库和它的相关技术并应用于高校决策支持系统中是极其有效的途径[4]。本文所采用的解决方案，就是一个以数据仓库(DataWarehouse，简称DW)技术为基础，以数据挖掘(DataMining，简称DM)工具为手段的高校管理决策支持系统DSS的设计方案。本方案中，数据仓库用于存储和组织高校的基础数据，而数据挖掘则利用该基础数据，通过一系列技术挖掘出有价值的知识信息，辅助决策。
1高校管理中的数据仓库建立
数据仓库不是业务数据的简单堆积，而是抽取数据，并整理、转化为新的存储格式，把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善，这种支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库。对高校管理来说，DSS建立数据仓库的数据可能来自人事处、学生处、教务处、财务处、后勤管理等职能部门和二级学院等，所有这些数据从结构上看，是相对独立的，是不利于高校决策者进行全面分析和查询的。根据高校DSS的需求，必须要求数据仓库把分散的、难以访问的数据从不同信息系统中分离出来，通过深层次加工把信息转换成数据集市(DataMart)以利于各个职能管理部门和院系作专题分析和辅助领导层决策[5]。总之，数据仓库把高校分散的、难以访问的日常数据转化为集中统一、随时可用的信息。建立数据仓库是一个长期复杂的过程。数据仓库的真正价值在于帮助人们制定能够改进过程的决策。因此，有了数据仓库，高校管理层决策时就可以依据事实，而不再是只依赖直觉。
2高校管理需要数据挖掘
根据目前高校管理信息系统的特点，首先需要将不同信息系统中的数据综合、归类，并进行分析利用，即建立数据仓库，在数据仓库的基础上进行联机分析处理和数据挖掘，为科学决策提供依据支持。数据挖掘就是从大量的、模糊的、随机的、不完全的实际数据中，抽取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从广义上讲，数据挖掘就是在观察数据的集合中寻求模式的决策支持过程。因此，它除了处理传统数据库中的数值型的结构化数据外，还可以对文本、图形、图像、WWW信息资源等半结构、非结构数据进行挖掘。数据挖掘的对象不仅是数据库，也可以是文件系统、数据集合或数据仓库。基于数据仓库的数据挖掘技术，其任务是发现数据仓库中尚未被发现的数据。对于那些决策者明确了解的信息，可以用查询等工具直接获取，而另外一些隐藏在大量数据中的关系等信息就需要数据挖掘技术[2]。数据挖掘技术可从数据仓库中找出大量真正有价值的信息，可以更好地对高校各方面的发展趋势做出定量的分析和预测。为高校的管理决策者提供更科学的决策基础，从而有效地提高教学质量，有针对性地加强教学管理。就目前高校的情况而言，现有的管理信息系统大都具有分类特性，因此高校管理DSS系统的数据挖掘方法主要采用能实现分类模式分析的方法，
3决策支持系统技术分析
⑴基本概念管理的核心是“决策”。随着时代的发展，高校比以往任何时候都面临着更为复杂的生存环境，更难以形成并维护其竞争优势，竞争的压力对高校制定决策的质量、速度都提出了更高的要求[1]。决策支持系统（DSS，DecisionSupportingSystem），是以运筹学、管理科学、行为科学和控制论为基础，以信息技术、计算机技术和仿真技术为手段，针对半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统[3]。该系统能够为决策者提供决策所需的信息、数据和背景材料，帮助明确决策目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并且对各种方案进行评价和优选，通过人机交互功能进行分析、比较和判断，为正确决策提供必要的支持。决策支持系统作为一种新型的信息技术，能够为高校提供各种决策信息以及许多问题的解决方案，从而减轻管理者从事低层次信息处理和分析的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，提高了决策的质量和效率。从功能逻辑结构上看，它是由模型库系统、知识库系统、数据库系统及人机会话系统等部分组成的。⑵DSS的分析方法DSS应满足决策支持系统的要求和达到DSS的性能指标，由于DSS的特殊性，对DSS的系统分析通常采用一种称之为ROMC的方法。ROMC是一种基于决策过程基本活动的方法，是决策者进行表达（R）、操作（O）、存储辅助（M）和控制（C）的方法，其基本思路是建立起DSS的要求与性能之间的关系，并力求减少它们之间的差异。ROMC分析方法是建立在用户目标的基础之上的，它主要从以下几点进行分析：⑴提供表达式帮助决策者将问题概念化，以便于处理和交流；⑵提供分析和运算这些表达式的操作方法；⑶提供辅助记忆手段；⑷提供控制机构以处理和使用整个系统。
4基于数据挖掘的决策支持系统的建立
基于以上讨论，一种基于数据挖掘的决策支持系统基本结构框架已经出现。它由数据仓库、数据库、数据挖掘工具、数据仓库管理模块、知识库、知识发现模块、人机交互模块组成。系统的主要输入是源于数据库的数据以及存储在知识库中的知识；人机交互模块提供相互联系的`集成界面；数据仓库管理模块完成数据仓库的创建以及数据仓库中数据的综合、提取等各种操作，负责管理整个系统的运转；数据挖掘工具用于实现实际决策问题所需的各种查询检索工具和数据挖掘工具等，以实现决策支持系统的各种要求；知识发现模块管理并控制知识发现过程，它将知识库中的信息和数据的输入用于驱动数据选择过程、知识发现引擎过程和发现的评价过程。以下描述建立决策支持系统的过程。①分析决策需求，确定决策主题，确定决策的问题。②确定数据来源，对异构环境下可操作的数据库、数据记录或文件系统中的数据重新进行联接，建立数据仓库。③针对任务的所属类别，选择有效的数据挖掘算法并加以实现。④调用数据挖掘功能，提炼数据，并与最终用户交互、协同，得到所必须的有用的数据。⑤测试与评价数据，对数据进行一致性、有效性处理。⑥根据最终用户的要求，建立适用于决策支持的集成界面和应用程序，使用户能在决策支持中运用所发现的知识。以上过程是一个学习、发现和修改的过程，各步骤之间包含了反复循环，以达到对所发现的知识不断求精、深化，并使其易于理解的结果。
5结束语
数据仓库、数据挖掘和决策支持系统都是方兴未艾的前沿科学，已经在多个领域取得令人满意的应用。数据挖掘技术为决策支持系统研制与开发提供了一种有效、可行的系统化解决方案。随着数据仓库和数据挖掘技术在各个领域的广泛应用，决策支持系统的研究与开发将被推向一个更高的层面。在教育领域，随着数据挖掘技术的不断发展，把数据挖掘技术应用到管理信息系统中，以建立高校管理决策支持系统，最终可以达到我们的目标——提高高校管理者的工作效率。这种方式为高校在激烈的竞争中掌握主动，在未来的发展中争取更广阔的空间，发挥重要的作用，为高校的跨越式发展起到一个科学导向作用。
