数据挖掘总结范例

数据挖掘总结

数据挖掘总结范文1

关键词:数据挖掘技术;电子商务;网络营销

1.数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术就是指通过一定的信息储备以及信息分析,在庞大的数据库中搜寻到与某个主体相匹配的信息以及数据。近年来,随着生活水平的提高以及网络智能的普及,数据挖掘技术在电子商务平台被广泛地应用。具体来说,用户在进行一次电子商务平台相关商品浏览之后,其浏览记录就会成为一条数据,被上传至该电子商务交易平台的数据库里。在用户经过多次的数据浏览之后,这些浏览记录所包含的内容就会被存储于这个账号的数据库里。然后,通过电子商务平台的人工智能分析技术,能够大致对该用户的生活需求、习惯爱好以及品味做出初步判断,电子商务平台人工智能端为其推荐出符合该用户浏览习惯的商品。这种从数据记录开始,历经数据存储以及人工智能分析,最终达到对用户进行个性化商品推荐的过程,就可以被看作是一项数据挖掘技术。现阶段,人工智能技术以及网络云端储存技术得到了快速发展,使得数据挖掘技术被广泛应用到电子商务交易平台以及网络营销等方面。应用数据挖掘技术对全部电子商务平台客户进行数据统计以及数据分析,能够帮助工作人员对于各项数据之间存在的相互关系进行分析,归纳并总结出各个年龄段、各种职业的浏览习惯以及用户购买爱好等重要结论。通过数据挖掘技术,能够帮助电子商务平台优化产品结构、掌握市场需求以及最新动向,分析各种商品的销售利润和经营数量。近年来,通过数据挖掘技术所取得的数据,能够对市场竞争对手的经营动向等做出分析,从而实现对其客户的流量吸引,最终保证该电子商务平台在市场竞争中处于领先地位。

2.现阶段网络营销使用的数据挖掘方法

2.1借助信息关联性进行数据分析

关联分析,是指通过对于电子商务平台云端信息存储的大量数据进行统计以及分析,从而得到这些数据之间的相互联系。在电子商务平台及网络营销的实际应用中,关联分析以其对信息处理的高效性和明确性被广泛应用。具体来说,通过分析客户在某种商品的浏览记录,平台人工智能技术能够通过信息的关联分析,在用户进行下次浏览时自动推荐与该种商品有一定使用连接关系的商品。

2.2对所存储的信息进行统计分析

统计分析,是现阶段电子商务交易平台最常使用的数据挖掘技术,是将用户浏览网页的内容、浏览时间以及浏览深度进行数据储存以及统计学分析,从而得到每个用户使用电子商务交易平台时最常浏览的页面、商品以及浏览路径长度。通过这些数据,能够协助电子商务平台相关工作人员完善网络站点的站点位置和密度、优化电子商务平台用户使用体验以及提高电子商务交易平台的交易安全性等。

2.3将用户以及数据聚类分析

聚类分析,是指将具有相同特征的数据信息进行归纳以及存储,从而方便人工智能技术对其进行进一步的分析,总结出具有相同使用习惯的客户以及具有相似功能的商品等。聚类分析,通常被用于电子商务平台在市场层面的发展。通过将电子商务平台云端存储的大量数据进行分析,能够协助相关工作人员对市场需求进行划分,并针对每个对应部分的商品市场进行具有强烈针对性的市场营销手段以及策略,最大限度地满足客户的使用以及购买需求,最终达到提升电子商务平台经营收益的目的。

2.4将庞大的数据进行分类分析

分类分析,是现阶段电子商务平台最多使用的一项数据挖掘技术,可以理解成对于某一类用户或某一类问题进行归类,减少电子商务平台工作人员不必要的工作量,实现工作效率的提升。分类分析不仅能够对已有存储记录的数据进行归纳总结,还能够通过归纳总结的数据以及发展趋势对某些信息未来的发展情况做出预测。

3.数据挖掘技术在电子商务平台网络营销中的应用

3.1确定网络营销目标

随着交易平台从线下实体转向电子商务平台,使得传统商品的营销策略和营销手段都发生了巨大的变化。现阶段,对某一目标进行网络营销需要通过市场数据细分、市场目标选择以及结合市场需求进行定位等。通过利用数据挖掘技术,能够准确得到一特定商品的具体市场,从而为公司的发展规划以及营销手段的确立提供数据支持。

3.2制定网络营销计划

网络营销计划,可以说是电子商务平台吸引客流量、抢夺市场的重要手段,因此在制定网络营销计划之前,相关工作人员需要对市场客户具体需求以及消费群体进行分析。通过确定市场需求以及消费人群,能够协助相关工作人员确定用户消费习惯以及消费规律,从而为制定切实可行的营销计划打下夯实的基础。

3.3进行独立的电子商务平台网络营销

数据挖掘技术在网络营销中的最终作用,是为了实现通过数据分析得到准确的消费习惯以及消费需求,从而达到虚拟一对一营销的目的。数据挖掘技术通过对数据进行存储以及分析,从而得到消费者的消费习惯以及消费需求,企业根据这些数据对客户进行分类,从而实现更为准确的服务投放,最终实现提升客户满意度的目的。

4.结语

综上所述,在数据挖掘技术之下,掌握消费者的消费规律以及访问时间,协助企业制定最恰当的网络营销策略,在竞争激烈的市场中,提升企业自身的核心竞争力。

参考文献:

[1]詹欣哲.数据挖掘在电子商务中的应用[J].现代经济信息,2018(13):357.

数据挖掘总结范文2

要了解Web数据挖掘技术,首先就必须要了解数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。它的表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。Web数据挖掘是一种综合的技术,它主要是使用数据挖掘技术在互联网挖掘各种有用的、有趣的、隐藏起来的信息或者是有用的模式。与传统的数据挖掘相比,Web数据挖掘所挖掘的信息更加的海量,这些信息具有异构和分布广的特点。对于服务器上的日志与用户信息的挖掘仍然属于传统的数据挖掘。Web数据挖掘由于Web的逻辑结构其所挖掘到的模式有可能是关于Web内容的,也有可能是关于Web结构的。同时有些数据挖掘技术也不能直接运用到Web数据挖掘中。Web数据挖掘的研究范围十分广泛,它的研究主要包括了数据库技术、信息获取技术、统计学、神经网络等。Web数据挖掘根据所处理的对象可以分为三类:Web文档的内容挖掘、Web文档的结构挖掘、Web使用的挖掘。Web文档的内容挖掘指的是从Web文档及对其的描述内容中获取到有用的信息,即是对Web上大量的各种文档集合的内容进行处理,例如摘要、分类、聚类、关联分析等。同时内容挖掘还可以对各种多媒体信息进行挖掘。Web上的内容摘要是用简洁的语言和方式对文档的内容进行描述和解释,让用户在不用浏览全文的情况下就可以对全文的内容和文章写作的目的有一个总体的了解。文章写作的目的有一个总体的了解。而Web内容挖掘的这种方式非常有用,例如应用到检索结果的显示中。Web分类则指的是根据已经确定好的类别,为每一个获得的Web文档确定一个大类。聚类则是指的在没有确定类别之前,将相似度高的文档归为一类。关联分析指的是从文档集合中找出不同语词之间的具有的关系。Web文档的结构挖掘指的是从互联网的整体结构和网页之间的相互链接以及网页本身的结构中获取有用的信息和知识。目前为止针对结构的挖掘主要还是链式结构模式。对于Web结构的挖掘主要源于对引文的分析,引文分析的主要内容就是通过对网页的链接数和被连接数以及对象的分析来建立一个链接结构模式,这种模式可以用来对网页进行归类,同时还可以获取网页之间的相似度和关联度等信息。Web使用的挖掘一般情况下指的是对Web日志的挖掘。其挖掘的对象是用户与互联网交互过程中所抽取出来的各种信息,例如访问记录、用户名、用户注册信息以及用户所进行的操作等。在这一方面的研究已经比较成熟,同时也有很多较为成熟的产品例如NETPERCERPION公司的Netpercerptions,Accrue公司的AccrueInsight和AccrueHitList等都是技术较为成熟的产品。

二、Web数据挖掘技术的工作流程

Web数据挖掘技术的主要工作流程可以分为以下几个步骤:第一步,确立目标样本,这一步是用户选取目标文本,以此来作为提取用户的特征信息;第二步,提取特征信息,这一步就是根据第一步得到的目标样本的词频分布,从现有的统计词典中获取所要挖掘的目标的特征向量,并计算出其相应的权值;第三步,从网络上获取信息,这一步是利用通过搜索引擎站点选择采集站点,然后通过Robot程序采集静态的Web页面,最后再获取这些被访问站点的网络数据库中的动态信息,然后生成WWW资源库索引;第四步,进行信息特征匹配,通过提取源信息的特征向量,去和目标样本的特征向量进行匹配,最后将符合阈值条件的信息返回个用户。

三、Web数据挖掘技术在高校数字图书馆中的应用

高校数字图书馆为师生主要提供以下功能:查找图书、期刊论文、会议文献等数字资源;图书借阅、归还等服务;图书信息、管理制度;导航到图书光盘、视频资源等数据库系统。师生时常登录到网站中查找其需要的信息,根据师生所学专业、研究方向不同,关注目标也不同。通常这类师生会到常用的图书馆网站上,查找自己所需要的特定领域的资源;浏览一下有哪些内容发生变化,是否有新知识增加,而且所有改变常常是用户所关注的内容;另外,当目标网页所在的位置有所改变或这个网站的组织结构、层次关系有所变动时,所有这些问题只要稍加改动,容易使用户难以找到所需内容。本课题采用Web挖掘技术与搜索技术相结合。首先允许用户对感兴趣的内容进行定制,构造数据挖掘的先验知识,然后通过构造浏览器插件,捕获用户在浏览器上的行为数据,采用Web数据挖掘的方法,深入分析用户的浏览行为数据,获得用户的信息资料集,最终为用户提供不同的个性化服务页面,并提供用户对站内信息进行搜索功能,同时可以满足师生对于图书馆资源进行查找访问的需求,实现高校图书馆网站资源真正意义上的个性化服务。

1、为开发网络信息资源提供了工具

数字图书馆需要的是一种可以有效的将信息进行组织管理,同时还能够对信息进行深层的加工管理,提供多层次的、智能化的信息服务和全方位的知识服务,提供经过加工、分析综合等处理的高附加值的信息产品和知识产品的工具。目前许多高校数字图书馆的查询手段还只局限于一些基本的数据操作,对数据只能进行初步的加工,不具有从这些数据中归纳出所隐含的有用信息的功能,也使得这些信息不为人知,从而得不到更好的使用,这些都是对网络信息资源的一种浪费。而通过Web数据挖掘技术科研有效的解决这一问题。这种技术可以用于挖掘文档的隐含的有用的内容,或者可以在其他工具搜索的基础上进一步进行处理,得到更为有用和精确的信息。通过Web数据挖掘技术科研对数字图书关注中的信息进行更加有效地整合。

2、为以用户为中心的服务提供帮助

通过浏览器访问数字图书馆后,可被记载下来的数据有两类,一类是用户信息,另一类是用户访问记录。其中用户信息包括了用户名,用户访问IP地址,用户的职业、年龄、爱好等。用户名师用户登录图书馆时输入,用户访问IP地址通过程序获得,其他的信息都是用户在注册时所填写的,访问记录则是在用户登录时所记录的,也是由程序获得。对这些用户信息进行分析可以更加有效的了解用户的需求通过分析服务器中用户请求失败的数据,结合聚集算法,可以发现信息资源的缺漏,从而指导对信息资源采集的改进,让高校数字图书馆的信息资源体系建设的更加合理。对数字图书馆系统的在线调查、留言簿、荐书条等的数据进行收集整理,并使之转化为标准的结构化数据库,然后在通过数据挖掘,皆可以发现用户所感兴趣的模式,同时还可以预先发现用户群体兴趣的变迁,调整馆藏方向,提前做好信息资源的采集计划。通过Web数据挖掘,可以对用户的信息需求和行为规律进行总结,从而为优化网络站点的结构提供参考,还可以适当各种资源的配置更加的合理,让用户可以用更少的时间找到自己所需要的资源。例如可以通过路径分析模式采掘捕捉确定用户频繁浏览访问的路径,调整站点结构,并在适当处加上广告或荐书条。

3、Web数据挖掘技术在图书馆采访工作中的应用

在图书馆的工作中有一步十分的重要,这就是采访工作,采访工作的做的好坏程度会直接的对图书馆的服务质量产生影响。通常情况图书馆的工作人员会根据图书馆的性质、服务对象及其任务来决定采访的内容。但是这种采访局限性很大,很多时候会受采访人员的主观意识的影响,同时这种方式也会显得死板不灵活。很多时候会出现应该购进的文献没有买,不应该买的文献却买了很多等与读者的需求不符的现象。这些现象的产生都是因为缺乏对读者需求的了解和分析。要解决这些问题就必须对读者的需求进行全面的了解和分析,而Web数据挖掘则为解决该问题提供了一种较好的方法。通过对各种日志文件和采访时获得的数据进行分析,可以很清楚的得到读者需要的是什么样的书籍、不需要的又是什么样的书籍,从而为采购提供各种科学合理的分析报告和预测报告。根据对分析还能帮组图书馆管理人员确定各种所需书籍的比例,从而确定哪些文献应该及时的进行补充,哪些文献应该进行剔除,对馆藏机构进行优化,真正的为高校里的师生提供所需要的文献和资料。

4、使用Web数据挖掘技术提供个性化服务

传统的信息检索工具在友好型、可理解性、交互性方面都存在着很大的缺陷。通常情况下都只是将各种查询结果毫无逻辑的简单的进行罗列,用户很难从其中获取自己需要的信息,通过数据挖掘,可以对图书馆网站上的在线调查、留言簿、读者调查表等数据进行收集整理,对不需要的冗余信息进行剔除。通过分析可以获知用户所喜好的浏览模式是哪种,他们常访问的网站的路径是什么,他们对图书馆中的那些资源比较有兴趣。然后再根据用户的普遍需求与每个人的个性需求,建立起相应的规则,从而帮助网站设计人员对网站进行设计和优化,使得这些信息检索变得更加的个性化、智能化,并根据每个用户的偏好等特征将检索到的信息排列处理,使得读者可以用最快的速度获得想要检索的文献信息。通过Web数据挖掘技术可以对用户的特征信息进行总结,将那些从没有发出过信息的潜在用户进行归类,同时还可以免费的为他们提供各种他们所感兴趣的信息和资料,把这些潜在的用户转变为正式的用户使用Web数据挖掘可以对用户的检索日志进行分析,从而得知用户所感兴趣的内容、他们的研究方向,并根据这些内容为用户指定个性化服务的内容,为用户提供各种他们所感兴趣的各种信息。

数据挖掘总结范文3

关键词:数据挖掘技术;企业人资管理;应用

引言

企业内部组织管理中,人、财及物等资源是管理的主要对象,即统筹管理人与人的工作行为,调动的生产与工作积极性,发挥人尽其才的效果,以此提高企业生产力与综合竞争力。数据挖掘技术则是数据统筹并分析人的社会与经济活动,获得企业人资管理信息,形成新社会与经济活动,并将两者结合起来,对企业人资管理效用的提高至关重要。

一、数据挖掘技术优势分析

大数据时期,数据信息量日益增加,此种情况下,如何获得所需信息,已成为企业面临的首要问题,作为大数据的核心,数据挖掘技术主要指挖掘海量数据中的相关信息,通常可根据数据统计、分析、信息检索与经验法则等途径实现,检索相关信息。社会大环境中,各行业领域广泛应用该技术,且在商业领域取得了很大的成果,比如零售与餐饮行业等应用的客户挖掘与需求分析技术,另外,还能帮助企业合理制定营销方案、选择市场并处理危机风险。面对海量复杂、不完整且随机性的模数数据,利用数据挖掘技术,方便企业归纳推断,再借助该技术详细分析企业内部与所处市场环境,从而及时调整市场发展战略、分析客户与竞争对手行为,更好的规避经营风险,以此便于企业管理者理性的树立经营与市场观,基于市场环境对决策正确性进行分析,实现稳定发展。企业人资管理中,管理系统不健全、人才流失与工作流程繁琐等问题依然存在,工作效率受到了严重的影响,管理资源造成了很大的浪费,针对这些问题,企业必须要重视数据挖掘技术的应用,发挥其价值,协调内外部环境,工作质量与效率得到提高,为企业人资管理水平的提升奠定基础。

二、数据挖掘技术在企业人资管理中的具体应用

1.应用于企业人才招聘环节

随着时代的进步,大数据与现代网络信息技术在企业内部管理中得到了广泛的应用,企业建立健全人才数据信息库,有效应用数据挖掘技术,做好有效分析,以此了解企业发展优势与不足,便于企业领导逐步完善并改进人资管理模式。企业运营管理中,人才招聘是企业增添活力的重要渠道,人资管理部门通过校园招聘会、人才市场及人才网招聘等不同渠道进行人才招聘,再根据不同招聘方式吸引人才,以此筛选流程,为企业选聘优秀人才参与企业运营发展。现阶段,人才市场上,优秀人力资源与需求矛盾之间的矛盾日益突出,企业无法招聘到高端人才,很多优秀应聘者也无法找到自己满意的岗位,盲目招聘是引起企业人才使用现状的重要因素。利用数据挖掘技术可有效解决这一问题,针对求职者简历,构建相应的数据信息库,整合分析人才身份与特点等重要数据,以此总结员工离职数据,构建原因模型,便于人资管理部门掌握求职者实际岗位需求,以此通过企业办公环境与薪酬福利等手段的调整,为企业招聘更多的人才,同时合理预测其岗位需求,确保招聘部门针对性地录取优秀应聘者。

2.应用于企业员工管理

企业运营管理中,员工管理并非简单的记录员工信息并统计相关数据,例如,员工基本信息。重要的应用相关数据挖掘技术统计并分析员工各种考核信息,例如利用数据挖掘信息技术,掌握企业整体业务起伏或下降,对员工实际工资进行分析,提出成本控制信息,这些有效的数据信息利于企业有效开展人资招聘、调配及培训等。

3.人力资源的合理配置

企业人才管理中,除过不完善的系统与人才流失等问题,人力资源配置不合理是面临的重要问题一直,资源的优化配置,尽可能发挥员工工作积极性,简化工作流程,以此提高员工工作效率与质量。具体可从以下几方面入手合理配置企业人力资源:(1)利用挖掘技术,发现历史岗位信息,了解其实际工作量,通过定额方式为员工分配工作,形成相应的生产标准。(2)企业人力资源系统中录入员工日常工作量,对比员工实际工作量与要求,及时调整,发掘其信息,选拔优秀人才,激发员工工作潜力,从而为企业创造更多的经济效益,为企业人力资源管理水平的提高奠定良好的基础。

4.应用于企业员工离职

企业人力资源管理中红,应用数据挖掘技术,便于企业有效建立人才流失管理机制。通过建立该管理机制,降低企业人才流失比率,尽可能减少人才流失造成的损失。应用数据挖掘技术,首先分析离职人员数据,将数据整理并绘制成表格,将无关与多余的数据删除掉。再通过构建模型,总结并分析员工离职的根本原因。在此必须要注意,通常采用树形模式进行此项分析工作,其利于决策者从海量信息中找到有效的决策点。实际操作中,可将员工离职原因设为该模式的目标树形,将其它属性设置为独立变量,划分并归类员工离职的不同原因,总结其离职真正因素,在此基础上,了解潜在离职员工,如果是优秀员工,企业必须要重视,适当地采取保护措施留住人才。

5.应用于员工薪酬设计工作中

企业运营管理与员工稳定性方面,员工薪酬管理是十分必要的,企业合理制定薪酬体系,利于为企业创造最大化经济利益,提高人力资源使用效率。企业传统薪酬设计中,缺乏数据分析基础,所以薪酬不合理问题是普遍存在的,使得应聘者岗位需求得不到满足。亦或是,企业拥有很多数据信息,但却并未对其进行有效地分析与整理,但数据挖掘技术的应用却能解决这一问题。另外,企业人力资源绩效考核工作涉及很多信息,具体主要包含员工工作能力、学习能力及职业素养等。将数据挖掘技术应用于企业人力资源工作中,挖掘并分析海量数据,掌握薪酬设计内部影响因素,以此为薪酬制定者提供相应的数据参考,从而确保为企业制定的薪资管理体系有合理性。另外,对求职者岗位薪资需求做好准确定位,为企业精准招聘所需人才,降低企业招聘成本。

三、结语

综上所述,随着社会经济的快速发展,企业人资管理中应用数据挖掘技术,充分发挥挖掘技术的作用,对企业人力管理系统进行逐步完善,针对员工离职帮助企业建立相应的预测机制,对人力资源进行合理配置,以此提高资源使用效率。另外,企业要重视数据挖掘技术的应用,在激烈的市场竞争环境中,积极提高自身综合实力,获得更多的市场份额,为企业实现可持续发展目标奠定良好的基础。

参考文献:

数据挖掘总结范文4

关键词:数字图书馆;计算机技术;应用模块;数据挖掘;网格技术

1数字图书馆概述

“数字化”的生活模式伴随着科技的发展应运而生,人们也越来越适应并习惯了这种生活模式,数字图书馆的出现使得人们对它的需求越来越高,同时它也直接关系着当代图书馆的生存与发展。而数字图书馆的概念是由美国的一位学者在研究图书馆的时效性时提出来的,它就是一个信息化的平台,拥有着全球性的知识资源和媒体内容,一方面能够使用户及时的了解到全球的讯息,另一方面用户使用搜索功能可以搜索到一些多样化的信息。而其中关键性技术的应用与研究成为了当今国内外IT界和图书馆界研究的热门技术。而评价一个国家信息基础设施好坏的标志之一就是数字图书馆的建设。数字图书馆作为一种高新技术的产物,涉及到了以下技术:数字化处理技术、超大规模数据库技术、网络技术、多媒体信息处理技术、信息压缩与传送技术、安全保密技术、自然语言理解技术等。本文主要介绍了网络技术、数据挖掘技术、Agent技术。

2数据挖掘技术的应用研究

2.1数据挖掘的基本概念

数据挖掘也可以叫作数据库中的知识发现,它是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。其一般与计算机科学有关,可以通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统及模式识别等多种方法来实现所要达到的目标。数字图书馆的数据挖掘对象是挖掘出其中的大型数据库、数据仓库以及大量的网络信息空间,通过对这些数据的统计分析和总结,可以找到数据间内在的关系,进而可以预测到未来发展的趋势。数据挖掘涉及到了很多前沿的学科,比如数据库、数理统计、人工智能、神经网络等,这是当今国际上最高端的技术研究之一了。

2.2数据挖掘技术的方法

2.2.1数据挖掘

数据挖掘是一种面向数值数据的方法,它是用人工智能、机器学习、统计学、数据库的交叉方法在一个较大的数据集中发现模式的计算过程,是一门跨学科的计算机科学分支。它的目标是从一个数据集中提取信息,然后将其转换成可理解的结构,以此进一步使用。数字图书馆的建设基础就是数据挖掘,利用多种数据挖掘算法,通过数字处理和研究数字模型的变化,以此来进行总结得到数据的变化情况。

2.2.2基于Web的数据挖掘

Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用,它是利用数据挖掘技术抽取出与Web有关的一些感兴趣的、有用的资源信息、行为及模式,涉及到了多个研究领域的技术,在挖掘内容的过程中,我们一般从以下两个角度进行着手分析:一是对文本文档进行挖掘,二是挖掘多媒体文档。在调整数字图书馆的网页时一般都用追踪和个性化使用记录的全面追踪这两种模式来保证给用户提供个性化的服务。

2.2.3文本数据挖掘

文本数据挖掘是指从文本中挖掘出有一定价值的信息和知识的计算机处理技术,挖掘的对象的数据类型全是由文本类型组成的,在对巨量文本信息进行自动化信息分析与处理所使用的方法是利用数据挖掘算法和信息检索算法来实现的。文本挖掘方法主要包含以下几种:文本分类、文本聚类、信息抽取、摘要、压缩。为了能够更加更好的丰富图书馆的信息量,处理好文本的摘要和数据,提高数据挖掘的精确度,可以利用文本数据的挖掘和传输来实现。

2.3利用数据挖掘实现数字图书馆的个性化服务

实现数字图书馆的个性化服务是通过把挖掘技术应用到数字图书馆建设中,一方面可以通过提高数字图书馆的建设标准来增强各方面的服务质量,另一方面还可以有效的巩固信息资源的建设力度。在信息用户掌握信息使用的行为、习惯、偏好等时,个性化的服务可以为用户提供满足其所需要的一些相关服务,主要是两个方面:一是个性化,二是主动服务。其原理是根据不同的用户不同的需求使用不同的服务办法来进行针对性的服务,系统不需要用户去做什么就可以给用户提供相对应的服务,通过简化用户的操作来达到个性化服务。个性化服务主要表现在以下几个方面:数据挖掘服务、个人书架、个性化检索、信息分类定制及推送、虚拟咨询服务等。

3网格技术的应用

3.1网格技术在数字图书馆中的应用

在数字图书馆的建设中,网格技术是一种不可或缺的技术,为了确保数字图书馆的完整性和较好的服务性,就要利用网络来调节因数字的变化而造成的改变,而数字图书馆建设拥有良好基础的前提就是在网格技术应用过程中要结合信息资源建设网络基础设施,并在后期结合相关的Web技术方法,以图书馆的基础架构作为基础,搭建一个良好的可以实现资源信息共享的信息技术平台,整合网络各方面的资源,在统一管理的基础上实现良好的信息服务。

3.2数字图书馆网格的目标实现

网格目标的实现采用“四步走”战略:第一步,异地信息的透明化访问机制,即用户访问不同地区的数据资源不会受到任何限制;第二步,不同地区数据的一体化,全面共享数字图书馆的语义信息;第三步,通过网络维护和不断的数据更新,可以较好的去完善数字图书馆建设中的信息目录服务;第四步,采取有效稳当的网络安全保护机制能够保证数字图书馆运行在一个可靠稳定的环境里,同时用户的权益和网络资源也不会受到侵害,网络的信息共享服务有着一个良好的秩序。

参考文献:

[1]陈煌.数字图书馆建设中的计算机技术应用[J].南方农机,2019,50(07):234.

[2]刘新茂.计算机技术在数字图书馆建设中的应用[J].信息记录材料,2017,18(04):194-196.

[3]陈敏.计算机技术在数字图书馆中的应用[J].内蒙古科技与经济,2017(07):40-41+44.

数据挖掘总结范文5

关键词:数据挖掘技术;网络营销;应用策略

0引言

网络营销是企业整体营销战略中的一个组成部分,是基于互联网的一种营销方式。在当前互联网影响不断扩大的趋势下,网络营销已成为众多企业广泛采用的营销手段。在网络营销活动中,企业借助网络来最大程度地满足消费者的需求,进而在营销中获得最大化收益,而急剧攀升的网上消费人数以及企业营销策略的转变,也使网络营销有了广阔的发展前景。当前形势下消费者在网上消费行为的背后隐藏着大量有价值的商业信息,这些信息能为企业从事商业活动提供可靠的数据支持,企业可以利用数据挖掘技术有针对性地对数据进行处理,使其成为企业重要的资源,从而促进网络营销活动的有效开展。

1数据挖掘技术的概念

1.1含义

数据挖掘,又称数据库中的知识发现,是指从大量的、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、但是又是潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘技术是一种新型的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理,从中提取辅助商业决策的关键知识。

1.2功能

(1)关联分析。数据库海量的信息中存在一些有用的能被发现的知识,其中存在有规律可循的两个或两个以上的对象,便可将其关系判定为关联。关联又可划分为简单关联、因果关联以及时序关联,进行关联分析旨在发现隐藏在数据库中的关联网,并且关联分析生成的规则是客观、可信的。(2)聚类分析。数据库中的记录可被划分成多个有用的。这个过程叫做聚类。聚类分析是概念描述以及偏差检测的铺垫,聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类法,但比较传统技术又较为全面。(3)概念描述。概念描述是指对同属一类对象的含义以及特点做以总结性的描述,具体分为同一性描述和差异性描述,即描述一类对象的共性以及此类对象内部存在的相互之间的特性,例如遗传算法以及决策树算法均是对特性的描述方法。(4)偏差检测。数据库本身不乏有一些异常的记录,而通过数据挖掘就能将这些偏差一一检测出来,在这个过程中隐含着许多潜在有用的知识,例如不稳定的量变、观测结果与测算结果的偏差等,偏差检测的主要方法是找出观测结果和测算结果之间有意义的差别。

2数据挖掘技术在网络营销中的应用

2.1数据挖掘在网络营销中的流程

随着网络营销的普及和发展,企业面临的竞争压力也随之增大,企业可以借助数据挖掘技术对网络营销中涉及的大量数据进行识别、转换、分析以及模型化处理,从中提取出有助于决策的关键性数据,来提高企业的效益。为此,我们提出了网络营销中数据挖掘的流程。由图示可知,数据挖掘技术在网络营销中的运用大体可以分为五个步骤,首先确定挖掘方向,然后选择目标数据、进行数据的预处理并使用挖掘算法,最后使用模式评估。具体来说,第一,挖掘方向是根据营销的预期目标来确定的;第二,在网络营销中,可供选择的数据来源有很多,包括网站的消费数据、客户端数据以及服务器数据等;第三,数据的预处理分为三步,即数据清理、用户识别以及网页浏览识别;第四,挖掘算法是数据挖掘技术的关键,通常采用关联分析、聚类分析等方法对数据进行挖掘。

2.2数据挖掘技术在网络营销中的实践

怎样才能对数据库中真正具有价值的信息进行使用,从而提高有效信息的利用程度,这就需要新的技术来进行这方面的工作。数据挖掘技术从被开发以来便被广泛利用,它能够有效地实现对有价值信息的自动、智能和快速的分析与提出[2]。企业通过数据挖掘提取出对制定网络营销策略有帮助的重要数据,以此来确定最终的营销战略,实现高质量的网络营销。现将数据挖掘技术在网络营销中的实践进行如下呈现。(1)运用关联分析刺激消费。在数据库字段项之间存在两种关系,即函数关系和相关关系,通过数据挖掘对数据库中的信息进行关联分析,进而找出数据间的关联规则。在网络营销活动中,企业通常从消费者的相关信息中寻找数据间的相互关系,在此基础上对其联系进行分析。例如,企业可以通过关联分析找出某一个或一类消费者的关联购买需要。一些客户在购买某种品牌的商品时,会习惯性地购买这一品牌的其他产品,企业可以针对客户的这一消费习惯制定出相应的营销策略,通过增加特定品牌的产品种类来刺激客户的购买欲望,或者延伸与品牌相关的服务项目来吸引更多的客户。(2)运用聚类分析科学营销。在网络营销活动中,企业通常将消费者按照不同属性进行归类,并且对其消费心理以及消费习惯作进一步的分析。例如,企业可以采用聚类分析从客户的性别、年龄、职业、收入等不同方面对其进行统一划分,由于同一类别的客户具有相似的特征,企业可以通过分析各个消费群体的心理特征以及消费特征,采取科学化的营销战略,针对不同的客户群体制定相应的营销策略,优化产品结构。(3)运用Web挖掘与寻找潜在客户。在数据挖掘技术中,Web挖掘是一种常用方法,通过WWW分析为网站运行提供具体准确和简洁有力的分析依据。由于用户在访问企业网站时在Web服务器上会留下相关的记录数据,企业因此可以利用Web挖掘来寻找潜在客户。例如,企业可以采用Web挖掘的方法通过用户一段时期以来访问站点时在Web服务器上留下的记录数据来分析用户的兴趣所在,进而对用户是否是潜在客户进行判断。对于潜在客户群体,企业可采取一定的市场营销策略将其发展为现实客户群体[3]。

3结束语

随着网络营销的兴起与发展以及消费者群体的日渐发展成熟,企业应与时俱进,秉着从实际出发的原则,合理有效地运用数据挖掘的具体方法,从而充分地体现数据挖掘技术在网络营销中的应用架构实践。

参考文献

[1]周曦.数据挖掘技术在网络营销中的作用[J].电脑知识与技术.2011(11).

[2]李怡.数据挖掘技术及应用[J].科技资讯.2017(24).

数据挖掘总结范文6

关键词:数据挖掘技术;软件工程;应用

0引言

近年来,我国的软件系统在不断发展以及完善,数据挖掘技术也开始应用在一些领域。在软件工程中,数据技术采用了应用分类以及预测等技术,从而可以对资源进行更好的利用以及开发,能够有效提高开发效率。但是由于软件规模在不断扩大,相关的软件设计也越来越复杂[1-3]。数据挖掘技术就是通过数据手段对大量的数据进行提取以及分析,并且从中找出相关的数据,并且也解决了系统存在的问题。

1数据挖掘技术在软件工程中的应用

所谓数据挖掘技术,指数据的提取以及应用,被称作数据库中的知识。数据挖掘技术的发展基础就是数据库。在发展的过程中,相关人员将理论知识以及相关研究逐渐转变为实际的操作以及应用,并且将数据挖掘技术应用在其他领域,使数据挖掘技术能够更好地发挥作用。而软件工程最早出现在1967年,最初的软件工程主要通过维护以及构建,从而形成更加实用以及方便的软件。并且相关软件在设计的过程中,也应该依据客户所需要的内容进行开发。正因如此,应用数据挖掘技术与软件工程的前景是非常广阔的,在未来数据挖掘技术在软件工程中的应用也会得到迅猛发展[4-6]。

2挖掘技术概述

2.1执行记录

挖掘技术的执行记录主要就是对程序所运行的相关路径进行分析以及总结,并且从中找出程序中有联系的相关内容。追踪记录的根本就是要进行路径跟踪,从而达到目的。执行记录的主要作用就是为了能够更好地维护程序正常运行,以及了解程序的相关内容。在执行记录的过程中,首先应该对系统进行分析,并且也应该对软件工程的相关变化情况进行记录,最后再将所记录到的内容进行筛选,从而获取自己想要的信息。执行记录也已经成为当今系统功能的模板。

2.2漏洞检测

漏洞检测最主要的就是要找出软件中存在的一些问题,从而提高软件的体验效果以及质量。同时,漏洞修复也能用最快的时间修复软件中的漏洞,能够为用户提供更好的保障。数据挖掘技术应用在漏洞检测方面,不仅要对软件进行一系列的测试,同时也应该是相关检测,能够满足客户的需求。数据挖掘技术能够根据所记录的内容进行一定的分析,并且对得出的内容进行总结以及完善,从而在决定用哪一种测试方式来进行测试,最终使所测试的方式能够更好地符合软件的需要。在处理手机漏洞数据的过程中,数据挖掘技术首先需要对数据进行清理,然后再将有关的数据进行分析以及提取,再清理没有用的数据后,对缺失的相关内容进行弥补和修正,转换为数据进行表示。不仅如此,在利用数据挖掘技术检测漏洞的过程中,应该选择更加适当的数据模型进行验证和分析,选择更加合适的挖掘方式,让它成为测试集。同时,相关的系统也应该对得出的结果进行分析以及比较,选择最合适的结果。除此之外,在进行漏洞检测时,也应该将软件的漏洞进行描述以及分类,并且将这些漏洞的数据更新到软件数据库中。这样相关软件在遇到类似的问题时就能够做出更快的操作,从而也在一定程度上方便了漏洞检测。值得注意的是,在更新漏洞数据的过程中,也应该做好数据分类工作。

2.3挖掘开源软件

开源软件具有开放性的特点,因此在开发开源软件的过程中,也应该将其与其他软件进行区分。一般情况下,相关人员在开发软件的过程中,每一步都应该有对应的参考报告,并且也应该有更加详细以及完整的记录。开发人员组成社会网络,而因为开源软件具有一定的开放性,所以在进行设计的过程中也应该进行不断优化,从而可以使软件能够更加完善。此外,相关的工作人员也应该对开源软件进行动态挖掘,这是因为开源软件是具有变化性的,只有进行动态挖掘才能更好地进行项目管理。

2.4挖掘版本控制信息

实行挖掘版本控制信息,可以保证项目参与者和共同编辑的一致性,这样在进行更新的过程中也可以统筹全局。首先,相关人员应该正确选择挖掘版本的应用方式,并且也应该针对信息的变更从而发掘出不同的模块与总模块之间的关系,从而也可以更加清晰地了解不同模块以及系统之间的联系。使用挖掘技术也可以在一定程度上降低软件系统的维护成本,从而也可以很好地避免在后期出现相关漏洞,最终起到维护系统的作用。

3应用方法

3.1关联法

在选择关联法的过程中,相关人员以及系统必须将数据中存在的关联数据进行分类以及区分。关联法的规则在于数据的相关关联,因此进行数据关联是非常重要的。关联法的特点主要就是支持度以及置信度。

3.2分类法

所谓分类法,就是需要相关的系统对分类标号进行一系列的操作,但是进行操作的前提是建立合适的模型,只有选择合适的模型才能进行下一步操作。选择好对应模型后,就需要对数据集进行分析和整理,并且也应该对不同的数据进行分类。在分类的过程中,一般选择的就是判定树法,包括网络分类法以及支持向量机法等。为了更好地保障判定树法能够得到正常应用,可以采用贪心算法。贪心算法是判定数法最基本的一项内容,如果只是对样本容量进行分类的话,那么在分类的过程中就可能会出现错误。

3.3聚类法

在应用聚类法的过程中,首先要对数据进行分类,将数据分为多类,从而可以更好地保证数据的相似度,但是不同种类的数据对象有着不同的特点以及特征。其中,聚类法主要包括划分法、模型法、网格法等。

3.4克隆代码数据挖掘

在进行软件工程设计的过程中,原始数据挖掘的最基本要求就是检查克隆代码,这是进行数据挖掘的基础。目前,克隆代码数据挖掘有很多方式,比如文本对比法以及标识符等方法,都是最基础的方式。文本对比法主要应用了计算机对比程序,对比程序中可以对语句进行判断。利用该方式也可以很好地提高字符匹配的效率。除此之外,在优化的过程中计算机选择的主要是函数技术,而标识符就是将一些标识符号作为最基础的方式进行应用,应用的工具主要有DUP。

3.5计算机软件数据检索

计算机软件的数据检索与克隆代码是具有相似性,都属于计算机最原始的挖掘技术,而计算机数据检索主要分为三类,其中包含信息录入、数据信息查找以及数据信息查看等内容。所谓数据信息录入就是录入需要进行检索的相关信息,然后再进行下一步的操作。而所谓的信息数据查找,就是相关人员在进行数据查找的过程中,只需要将需要查找数据的关键词输入指定的位置,并且点击确定按钮进行查找,从而可以查找出与之相关的所有信息。数据信息查看就是相关人员可以根据自己所需要的内容进行数据的在线查看以及下载,可以很好地满足相关人员对于数据的需求。用户导出相关数据后也会形成一个历史记录,这样后台就可以保存用户查找信息的相关内容,并且也可以有针对性地将查到的内容进行分类,从而形成一个系统的数据库。

3.6软件项目组织管理

在新的软件项目立项之后,同时也需要借助数据挖掘技术对项目进行管理以及分析。首先,数据挖掘技术可以挖掘软件系统中的一些组成成分以及组织框架的信息,可以为工作人员提供更多的发展方向,相关工作人员也可以因此进行资源整合以及利用。在进行某一项目的研发过程中,同样也离不开各种岗位之间的相互配合以及交流,比如在进行日常信息电子交互的过程中,就可以利用数据挖掘技术使交流有序进行。不仅如此,数据挖掘技术也可以更好地理清不同人群之间的关系以及层次,这对于软件项目的整体发展也起到了非常关键的作用。其次,数据挖掘技术也可以更好地查看软件的版本信息。由于软件在长期使用过程中也会产生大量的数据,如果不能对这些数据进行分析和完善,那么也就不利于软件更新。但是如果能够利用数据挖掘技术,就可以更好地对软件系统进行维护,极大地节省了资金和时间成本。除此之外,在进行数据挖掘的过程中,如果系统软件存在一些错误,也可以被及时更正以及完善。

4结语

近年来,随着科学技术的快速发展,软件工程技术也已经应用在很多行业以及领域中,也已经成为工程技术非常重要的技术支撑之一。其中,数据挖掘技术作为非常重要的一项内容,也已经广泛应用在很多领域。但是随着更多软件的发掘,数据技术也不能依靠自身发挥作用,而是应该将数据技术与其他工程进行融合发展,从而才可以更好地保障工程技术的完整性以及可操作性。在未来,数据挖掘技术在软件工程中的应用也会越来越广泛,能够促进我国的经济发展以及科技进步。

参考文献

[1]栗元龙.数据挖掘技术在软件工程中的应用探讨[J].数字通信世界,2019(9):181.

[2]张立鉴.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].网络安全技术与应用,2019(6):47-48.

[3]张勇.软件工程行业中数据挖掘的应用探讨[J].中国新通信,2018,20(5):89.

[4]王蕊.数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].信息与电脑,2018(7):131-132,135.

[5]张佳新.数据挖掘技术在软件工程中的应用探究[J].电脑编程技巧与维护,2018(4):88-89,114.

数据挖掘总结范文7

[关键词]数据挖掘技术;图书馆管理;信息系统;应用内容

0前言

随着社会文化建设事业的不断推进,我国图书馆的建设数目不断增加,且图书馆藏书量日益扩大。其在满足人们阅读需求,提升文化层次的同时,也带来了较大的图书资源获取难度。基于此,进行图书馆管理的信息化建设已成为的当前图书馆发展的重要趋势。数据挖掘技术是图书馆信息化管理的重要支持,当前环境下,提升数据挖掘技术的应用质量对于图书馆管理信息系统的规范化建设具有重大影响。本文由此展开分析。

1数据挖掘技术与图书馆管理信息系统

1.1数据挖掘技术的基本内涵

数据挖掘技术是一种现代化的信息搜寻技术,其基于大量的数据资料而产生,在分析并研究相关资源的基础上,实现了资料隐性知识及规律的探究发现。其不仅保证了人们数据信息获取的效率,更有效地提升了数据获取的质量。工作实践中,人们长期两种方式进行数据挖掘技术的具体区分:其一,预测性数据分析法。从应用过程来看,该分析方式需要进行大量资料的初步分析,并以此获得指导性结论,从而确保未来预测的准确实现。一般情况下,分类型数据预测和统计回归型预测是其常见的两种应用形态。其二,描述性数据分析。该数据挖掘方法是对收集资料的系统描述,其为后续的资料搜寻和查找做好了准备。实践过程中,描述性数据分析可具体分为关联分析、序列分析以及聚类分析。

1.2图书馆管理信息系统

图书馆管理信息系统是基于图书馆的兴起而产生的一种现代化管理模式;其具有专业要求高、行业特质明显、工作内容繁杂的突出特征[1]。实践过程中,实现图书馆书籍和读者之间的高效链接是图书馆管理信息系统应用的根本目的。就应用过程来看,其包含了以下三个层面的具体内容:其一,进行图书馆书籍信息的系统管理,一般情况下,图书流通查询、图书撤退、图书注销是其管理的三个基本组成部分。其二,进行图书馆读者信息的系统管理,其主要包含了读者增加或消减的信息查询。其三,实现书籍流通信息查询,通常而言,书籍的借出、归还、赔偿等都是其查询管理的重要内容。只有确保图书馆管理信息系统的高效化建设,才能为读者提供稳定的阅读空间,进而实现其阅读需求的满足。

2数据挖掘技术的应用优势

当前环境下,实现数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的高效应用已成为其管理实践的重要发展趋势。从应用过程来看,数据挖掘技术的应用具有以下优势。

2.1实现信息获取速度的提升

确保读者信息获取速度的提升是图书馆现代化管理的内在要求,同时也是数据挖掘技术的主要优势[2]。图书馆管理信息系统中,通过数据挖掘技术的应用,读者的浏览模式、阅读倾向被进一步记录,然后,系统会在阅读数据分析并总结的基础上,进行数据事务库的组建。而在该事务库中,用户进行图书资源搜集的相关规则被系统化编制,通过关联规则应用,图书馆管理信息系统会为读者提供充分的图书选择资源,进而确保读者信息获取的效率性。

2.2保证读者个性化服务过程

以用户为中心是当前图书馆发展的基本特征。其虽然保证了用户阅读需求的满足;然而从管理过程来看,这种服务模式对于图书馆的管理与发展形成负面影响。具体而言,图书馆在运营服务过程中处于被动地位,其与客户的实际需求具有一定的差距,故而滞后性较为明显。而在数据挖掘技术的支撑下,图书馆仅提供平台支撑的作用,其实际的操作有读者自己完成,这种现代化的图书管理模式实现了图书馆经营模式的改变,其不仅保证了图书馆主动地位的掌控,更确保了其服务过程的个性化发展。

3图书馆信息管理系统中的数据挖掘技术应用

数据挖掘技术的应用是一个专业技术较高的系统实践过程,其包含了数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示等诸多内容。通过数据挖掘技术应用,大数据的应用模式被进一步规范。从目前发展态势来看,数据挖掘技术适应了图书馆信息管理系统建设的需求,其具体应用表现在以下层面。

3.1优化图书馆信息资源

优化图书馆信息资源是数据挖掘技术最基本的职能体现[3]。实践发展过程中,图书馆的建设规模不断扩大,日益丰富的藏书量给读者的信息搜集和阅读带来较大困扰。要实现信息资源的高效把控,首先就应对信息的基本属性进行分类,并确保集成转化的科学合理。在数据挖掘技术下,图书馆藏书信息的来源、格式、特点等特征在物理或科目逻辑属性上进行有效集中,从而确保了数据共享的系统全面;另一方面,清晰化的图书管理分类使得读者能够进行检索、借阅、流通情况的具体把控,其为读者信息数据的获取和应用奠定了基础。

3.2实现信息自动处理

与传统图书馆管理方式相比,实现信息自动化处理是数据挖掘技术应用的主要优势,同时也是其在图书馆管理信息系统中应用的基本内容。其具体的应用包含了数据规约、数据清理和数据转化挖掘等内容层面。数据规约过程中,数据挖掘技术的应用使得其挖掘算法得以系统优化,并且确保了标准化挖掘规约的编制和应用。这使得规约执行后的数据挖掘具有高度精确的应用特征。相比于传统图书馆数据查找,数据清理是其管理信息系统的创新所在。具体而言,传统的图书馆数据获取受到其挖掘不及时的影响,相关数据不完整,并且数据错误、数据不一致的现象广泛存在。现代化管理信息系统中,数据挖掘技术的应用使得读者所需的数据进一步完整,并且准确、一致的存入数据仓库中,读者只需按照规范化搜寻程序,即可实现目标文件信息的有效获得。相对而言,这种信息挖掘过程具有平滑聚集、数据概化、规范化、自动化的显著特征。

3.3确保数字图书馆构建

新经济形态下,数字图书馆是图书馆发展的重要趋势。从应用形态上看,数字图书馆基于当前的管理信息系统产生,其在系统整合图书馆图书资源的基础上,实现了在线化的图书图像、文本以及语音收集,在一定程度上,其对现有图的图书资源进行了加工保存,有助于其最终价值的增长。从数据挖掘技术应用过程来看,其为数字图书馆的高校建立提供了技术保证。具体而言,在数据挖掘过程中,现代化、高效化的分析工具,应用统计方法得以系统应用,同时,事例推理、决策树、规则推理、神经网络等技术的应用,有效地保证了知识获取的高效与准确。另外,在数据管理模式上,其实现了管理模式的商业评估,并最终以知识表示的方式将数据挖掘结果展示给读者,实现了数据管理的数字化、智能化发展。

4结论

数据挖掘技术的规范应用对于图书馆管理信息系统高效应用具有重大影响。实践过程中,图书管理人员只有充分认识到数据挖掘技术的应用优势所在,并在具体的实践中做好其应用内容的充分保证,才能保证数据挖掘技术应用水平的提升,进而推动图书馆管理信息系统的进一步发展。

主要参考文献

[1]栾锦骥.基于数据挖掘技术的图书馆信息管理系统开发[J].自动化与仪器仪表,2016(9):158-159.

[2]陈慧敏.数据挖掘技术在数字图书馆中的应用研究[J].技术与市场,2017,24(7):168-169.

数据挖掘总结范文8

关键词:数据挖掘技术;高校教学管理;信息化

在新形势下,信息化管理模式逐渐在各高校中得到推广与肯定,纷纷构建了教学管理信息系统,然而,随着教学管理信息系统使用时间与所管理学生数量的增加,大量的教学管理数据被累积,如何更好挖掘累积数据的利用价值,优化教学资源配置,提高教学资源的利用率,成为了当前广大教育事业工作者共同面对的新课题[1]。

1数据挖掘技术概述

所谓数据挖掘技术,指的是将数据进行分析与处理,从大量随机的数据中筛选有价值的数据,简化繁杂的数据库,促进资源的有效运用。通过数据挖掘技术,能够使长期积累的数据内容得到合理的处理,将不完整的、随机的数据进行全面、准确的收集,并深入分析与统计,形成一套更便于利用的统计数据系统,以达到使用者能够更好地应用与提取数据的目的。数据挖掘技术主要有发掘新知识、表现系统局部特征与规律以及实时更新的特点。通过对数据库中的知识进行分析,提取其中使用者需要的信息,信息的形式可以是模式、规则、概念、规律等不同种类;其次,根据累计数据预测未来趋势,并做出前瞻性决策;同时,数据挖掘技术能够根据信息获取原则实时更新。现阶段,数据挖掘技术被广泛运用于各行业中,尤其在高校教学管理系统中占据着重要的地位,对了解学生基本信息、掌握学生学习特征、合理设置教学课程具有良好的积极作用[2]。

2基于数据挖掘技术的高校教学管理技术流程与操作方法

2.1技术流程

数据挖掘是一个反复循环的过程,其主要流程有:(1)信息收集。首先,确定教学管理的对象,并分析信息对象的各方面特征,选取适合的收集方法进行数据收集工作。(2)数据集成。将符合要求的不同形式与特点的数据进行整理,为后续的数据共享奠定基础。(3)数据归约。由于符合条件的数据内容巨大,进行分析与挖掘的时间过长,因此对数据进行属性选择与采样,分别针对原始数据集中的属性与记录,得到数据集的归约表示,在保持原始数据完整的同时,提高数据挖掘的效率。(4)数据清理。把所得数据中不完整的、错误的、不相符的内容进行处理,将完整且正确的数据信息存入数据库中。(5)数据变换。通过数据概化等方式将数据库内数据信息转换为数据挖掘所需要的条件与性质。(6)数据挖掘。根据神经网络、遗传算法、决策树等方法对最终的数据信息进行挖掘与处理,得出有价值的数据信息。(7)结果评估。针对所挖掘的数据信息进行合理科学的评估,判断挖掘到的数据内容是否符合自身的期望,如没有达到预期目标,则回到最初的步骤重新进行数据筛选[3]。

2.2操作方法

数据挖掘技术的操作方法有很多种,下面,简要介绍遗传算法、决策树、神经网络三种数据挖掘技术操作方法:

1)遗传算法

所谓遗传算法,可简要概述为通过适者生存、优胜劣汰的生物界进化规律演化而来的随机搜索方法。对数据演化与相互组合,最终结合成新的数据信息,并在新数据信息中进行选择,使数据挖掘更具有全局择优能力,遗传算法常与其他数据挖掘方法组合使用,是数据挖掘的有效方法之一。

2)决策树

决策树是将庞大的数据信息进行系统、合理的分类处理,将数据信息整理进行分支整理,并从中找寻符合条件的有价值的数据信息,把不符合挖掘条件的数据内容进行清理裁剪。整体操作流程像树一样,因此被成为决策树。决策树挖掘方法的优点在于其操作简单,且效率较高,适用于大规模的数据处理[4]。

3)神经网络

所谓神经网络,指的是以模仿动物神经网络行为特征进行分布式并行数据处理的算法数学模型通过对数据内部之间的联系进行调整,达到处理数据信息的目的。神经网络具有稳定性、分布并行、高度容错性等特征,适用于解决各种由不确定性引发的数据挖掘问题,是常见的数据挖掘操作方法之一。

3数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用

现阶段,数据挖掘技术被广泛应用于高效教学管理信息化中,成为了高校教育管理工作中不可或缺的重要组成部分。通过数据挖掘技术,使教学管理工作质量与工作效率均得到了显著提升。下面,对数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用进行深入分析。

1)学生成绩分析

学生的考试成绩是教学管理系统数据库中占比重较大的内容之一,通过对学生成绩进行数据挖掘与分析,并根据数据内容绘制相关的图表,直观地反应学生的具体情况与基本信息,能够及时进行教学质量与效果的评估,对课程与教学方案进行设置与改变,促进课程建设。例如,根据不同的分数段、学生性别等因素进行数据挖掘,可以将学生的成绩进行系统、全面的对比,发现其中的普遍问题,真正实现科学全面地提高全部学生的学习成绩。

2)合理设置课程

在教学生活中,对学生循序渐进的教学方法至关重要,如何设置课程的前后联系也是现阶段教育工作者思考的重点问题。由于不同班级的班级文化与教师的授课风格各不相同,学生所适合的课程设置也存在不同点,错误的课程设置有可能会对学生的整体成绩产生巨大的影响。因此,运用数据挖掘技术对学生与班级进行分析整理,总结有价值的规律与信息,帮助教师更好地进行课程设置。

3)掌握学生特征

在高校教学管理系统中,记录着学生的基本信息、学习情况以及奖罚情况等,通过对上述数据进行数据挖掘与分析,使得教师充分掌握学生的家庭情况、出勤状况、学习经历、考试成绩、擅长科目、特长等,对学生的特征进行深入挖掘,根据学生的性格特征以及学习特征对薄弱科目进行加强,提高学生的学习水平。另外,根据数据挖掘结果中的学生的不同情况进行分类管理,全面提高教学管理水平。

4)帮助高校决策

随着电子计算机技术的发展,各高校构建了各自的教育信息管理系统,如教务管理系统、学生学籍与成绩管理系统、图书管理系统、试题库系统、网络教学平台等,通过数据挖掘对全部教育管理系统的数据进行分析,能够整合学校现有的资源,有利于高效决策的科学与合理。例如,在进行毕业学生就业情况分析时,可以对教学管理信息系统进行数据挖掘,筛选参与分析的学生情况,包括学生的所学专业、工作地点、就业单位、从事职位等,并将所得数据进行数据模型设计,根据数据模型进行未来学校对学生就业培养方向的决策[5]。

5)合理教学评价

在传统的教学评价方法中,往往是由学生对教师进行打分,再整理调查结果进行数据量化分析,最终得出各教师的教学评价信息,这种教学评价方法存在一定的片面性,学生很容易从中掺杂一些个人的思想,没有结合教师的实际教学质量,导致无法发现数据中更深层次的内容。而数据挖掘技术的应用很好地解决了这一问题,通过对教育管理信息系统中教师所任教的课程与班级进行数据挖掘,整理并分析该教师任课班级的学生的学习成绩,联系教学质量、教学水平与其他各因素,进行合理、综合的教学评价工作,并其能够从中清楚明了的得出影响教师教学水平的因素,改进教学的教学方法。例如,在学期后可以针对某一专业的教师进行教学评价工作,通过数据挖掘技术集合教师的年龄、学历、职称、课堂教学效果,并将得出的数据进行处理绘图,不仅提高了教学评价的效率,还使得教学评价工作更具有真实性与准确性[6]。

4基于数据挖掘技术的信息化高校教学管理的意义与趋势

数据挖掘技术是集合人工智能技术、数据库技术、可视化技术、数据统计技术于一体的新型数据分析技术,在预估入学学生数量、评估学生学习成果、优化课程设置、统计学生毕业情况等方面表现了独特的优势。随着信息化教学管理系统的普及与应用,数据挖掘技术的地位越来越重要,是教学管理与高校决策中不可缺少的一部分。近年来,为了促进高等教育大众化,中国各高校的办学规模不断扩大,对教学管理工作来说不仅是挑战,同时也是发展的机遇,数据挖掘是高校教学管理信息化发展的必然阶段,高校教学管理工作需要通过电子信息技术提升管理效率与管理质量,构建完善的教育管理信息系统,通过运用先进的数据挖掘技术对校内资源与数据进行深度的分析,提高教学管理的信息化[7]。数据挖掘技术是一门前景广阔的领域,在国内外各行业中广泛应用,尤其在美国的高校管理实践与研究中占有重要的地位。目前,中国大多数高校均建立了相对完善的教学管理信息系统,然而仅是完成了教学管理手段转型阶段的任务,对其他相关的管理数据的挖掘上仍没有产生足够的重视,且现有的数据挖掘技术研究成果较少。为了更好地促进高校教育管理信息化的发展,必须将教育管理系统与学校的实际情况相结合,建立适合中国教育现状的信息化教学管理系统,加强对数据挖掘技术的研究,充分意识到数据挖掘存在的瓶颈问题,提高数据分析的准确化与高质量化,发挥数据发掘真正的作用。

5总结

综上所述,数据挖掘技术在高校教学管理信息化发展中不可缺少的一部分,在分析学生成绩、合理设置课程、掌握学生特征、帮助高校决策、合理教学评价方面均发挥着积极的作用。文章对基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化研究进行了深入的探讨,介绍了数据挖掘技术的概念、技术流程与操作方法,并重点分析了数据挖掘技术在高校教学管理信息化中的应用与意义,但研究不够全面,需要广大教育工作者共同去探索。

参考文献:

[1]王树利.基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化研究[J].江苏科技大学学报:社会科学版,2009,9(4):81-83.

[2]田园.基于数据挖掘技术的高校教务管理系统分析与设计[J].电子技术与软件工程,2015(22):194-194.

[3]许丽卿.基于数据挖掘的高校教学质量评估系统研究[J].信息技术与信息化,2016(8):79-82.

[4]王平.基于大数据挖掘分析的高校信息化建设探索[J].微型电脑应用,2014(12):26-28.

[5]江敏,徐艳.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用[J].电脑知识与技术:学术交流,2012,08(24):5741-5745.

[6]吴婷婷.数据挖掘在高校教务管理中的应用研究[J].数字技术与应用,2013(04):145-145.