数据挖掘技术在管理信息系统中的应用研究
数据挖掘技术在高校实验室信息管理中的应用研究
数据挖掘技术在高校实验室信息管理中的应用研究连世新1宋丽荣2(1．宁夏医科大学，宁夏银川750004；2．宁夏财经职业技术学院，宁夏银川750000)￡}商要]本姗完了数据挖掘技术在高校实验室信息管理中的应用，通过对高校实验室信息管理系统数椐的数据挖掘，迅速萃取有用信息，以指导和辅助实验室管理。
法键词】实验室信息系统；数据仓库；O L A P数据挖掘目前，数据挖掘技术已成功应用在超市、金融、银行、生产企业和电信，并有很好的表现。
但在目前高校实验室信息管理对数据所隐藏的价值还没有挖掘利用。
1应用中涉及的主要技术1)数据仓库：著名数据仓库专家W H J nm on在其著作中给出如下定义：数据仓库是—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。
2)O LA P技术：O LA P是数据仓库系统的主要应用。
它是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理觎的、并真实反映企业特性的信息进行快速、稳定一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
3)数据挖掘：就是从大量的、不完全的、有噪声的、犊糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2需求分析和设计实验室信息分析系统的功能就是为管理高层提供理解实验项目、设备及设备配置的方法和途径。
依据以上分析实验室信息分析系统应提供以下功能：1)研究：学校人员设备管理研究。
2)效益分析：分析设备使用情况并能决定合理的资源配置。
3)决策分析：进行数据挖掘，为管理部门制定和完善实验室发展规划时提供分析和决策。
4)各种综合报告：能按照用户定制的信息产生报表。
根据数据挖掘的过程，结合学校实验宰管理的主要目标，首先进行数据采集和数据预处理，建立数据仓库，作好数据分析准备，然后选择适当的挖掘方法提取有用的知识模式，最后达到应用目的。
基本体系结构见下图：；圉囱圉耆蜜匡3实验室信息分析系统的实现3．1系统数据仓库的实现3．1．1数据仓库关系表的建立数据仓库中的关系表结构如下：设备信息表：设备编号、设备名称、型号、单价、生产厂家、出厂日期、购置日期、现状、所在部门。
数据挖掘技术在现代信息管理系统中的研究与分析
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ａ ｙ ｉ ｎ Ｄ ａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｇ Ｔｅ ｈｎｏ ｏ ｙ ｓ ａ ｃ ｎｄ Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ｔ ｎ ｎ ｃ ｌｇ
ｉ ｏ ｒ ｎｆ ｒ ａ ｉ ｎ Ｍ ａ ｇ ｍ ｅ ｓｅ ｎ Ｍ ｄｅ ｎ Ｉ ｏ ｍ ｔｏ ｎａ ｅ ｎｔＳｙ ｔｍ
程 韦 苏志 同
（ ． 方工 业 大学 ， １北 北京 １０ ４ ； ００ １ ２ 北京 工业 职业 技术 学 院 ， 京 １０ ４ ） ． 北 ０ ０ ２
摘
要： 对数 据挖 掘技 术在 现代 信 息管理 系统 中的 现 实意 义进行 了综述 ， 究 了数 据挖 掘技 术 的涵 义和发 展 研
过程 ， 及其在 信 息 管理 系统 中运 用的现 实意 义。 然后 ， 国 内外数据 挖掘技 术的现 状进 行 了研 究 。 对 关键词 ： 数据 挖掘 ； 息 管理 ； 信 系统 中图分 类号 ： Ｐ １ ． １ Ｔ ３ １ １ 文 献标识 码 ： Ａ 文 章编 号 ：６ １— ５ ８ ２ ０ ） ４— ０— ２ １７ ６ ５ （ ０ ８ ０ ３ ０
第 ７卷
第 ４期
北京工业职业技 术学院学报
ＪＵ Ｎ ＬＯ Ｅ ＩＧＰ Ｌ Ｔ Ｃ ＮＣＣ Ｌ Ｅ Ｅ Ｏ Ｒ Ａ ＦＢ ＩＮ Ｏ Ｙ Ｅ Ｈ Ｉ Ｏ Ｌ Ｇ Ｊ
Ｎ ． １７ ｏ ４ Ｖｏ ．
２０ ０ ８年 ７月
Ｏｃ ． ０ ８ ｔ２ ０
数 据挖 掘 技 术在 现 代信 息 管 理 系统 中 的 研 究 与 分 析
运 行 效 率和运 行 速度 。 ３应 用数 据挖 掘 技术 的现 代 信 息 管理 系统 的体 系结
构
随着数 据 库技术 的不 断发展 以及 各 种信 息管 理 系统 在现代 管理 工 作 中 的广 泛应 用 ， 息 管 理 系 统 信
信息系统中的数据管理与数据挖掘技术
信息系统中的数据管理与数据挖掘技术在当今数字化时代，信息系统已成为企业和组织管理的核心工具，而数据管理和数据挖掘技术则是这些信息系统的重要组成部分。
本文旨在探讨信息系统中的数据管理和数据挖掘技术的重要性以及其在实际应用中的作用。
一、数据管理的重要性信息系统的正常运行离不开对数据的管理。
数据管理包括数据收集、存储、整理、维护和利用等一系列过程，它对信息系统的性能和效率起着决定性的影响。
良好的数据管理可以确保数据的准确性、完整性和一致性，为企业决策提供科学依据。
1. 数据收集：数据收集是数据管理的第一步，通过采集各种源数据，包括结构化数据和非结构化数据，信息系统可以更好地了解市场需求、客户反馈和内部业务等情况，为企业的决策提供有力支持。
2. 数据存储：合理的数据存储结构是信息系统高效运行的关键。
通过建立数据库和数据仓库等存储系统，可以对大量的数据进行高效存储和管理，并保证数据的可靠性和安全性。
3. 数据整理：数据整理是将原始数据进行筛选、整合、清洗和转换的过程。
通过数据整理，可以消除数据中的噪声和冗余信息，提高数据的质量和可用性，为后续的数据分析和挖掘提供良好的数据基础。
4. 数据维护：数据维护是对存储在系统中的数据进行日常管理和更新的过程。
通过合理的数据维护策略，可以及时修复数据错误、备份数据和保障数据的安全性，提高信息系统的稳定性和可靠性。
二、数据挖掘技术的作用数据挖掘技术是从大规模数据集中发现有价值的模式、规律和知识的一种方法。
在信息系统中，数据挖掘技术可以帮助企业快速分析大量的数据，发现隐藏的规律和信息，为企业决策提供支持。
1. 预测分析：通过数据挖掘技术，可以对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和走势。
例如，利用时间序列预测模型可以帮助企业预测销售额、市场需求等因素，从而制定相应的营销策略。
2. 客户分析：企业通常拥有大量的客户数据，数据挖掘技术可以帮助企业进行客户分群和行为分析，了解不同群体的需求和偏好，以实现个性化的营销和服务。
科研管理信息系统的数据挖掘应用探讨
（ 五） 关联性 。科 研 管理 信息 系 统 的数据 由于 具有人 员 、成果 、活动 、时 间 四个 维度 的多种组 合 ，具 有高度 的 关 联性 。特定 的人 员与 特定 的成 果 、活 动 、时 间相关联 ，
收稿 日期 ：２ ０ １ ３— １ —１ ３
同理两 两相关 ，共可衍生 出 １ ６ 类 数据 ，如人 员一 成果 、人 员一 活 动 、人员一 时间 、人员一 人 员 ；等等 。以人员一 成 果为 例 ，用于分析特定人员范 围的成果 ，而成果 一 人员 则用于分 析特定 成果 的人 员组成 。其他潜在 的关联 性可 通过数 据挖 掘来揭示 。 二 、 科研 数 据挖 掘 的主 题 目 的 （ 一） 以科研成果 汇总为主题 。这 是利用科研 数据 的首 要 主题 ，也是 目前最为普 遍应用 的主题 。科研 成果 的汇总 主要 以三个 维度 为基础 ： （ １ ）时 间范围 ； （ ２ ）人员 范围 ； （ ３ ）成果 范 围。这些汇总 可提供各类 统计 数据 。首先 是常 规性 的科研业绩 考核 ，需 要将每年度 每个 单位 的科研 成果 汇总 。其次是项 目性 的整体绩效反馈 ，比如 ２ １ １ 三期验 收 、 第九轮省重点学科建设总结等 ，需要提供整体绩 效数 据。 （ 二） 以学科建设 支持 为主题 。在 各高等 院校 、科 研院 所越来越 重视学科 建设 的背景下 ，这 一 主题越 来越得 到关 注 。通过 收集单位 内外科 研活动 、科 研成 果等 信息 ，包括 人才 引进 、团队组建 、沙龙 活动 、信 息 平 台 （ Ｑ Ｑ群 、微 博 、其他学 习型社 区）等 ，结合科 研单位 的学科 发展情况 ， 可 以得 出一些学科 发展规 律 ，为单位 的学 科建设 提供 决策 支持 ，有 意识地 引导单位 的学科发 展 ，从 而更 好地指 导未 来 的学 科 建 设 。 （ 三） 以科研人 员培养 为主题 。科 研人员 的成 才成 长规 律一直 是高等教 育学 、人才 学等学科 关注 的主 题 ，然 而 以 往难 以找到合适 的定 量技术 加 以研究 。数 据挖 掘技术 的 出 现和成熟 ，为这一 主题提供 了工具 。 以人 员活 动为 主题 的 挖掘也有 一些有用 的应用 ，比如 ：记 录教 师 的一些重 要 的 科研活动信息 ，包括学术 交流 （ 内容 、 日期） 、发 表论文 的 日期 、创建 科研 团队等 ，再结 合一些 成果 信息 或学界 对其 评价肯定 Ｉ ｌ ｌ ，也可得 出一些规律 。 三 、科 研 数 据 的挖 掘 （ 一）挖 掘的 内容 。科 研数 据 中可 供挖掘 的各类 相关 、 关联关系 ： （ １ ）人员信息与科研成果关系 （ ２ ）本 单位发表 的期 刊偏好 ，这 里指 发表 单位 与期 刊 之 间 的 双 向 选 择 （ ３ ）个人与单位整体 的科研成果关 系 （ ４ ）科研成果与科研活动 的关 系
数据挖掘在学生信息管理系统中的应用
数据挖掘在学生信息管理系统中的应用作者：廖琳来源：《东方文化周刊·理论(上半月)》2014年第01期摘要随着高校的扩招，学生的就业问题日益突出。
将数据挖掘技术应用到大学生毕业信息分析是对数据挖掘技术的有效利用，依靠数据挖掘，可以全面分析就业结果，找出大学生自身与企业需求以及各种隐藏信息的内在联系。
本文利用决策树算法，然后结合kmeans算法对毕业学生信息进行训练，得出训练结果，进而帮学生制定找工作计划。
关键词数据挖掘；学生信息；决策树中图分类号：U284.24文献标识码：A文章编号：1007-7316-（2014）01-计算机网络在我国高校的迅速普及，截止2010年，全国96%以上的高校已经建立起校园网[1] ，教务系统在多年教学过程中已经累计了大量的数据。
在建立学生信息管理系统后，如何对这些历史数据重新利用，将现有的历史数据转化为现在可以使用的信息，从而提高学校管理水平和办学质量，是很多学校需要考虑的。
同时，随着高校的扩招，学生的就业问题日益突出。
将数据挖掘技术应用到大学生毕业信息分析是对数据挖掘技术的有效利用，依靠数据挖掘，可以全面分析就业结果，找出大学生自身与企业需求以及各种隐藏信息的内在联系。
一、基于数据挖掘的学生信息管理系统设计本文系统利用大量的学生信息和就业信息，提供了基于数据挖掘算法的就业指导信息，为学生的就业和教育机构的教学改革提供指导。
我们采用决策树算法对学生信息进行建模，然后预测。
建立决策树之前，我们首先对学生信息进行聚类，然后添加一列属性，属性值为该学生所聚类的编号。
这样做我们在建立决策树时可以防止过拟合，进而减少剪枝的计算量。
（一）数据采集和预处理对学生就业情况进行分析，首先要确定决策属性，即分析所需要分析对象。
比如学生的英语成绩，专业课成绩，公共课成绩及英语等级成绩等。
其次是得到这些历史数据，并把这些历史数据保存下来。
学校的学生信息管理系统已经存储了大量的原始信息，可以直接将这些历史信息导入到本文信息管理系统的数据库中。
智能办公系统中的数据挖掘与信息管理技术研究
智能办公系统中的数据挖掘与信息管理技术研究第一章引言随着信息技术的飞速发展，智能办公系统在各行各业中得到了广泛应用，并带来了诸多便利。
智能办公系统以提升工作效率和管理水平为目标，其中数据挖掘与信息管理技术起到了至关重要的作用。
本文就智能办公系统中的数据挖掘与信息管理技术进行深入探讨。
第二章智能办公系统中的数据挖掘技术2.1 数据挖掘的概念和意义数据挖掘是通过在大规模数据集中发现隐藏模式、关联和规律，对数据进行分析和挖掘的过程。
在智能办公系统中，数据挖掘技术可以帮助企业从各种数据中提取有价值的信息，并进行预测和决策支持，以优化业务流程和提高工作效率。
2.2 数据挖掘在智能办公系统中的应用数据挖掘技术可以应用于智能办公系统中的多个方面。
例如，在人力资源管理中，可以利用数据挖掘技术分析员工绩效和培训需求；在销售管理中，可以通过分析客户消费模式和购买行为，实现精准营销；在项目管理中，可以通过分析历史数据和风险因素，预测项目进展和资源分配等。
2.3 智能办公系统中的数据挖掘挑战与发展趋势虽然数据挖掘在智能办公系统中有广泛应用，但也面临一些挑战。
其中包括数据质量问题、数据隐私保护和复杂模式的挖掘等。
未来，随着技术的不断进步，数据挖掘在智能办公系统中将会更加成熟和智能化。
第三章智能办公系统中的信息管理技术3.1 信息管理的概念和特点信息管理是指将组织内外的信息收集、存储、传输、处理和利用起来，以提供决策支持和促进协同工作的过程。
智能办公系统中的信息管理注重信息的整合和共享，以减少信息孤岛和提高信息处理效率。
3.2 信息管理技术在智能办公系统中的应用信息管理技术在智能办公系统中发挥着重要的作用。
例如，企业可以利用信息管理技术建立知识库，方便员工查询和共享知识；通过文档管理系统，可以实现文档的分类、版本控制和共享；利用工作流管理系统，可以优化工作流程和协同办公。
3.3 智能办公系统中的信息管理挑战与发展趋势信息管理技术在智能办公系统中也面临着一些挑战。
浅析数据挖掘在就业管理信息系统中的应用
孙 继 龙 Ｓ ｎＪｌｎ ｕ ｉ ｇ ｏ
（ 陕西 ７ 业职 业技 术学 院 ， 阳 ７ ２ ０ － 成 １ ０ ０）
Ｓ ａ ｘ ｌｔｃ ｎｉ ｎ ｉｔ ｔ Ｘｉｎ ａ ｇ ７１ ０ ｈａ ｎ ｉＰｏｙｅ ｈ ｃＩ ｓｔ ｕｅ， ａ ｙ ｎ ２ ００， ｉ Ｃｈｉａ ｎ
摘 要 ： 扩招 带来 大 学生数 量 大幅度 增加 ， 高校 学生 管理 信 息 系统 数据 海量扩 充 ， 了有效 地 利用 和开 发这 庞 大的 数据 信 息库 ， 为 提取 潜 在有 用 的信 息和知 识 ， 笔者运 用 数据 挖掘 技 术针 对一 家用人 单位 录 用 学生 的数据 信 息展 开分 析 ， 采用 关联 规 则挖 掘 算 法 ， 找 大量数 据 中项 集之 间的 寻 关联 ， 出关联 规 则 ， 学校 有针 对性 地开展 学生就 业指 导工 作 ， 得 帮助 为决 策者提 供理 论依据 。
中 图分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ ３５
文 献 标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ６ ４ （ ０ ０３ — １３ ０ １０ — ３ ２ １ ）５ ０ ４ — ２ １ １
在 的 一 类 重 要 的 可被 发现 的知 识 。 两 个 或 多 个 变 量 的取 值 之间 存 若 近 几 年 来 ， 着 高 校 的 大 规 模 扩 招 ， 等 教 育 进 入 了 一 个 新 的 在 某 种 规 律 性 ， 称 为 关联 。 关 联 分 析 的 目的 是 找 出数 据 库 中隐 藏 随 高 就 快速发展时期 ， ２０ 到 ０ ８年 底 ， 类 高 等 教 育 在 校 生 人 数 达 到 ３ ０ 的关 联 网 。 有 时 并 不 知道 数 据 库 中数 据 的 关联 函 数 ， 使 知 道 也 是 各 ００ 即 万人 。跨 越 式 的 发展 ， 使我 国 高等 教 育 历 史 性 地 步 入 了大 众 教 育 阶 不确 定 的 ， 此关 联 分 析 生 成 的 规 则 带 有 可信 度 。 因 段。 但随 之也 带 来 了巨 大 的社 会 就 业 压 力 。 于招 生规 模 逐 年 扩 大 、 由 ２ 数 据挖 掘 的 基 本 步 骤 在 校 生 人 数 大 幅度 增 加 ， 高校 学 生 管 理 工 作 带 来 了诸 多 问题 。 学 给 数 据 挖 掘 使 用一 定 的 算法 从 实 际应 用 数据 中 挖掘 出 未 知 、 价 有 生管 理 者 越 来越 感 到管 理 的复 杂 性 ， 于 学 生 的就 业 状 况 也 越 来 越 值的模式或规律 等知识， 对 整个过程 由以下主要步骤组成 ： 难 以预 测 。 别 是 近 期 受 世界 金 融 危 机 的 影 Ⅱ 经 济 普 遍 不 景 气 ， 特 向， 就 ２１分 析 问 题 源 数 据 库 必 须 经 过 评 估 ，确 认 其 是 否符 合 数 据 ． 业 形 式 相 当严 峻 。 此 背景 下将 先进 的数 据 挖 掘技 术应 用 在 学 生 就 挖 掘标 准 。 在 业 管 理 信 息 系统 之 上 ， 建立 科 学 完 善 的 学 生 就 业 管理 系统 ， 高 学 提 ２２提 取 、 洗 和 校 验 数 据 提 取 的 数 据 放 在 一 个 结 构 上 与 数 ． 清 生 管 理 水平 ， 快 学 生就 业 管 理 工 作 。 采 用 新 兴 的 数 据 挖 掘 技 术 就 据模 型 兼容 的数 据 库 中。 以统 一 的 格 式 清 洗 那 些 不 一 致 、 兼容 的 加 不 是 要 处 理在 学生 就 业 中所 存 在 的 问题 ， 庞 大 的 就 业 相 关 数 据 信 息 数据。 在 一旦提取和清理数据后 ， 览所创建的模型 ， 浏 以确保所有的数 中找 出有价值 的隐藏事件 ， 并且加 以分析 ， 获取有意 义的信 息 ， 归纳 据 都 已经 存在 并 且 完 整 。 出有 用 的 结 构 ， 为进 行 分析 决 策 和研 判 的依 据 。 作 ２３选定数据挖掘算法 决定数据挖掘 的 目的 ，用 Ｄ ． Ｍ过程 中 １ 数 据 挖 掘 的概 念 及 算 法 功 能 的准 则 选 择 某 一 个 特 定 数 据 挖 掘 算 法 （ 聚 类 分析 、 策 树 、 如 决 关联 规 １１数据 挖 掘 普遍 定 义 数据 挖 掘 是 多 学科 综合 的产 物 ，又 被 则 等 ） ． 用于搜索数据 中的模式。 称 为 数据 库 中知 识 发 现 ， 它是 一个 从 大 量 数 据 中挖 掘 出未 知 的 、 有 ２４ 实施 挖 掘 通 过 数据 挖掘 方 法 挖 掘 产 生 一 个 特 定 的感 兴 趣 ． 价 值 的模 式 或 规 律 等 知识 的复 杂 过 程 。 据 挖 掘 发 现 的 知 识 通 常 是 的模 式 或 一 个 特 定 的 数据 集 。 数 以概念 、 规则 、 规律 、 模式、 约束、 可视 化等形式表现 ， 这些知识 可以 ２５解 释 解 释 某 个 发 现 的模 式 ， 掉 多 余 的 不 切 题 意 的模 式 ， ． 去 直 接提 供 给 决 策 者 ， 辅 助 决 策过 程 。数 据 挖 掘 通 过 预 测 未来 趋 势 转 换 某 个 有 用 的模 式 为知 识 。 以 及 行 为 ， 出前 瞻 的、 于 知 识 的决 策 。 据 挖 掘 的 目标 是 从 数 据库 做 基 数 ２６评 价 知识 将 挖 掘 出 的知 识 放 到 实 际 系 统 中 ，查 看 这 些 知 ． 中 发现 隐含 的、 意 义 的 知 识 。 有 识 的作 用 ， 者 证 明这 些 知 识 。 用 预 先 可 信 的知 识 检 查 和 解 决 知 识 或 １ ． ２关联规则挖掘算法 关联规则挖掘算法是数据挖掘 中重要 中可 能 的矛 盾 。 的算法之 一。最为著名 的 关联规则挖 掘 方法是 ＲＡ ａｗ ｌ 出的 ．ｇｒａ 提 ３ 提 出具 体 问题 Ａ ｒ ｒ算 法 。它 的主 要 思 想 是 ： 据 项集 通 过 循 环 来 获 得 ， 每 一 次 Ｐ ｏｉ ｉ 数 在 浙 江 省 平湖 市 经 济 技 术 开 发 区 ， 一 家外 资 企 业 ， ２０ 有 从 ０ ４年 至 循 环 中 ， 描 数 据 库 一 次 同 时 生 成 相 同大 小 的数 据 项 集 ， 据 项 集 ２ ０ 扫 数 ０ ６年 ， 在我院共招聘毕业生 １３人 ， 中 ８人被派往 日本研 修学 ０ 其 的生成 按 照递 增 的顺 序 进 行 。 联 规 则 挖 掘 数据 中项 集 之 间有 意 义 习 ， 他 毕 业 生 均 被 安排 在 管理 和 技 术 岗 位 ， 中 ４ 关 其 其 ２人 已被 提 拔 为 的关联 或相 关 联 系。关 联 规 则 的 发 现 可 分 为两 步 。第 一 步 是 迭 代 识 财 务 主任 、 间 主任 、 长 和 组 长 。 司环 境 幽雅 ， 施 齐全 ， 遇 丰 车 班 公 设 待 别 所 有 的频 繁 项 目集 ， 求 频 繁 项 目集 的 支 持 率 不低 于 用 户 设 定 的 厚 ， 毕 业 生 理 想 的就 业 单位 。 要 是 最 低值 。 二 步 是从 频 繁 项 目集 中构 造 可信 度 不低 于 用 户 设 定 的最 第 ２０ ０ ６年 １ Ｏ月 ，该 公 司 在 我 院 招 聘 了 ２ ０ ０ ７届 毕 业 生 １ ４人 ， 分 低值的规则。 识别或发现所有频繁项 目集是关联规则发现算法 ��
浅谈数据挖掘在信息管理技术教学中的应用
致性 。它是面向主题的、 集成 的、 不可更新的（ 稳定的） 随时间不断变化 的数定的主题进行组织 ， 在这里 ， 主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心和重点注意 的方面， 一个主 题通常与多个信息系统相关。数据仓库的集成性表现在其中的数据是通过对源数据库 中数据进行清洗和整理
据 库应 用 的不 同之处 。 （ ） 据挖 掘 技术 二 数
要对数据仓库中的数据分析、 处理 ， 提取 出有用 的数据 和能直接服务 于决策 的信息 ， 可以有两种工具 ：
ＯＡ（ Ｌ Ｐ 在线分析处理 ） 和数据挖掘。Ｏ Ａ 是通过建立一系列的假设 ， ＬＰ 然后来证实或推翻这些假设来最终得到 自己的结论 。它在本质上是一个演绎推理 的过程 。如果分析的变量达到几十或上百个 ， 那么用 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ手动分
仓库中的数据需要包含了企业从过去到现在各个阶段的所有信息 ， 随着时间变化 ， 数据将被定期更新 。通过对
这些信息进行分析， 可以对未来发展趋势做出定量的预测。这也体现了数据仓库中的数据 随时间不断变化的
特点。数据仓库支持管理决策的过程 ， 它实际上是一个对数据 的清洗 、 整理、 分析 的过程 。这也是它与其他数
析验证这些假设是一件非常困难和痛苦的事情。数据挖掘与 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ不同 ， 数据挖掘不是用于验证某个假定 的 模式（ 模型） 的正确性 ， 而是在数据库中 自己寻找模型。在本质上是一个归纳 的过程。数据挖掘 ， 也称数据库
中的知识发现 ， 是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 ， 这些知识是隐含的、 事先未知的潜在 有用信息， 的知识一般可表示为概念 、 提取 规则、 规律 、 模式等形式 。数据挖掘通过预测未来趋势及行为做出前 瞻的、 基于知识 的决策。数据挖掘的 目 标是从数据库中发现隐含的 、 有意义 的知识， 能够指导信息资源的采集 ，
数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用
数 据挖掘技术在 高校 网络教务管理 系统 中的应 用
李伟军 ． 廖 志芳
（ 中南 大 学 软 件 学 院 ， 沙 ４ ０ ８ ） 长 １０ ３
摘
要 ：作 为 数 据 库 技 术 的 一 个 新 的 发展 方 向 。数 据 挖 掘 技 术 与数 据 库 技 术 的结 合 产 生的 集成 、 一 致 的 环 境 ， 使 决 策者 更快 地 获 得 更 准确 的 信 息 。 在 论 述 基 于数 据仓 库 的 决 策 支持 系统 的 将
图１ Ｓ Ｄ Ｓ体 系结 构
收 稿 日期 ：０ １ ０ —２ ２１—９ ３
修 稿 日期 ： ０ １ Ｏ Ｏ ２ １ —１ 一１
作 者 简介 ： 伟 军 （９ ４ ） 男 ， 东兴 宁人 ， 读 研 究 生 ， 科 ， 究 方 向 为现 代 教 育 管理 李 １７一 ， 广 在 本 研
＠ 现 计 机 ２１１ 代 算 ０ ． １ｏ
结 合 可 以 较 好 地 解 决 传 统 决 策 支 持 系统 既需 要 处 理 大 量 数 据 又 需 要 进 行 大 量 数 值 计 算 的问 题
ＯＬ Ｐ的 多 维 数 据 分 析 主要 通 过 对 多 维 数 据 的 维 Ａ
图 ２ 系统 的体 系结 构
２３ 系统 的 功 能模 块 设 计 ．
（ ） 机 分 析 处 理 技 术 ２联 联 机 分 析 处 理 是 一 种 针 对 特 定 问 题 进 行 联 机 数 据
务 器 提 供 高 效 的 数 据 存 取 ．安 排 后 台处 理 以及 报 表 的 预处 理 ， 结 构 图如 图 ２所 示 。 其
访 问和分析的技术 它是决策人员通 过对信 息的多种 可 能的观察形式进行快速 、一致和交互式 的存 取来获
信息系统中的数据挖掘技术分析
信息系统中的数据挖掘技术分析随着信息化时代的到来，越来越多的企业和组织逐渐意识到了数据的重要性，并开始注重数据的收集和利用。
而作为信息系统中的一项重要技术，数据挖掘已经逐渐成为了企业和组织进行数据分析、决策支持和市场预测的重要手段。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指在大规模的数据中，通过各种算法和技术，寻找隐藏在数据中有用的信息和模式的过程。
数据挖掘的应用可以涉及到数据预处理、模型构建、数据分析和评估等多方面。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
其中，分类是针对数据的归类问题，通过从数据中学习出映射函数将数据集合分成若干类别；聚类是针对数据的聚合问题，通过找到数据集合的分布形态结构，将数据集合划分为若干个不同的类别；关联规则挖掘是针对数据之间的关联性问题，通过在数据中查找物品间的关系以及这些关系的规则；异常检测则是对数据进行分析判断，找出异常数据等。
数据挖掘的技术手段有很多，如分类算法、聚类算法、关联规则算法、神经网络算法、决策树算法等等。
具体选择哪种算法，需要根据数据的类型、目的和处理流程等综合因素进行决策。
二、数据挖掘在商业应用中的实际运用商业应用中，数据挖掘主要用于市场营销、客户关系管理、人力资源管理、财务管理等多个领域。
其中，利用数据挖掘技术进行市场分析是比较常见的一个应用场景。
在实际运用过程中，分析人士会基于事先确定好的业务需求，有针对性地对已经收集到的数据进行分析，从而为企业提供更加精准的市场预测和决策支持。
例如，在一家电商公司中，如果他们想要提升自身的销售额，那么他们可以通过数据挖掘技术，对用户的购买行为、地理位置、消费水平等维度的数据进行分析和挖掘，从而确定哪些商品是客户喜欢购买的，哪些商品卖得不好，并依据结果进行调整和优化。
此外，数据挖掘还可以帮助企业识别出可能存在的风险和问题，避免潜在的损失。
例如，在银行业中，数据挖掘技术可以用来预测违约风险，并对应采取措施，从而有效降低银行贷款的风险。
浅谈数据挖掘技术在网络管理中的应用
［ Ｇ ６ ５ ． ８ ． 油浸式 电力 变压器技术 参数 和要求 ． ３ Ｂ ４ １１ ６三相 ］ —
蔫 蒜蟊 宰
信 息 科 学
２ ７
浅谈数据挖掘 技术在 网络管理 中的应用
艾 洪
（ 庆市南岸区供 电局 ，重庆 ４ ０ ６ 重 ０ ０ ０）
摘 要 随着科技术 的发展 ，在 各个领域 产生大量 的数据 ，这 些数据 的利用必须 经过海量 的数据抽 取出隐含 的 、具有潜 在价值 的信 息服务
于决策 ，论述 数据挖掘 技术在 网络 管理 中的具体应用 。
关键 词 数据挖掘 ；网络管理 中 图分 类号 Ｔ ３ 文 献 标识 码 Ａ Ｐ 文章 编 号 １７— ６ １（ １） ２ ０２－ １ ６３９７ 一２ ００ －０７ ０ ０ ４
１ 数 据挖 掘 的含义
数据挖掘的历史虽然较短 ，但 ２ 世纪９年代以来 ，它的发展速度很 ｏ ｏ 快 ，加之它是多学科综合产物 ，目前还没有—个完整 的定义 ，归纳来看 ，
２３ 关 联 分 析 ．
关联就是数据库中两个或多个数据之间存在 的某种规律性 ，它是一 类隐含的 、 具有重要价值 、并可发现的知识 ， 关联可分为简单关联 、时 序关联、因果关联 。
２４ 趋 势 预 测 ．
数据挖掘 自动在数据库 中寻找预测性 信息运用相关算法和技术 ， 分 析和认识事物演变的规律性 ，从 已知信息推出未知信息 ，从现有信息导 出未来信息 ，从而对事物 的未来发展作出科学 、合理的预测 。
管理系统的数据挖掘与分析
管理系统的数据挖掘与分析随着信息化时代的到来，各行各业都在不断积累大量的数据。
而如何从这些海量数据中挖掘出有用的信息，对于企业的管理决策和发展至关重要。
管理系统的数据挖掘与分析，成为了当前企业管理中的热门话题。
本文将探讨管理系统中数据挖掘与分析的重要性、方法和应用。
一、数据挖掘在管理系统中的重要性在管理系统中，数据挖掘是指通过各种技术和方法，从大量数据中发现潜在的、以前未知的有用信息的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为、产品偏好等信息，为企业的决策提供科学依据。
在管理系统中，数据挖掘的重要性主要体现在以下几个方面： 1. 提升管理效率：通过数据挖掘技术，管理系统可以更好地分析和利用数据，帮助企业管理者更快速、更准确地做出决策，提升管理效率。
2. 降低风险：数据挖掘可以帮助企业预测市场变化、发现潜在风险，及时调整经营策略，降低经营风险。
3. 发现商机：通过对数据的深度挖掘和分析，管理系统可以帮助企业发现新的商机和发展方向，为企业的发展提供新的思路和机遇。
4. 提升客户满意度：通过数据挖掘技术，管理系统可以更好地了解客户需求，个性化定制产品和服务，提升客户满意度，增强客户黏性。
二、管理系统中数据挖掘的方法在管理系统中，数据挖掘的方法多种多样，常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。
这些方法可以根据不同的需求和场景进行灵活应用，帮助企业更好地挖掘数据中的信息。
1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，主要用于发现数据中的关联关系。
通过关联规则挖掘，管理系统可以发现产品之间的关联、客户购买行为等信息，为企业的促销活动和产品组合提供参考。
2. 分类与预测：分类与预测是数据挖掘中的重要方法，主要用于对数据进行分类和预测。
通过分类与预测，管理系统可以根据历史数据预测未来趋势，为企业的决策提供支持。
3. 聚类分析：聚类分析是一种将数据划分为不同类别的方法，帮助企业发现数据中的潜在模式和规律。
数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用
数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用在当今的信息化时代，企业管理面对的信息量越来越大，以至于常规的管理方式已经无法满足企业的需求。
于是数据仓库和数据挖掘这两项技术成为了许多企业探索的方向。
这两项技术的应用，可以让企业对于已有的大数据进行深度挖掘，进一步利用现有资源，提升管理水平，这也成为了企业不得不关注的一个领域。
一、数据仓库的定义和作用数据仓库是企业利用数据挖掘技术所建立的一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持企业决策。
其目的是为了能够协助企业进行宏观分析，明晰未来的趋势发展和判断现在的应对策略是否正确。
数据仓库所包含的数据内容是企业日常运营和业务中的所有数据，包括会计数据、销售数据、顾客信息、市场趋势、工厂产能等。
数据仓库的建立能够提高企业管理的效率，降低企业的风险，为企业发展提供更多的可能性。
与传统数据库相比，数据仓库具有以下几个特点：1. 面向主题数据仓库主要面向企业管理者和决策者，具有清晰的主题和目的。
相比之下，传统的数据库则更多地依赖于操作系统及其接口。
2. 集成性数据仓库包含了企业运营中所有的数据，可以有效地减少数据碎片化，整合不同的数据来源，使数据更加稳定、完整、方便加工分析。
3. 冗余性冗余是数据仓库的一个重要特点。
数据仓库通过冗余来减轻对源数据库的访问压力，同时降低复杂数据处理的复杂度。
4. 历史性数据仓库之所以被称为数据仓库，是因为它集成了历史数据。
这为企业管理者和决策者提供了更为准确和完整的数据信息，使得决策更加客观可靠。
二、数据挖掘的定义和作用数据挖掘，是指通过计算机技术从大量数据中寻找出一些数据之间有意思的关系和规律，用来帮助企业做出正确决策。
它能够直接帮助企业发现、分析、处理那些隐藏在海量数据背后的关系和知识。
在企业管理中，数据挖掘能够帮助企业进行追踪顾客，建立销售模型，统计客流等多个方面的工作。
在数据挖掘的应用过程中，需要进行数据的预处理、特征选择等技术，才能提取出准确的信息。
大数据技术在信息管理中的应用分析
大数据技术在信息管理中的应用分析随着互联网的快速发展和信息化时代的到来，数据量不断增加，信息管理也迎来了新的挑战。
这时候，大数据技术的应用就显得尤为重要。
本文将就大数据技术在信息管理中的应用进行分析。
一、大数据技术在信息采集与存储中的应用1. 数据爬取技术数据爬取技术是大数据技术中的重要组成部分，它可以高效获取互联网上的大量数据，并进行后续的分析和利用。
通过爬虫技术，可以实现对多个网站的数据采集，从而获取与信息管理相关的数据。
2. 分布式存储技术由于大数据量的特点，传统的数据库存储方式已经无法满足需求。
而分布式存储技术可以将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的存储效率和可靠性。
这样一来，在信息管理中，可以更快捷地存储和访问大量数据。
二、大数据技术在信息分析与挖掘中的应用1. 数据挖掘技术大数据时代，信息量庞大，但其中隐藏着很多有价值的信息。
数据挖掘技术可以通过对大数据进行分析和挖掘，发现数据中的关联性、规律性，并将这些信息整理出来，为信息管理提供参考依据。
2. 数据可视化技术大数据的分析结果往往是复杂的数字和图表，对于非专业人士来说理解起来可能会有困难。
而数据可视化技术可以将数据以直观的图形方式展示出来，使得非专业人士也能够轻松理解和使用。
在信息管理中，通过数据可视化技术可以有效地将大数据的分析结果呈现给相关人员，提高信息的传递效果。
三、大数据技术在信息安全中的应用1. 数据隐私保护技术大数据中存储着许多个人隐私信息，保护这些信息的安全性成为一个重要问题。
大数据技术可以通过加密、脱敏等手段来保护数据隐私，防止数据泄露和滥用。
2. 异常检测技术大数据技术可以通过对数据的实时监测和分析，及时发现异常行为。
在信息管理中，通过大数据技术的应用，可以实时监控网络系统和用户行为，发现潜在的安全威胁，并采取相应的安全措施。
四、大数据技术在信息决策中的应用1. 数据预测与趋势分析通过对大数据的分析，可以识别出潜在的市场趋势和用户需求。
数据挖掘技术在管理中的应用
Ｄｓｏｅ ａ ｂｓ 视为数据挖 掘的 同义 词 ， ｉ ｖｒ ｉ Ｄ ｔ ａｅ） ｃ ｙｎ ａ 还有许 多类 似 库 、 数据仓库 、 电子表格或其它 类型 的信息库 ， 以在数据 上 可 的术语 ， 知 识 提 取 （ ｏ ｌ ｇ ｘａｔｎ 、 据膜 式 分 析 进行 数据清理和数据集成 ； 如 ｎ Ｋ ｗｅ ｅＥｔ ｃｏ ） 数 ｄ ｒ ｉ （ ａ ／ ａｅ ｎｌ ｉ 、 Ｄ ｔ Ｐ ｔｒ Ａ ａ ｓ ）数据捞 取（ ａ 础坷ｎ） 。 ａ ｔ ｎ ｙｓ ＤｔＤ ａ ｇ等 … 数据 库或数据仓 库服 务 器 ： 根据 用户 数 据挖 掘请求 ， 数 本文 采用关 于数据挖掘 的广义 的观点 ： 据挖 掘是从存 据库 或数据仓库服务器负责提 取相关 数据 ； 数 放在数据 库 、 数据仓库 或其他信 息库 中的大量 数据 中发现 和 提取有趣知 识的过 程 ， 数据挖 掘是 知 识发现过 程 的一个 步 且
ｔ ｍｎｎ ，ａ ｈｅｔ ｅｏ ｔ ｉ ｌ ｎ ｙ ｅ ｏｊｃ ｆ ｉ ｎ ｎ ｔ ｄ ｆ ｎ ｇ Ｔ ｅｐｐｒ ｌ ｉ ｕｓｓ ｅ印ｐｉ ｆｎｏ ａ ａ ｉ ｇ ｒ ｉｃ ｒ ｆ ｐ ａ ｍｉｎ ｓ ｔ ｉ ｃ ｔ ｕ ａｙ ｃ ｉ ｇ ｓ ｍ， ｂ ｔｏ ｎ ｇａｄｍ ｈ ｓ ｉ ． ｈ ａｅ ｓ ｄ ｃｓ ｅｓ ｍ ｉ ｅ ｏ ｏｍ ｎ ｉ ａｏ ｓ ｅ ｔ ｈ ｌａｏ ｆ ｔ ｃｉ ｄａ
ＬＩＹｏ ｇ，ＸＩ ｎ ＡＯ ，ＣＡＯ ｏ ｈ ａ Ｇｕ － ｕ
（ ｏｅｅｆＢ ｓ ｅ ｄ ｉｓ ａｏ ， ｈｎｑ ｇＵ ｉ ｒｔ，Ｃ ｏｇ ｉ ０ ０４， ｈａ ） Ｃ ｌｇ ｕｉｓ Ａ ｍ ｎｔ ｔｎ Ｃｏｇｉ ｎ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎｓ ｉｒ ｉ ｎ ｖｓｙ ｈｎｑ ｇ４ Ｏ４ Ｃ ／ ｎ ａ
一
、
数据挖掘技术在网络化企业员工管理信息系统中的应用
３１ 系统体 系结构 ． 本系统基于 Ｊ Ｐ和网络数据库技术 ， 用 Ｊ Ｐ技 术开发的 Ｓ 采 Ｓ
员工登 录后能进行的操作包括修改 和查询个人 相关 信息； 管理
【 者简 介 】 作 曾李广 １７一 ， 湖南衡南 ， （９７ ）男， 人 助理工 程师， 从事系 统的开发与设计工作。
８ ９
些数据所包含的内在信息进行提取和加工 。为此需要一个完善 的企业员工管理信息系统用来提高企业对员工的总体管理水平
和工作效率 ， 使得员工信息更加科学化和现代化。
可， 管理人员通过 Ｂｏ ｓｒ ｒｗ ｅ 来进行相 应的查询 、 修改 、 增加 、 删
除等操 作。
２ 员工信 息的量 化
为 了方便对员工评价 和管理科学决策 ， 高员工素质和企 提
【 摘 要 】 将数据挖掘技术应用 在网 络化企业员 工管理信息系 统中， 现了 实 员工综 合测评信息的 功能。文 章详细 地对员
工信 息进 行 了量化 ， 实现 了 系统 的 构 建 ， 后 设 计 用数 据 挖 掘 技 术 实现 员 工 综 合 测评 信 息 的 功 能 。 最
【 关键词 】 数据挖掘； 络化； 网 信息系 统 【 中图分类号 】 Ｔ ３１ ２ 【 Ｐ １． 文献标识码 】 Ａ ５ 【 文章编号 】 １０—６３ ００ ８ ８ — ２ ０３ ２７（ １） — ９ ０ ２ ０
员负责系统维护 、 息管理和设 置访 问权 限等 ； 信 考勤员主要负 责所有员工的各项考勤信息记 录维 护等 ； 主管负责组织机构 的 管理等 ； 高层领导主要负责对员工的数据信息分析和公 司的管
数据挖掘在高校教务管理信息系统中的应用
数据挖掘在高 校教 务管理 信息系统 巾响应用
山 东师 范大 学信 息科 学与 ＿程 学 院 吕慎敏 Ｔ －
［ 摘 要］ 近年 来， 随着高校办学规模 的扩 大及 管理信息化水平 的提 高 ， 教务管理 系统得到 了广 泛的应 用。但 是 目前 高校教务 管理 系 统 多停 留在在 线数据处理的基础上 ， 尚未较深入地 实现深层数据 分析 ， 并起到对教 学管理 决策的支持 作用。本文对 ＇ 高校教务 管 ３前 － 理 系统 的 现 状 及 不 足 进 行 了 分析 ， 出 了将 数 据 挖 掘 技 术 引／＿ 校 教 务 管 理 系统 的 建议 ， 提 ｋ高 并论 述 了如 何 利 用 数 据 挖 掘 技 术 进 行 高校
教 务 数 据 分析 。
［ 关键词 ］ 高校
一
教务 系统
数据挖掘
下步骤 ：
、
引 言
随着数据 库管理 技术 的发展 以及高 等教育规模 的快速增 长 ， 高 各 校均 部署 了综 合教务管理 系统 ， 现 了教学 管理事务 的信息化 自动化 实 处理 。这类信 息系统 的使 用 ， 很大程 度上提 高了高校教 务管理信息 处 理 的速 度和精度 ， 提高 了教务管理 的规范性 。但 是 目前 这类 系统多 数 尚停 留在 ＭＩ 系统的层面 ， Ｓ 长于事务性数据处 理 ， 弱于对系统 中数据的 归类分析 功能。这使得高校教务管 理人 员面临海量的信息却无 法深入 探究信息 的本质 ， 导决 策也很难 得到切实可用的数据支持 。 领 我们如果 把 目前 大量应用于市场策 略开发 、 客户分析 、 营决策 制 经 定方 面的数据挖 掘技术应 用于教务信 息管理 中 ， 相信会 弥补 当前教 务 管理系统存在 的不足 。 二、 高校教务管 理系统 的现状分析 “ 在校 学生人 数的大 幅度 增加 ” 以及“ 以提 高人才培 养质量为 目的 的各类教学管 理改革新模式 的不断推 出” 使得高等学校教务管理变得 ， 越来越 复杂 ， 同时也对高等学校教务 管理的科学性 、 规范性 和服务性 提 出了更 高的要求 。 为应 对上述挑 战 ， 数学校均 引进或 白行 开发 了教 务管理信息 系 多 统 。此 类系统 大多包括 ： 教学计划管 理 、 教学 资源（ 师资场地 ） 管理 、 学 生学籍 管理 、 选课管理 、 课程 编排 （ 含实践 、 实验 、 习环节 、 文与毕业 实 论 设计 ） 管理 、 考务 管理 、 成绩 管理 、 教材管理 、 网上评教等模块 。 此类 系统 ， 实现 了” 生从入学 到毕业 ” 涉及到 的各 类教学 事 均 学 所 务 管理 ， 备了海量数据 的存储 、 具 备份 、 查询 、 报名和简单 统计功能 ， 但 是很难 做到从 多角度对 已有数据进行 分析 ， 掘数据背后 隐藏 的规 律 挖 性 的信息 ， 为教务管理的政策制定 、 调整提供决策支持 。教 务管理 政策 人员面临着“ 数据 丰富 ， 信息匮乏” 的窘境。 要想做 到从 教务数据的汗洋大海 中去粗存 精 、 去伪存真 ， 发现数据 中潜在 的、 知的关 系和规则 ， 未 数据挖掘是 比较可靠和有效的手段 。 利用数据挖 掘技术 ， 结合现有 的教 务管理系统数据 ， 搭建教学管 理 决 策支持系统 ， 对实现 高校教务管理 的科学化 、 规范化 ， 提高教务管 理 的水平 和质量 ， 有着重要 的意 义。通 过各种数据挖掘Ｔ具 的使用 ， 不但 使业务 人员从 日常的数据 统计 中解脱 出来 ， 可以及时方便 地进行 繁 也 杂数据 的查看与分析， 从而掌握教学运 行现状 ， 把握教学管理 的未来 导 向。 三 、 据 挖 掘 技 术 数 数 据挖掘 （ａ Ｍ ｎ ｇ 近年 来数 据库应 用领 域 中相 当热 门的话 Ｄ ｔ ｉｎ） ａ ｉ 是 题 。数 据挖掘一般 是指在 数据库， 利用 各种分析 方法 与技 术， 将过去所 积累的大量繁杂 的历 史数据， 进行分析 、 纳与整合等］ 作， 归 Ｉ 以萃取 出有 用 的信 息， 出有 意 义且用 户有兴趣 的模式， 找 给管 理阶层在进 行决策 时 提供参考依据 。 数据挖 掘， 在技术角度 的定义 比较公 认的是： 数据挖 掘， 就是从大 型 数据库 的数据 中提取 人们感兴趣 的知识 ， 这些知识是 隐含 的 、 事先未 知 的潜在 的有用信息， 的知识表示 为概念（ｏ ｃｐ ） ￣ （ｕ ） 提取 Ｃｎｅｔ、 ｔ ｌ 、 ｓ 规 ］ ｅ 规律 Ｒ （ｅ ｕａｉｅ）模 式 （ａｔｒｓ等形 式 … Ｒ ｇｌｒｉｓ、 ｔ Ｐ ｔ ｎ） ｅ 。 数据挖掘 与传统 的数据分析 （ 如查询 、 报表 、 机应用分析） 联 的本质 区别是 数据 挖掘是 在没有 明确 假设 的前提 下去挖 掘信息 、 发现 知识 。 数据 挖掘 所得 到 的信息 应具 有 事先 未知 的 、 有效 的和 实用 的三个 特 征 。由于数 据挖 掘涉及 的学科 领域 和方法 很多， 以有多种 分类 法 。 所 根据挖掘任 务分， 可分为分类 或预测模型发现 、 数据总结 、 聚类 、 关联规 则 发现 、 列模式发 现 、 序 依赖 关系或依赖模 型发现 、 异常和趋 势发现等 等； 根据 挖掘对 象分， 有关 系数据库 、 向对象数据 库 、 面 空间数据库 、 时 态数据库 、 文本数据 源 、 多媒 体数据库 、 异质数据库 、 产数据库 以及环 遗 球 网 ｗ ｂ 根据挖掘方 法分， ｅ； 可粗分 为： 机器学 习方 法 、 统计方 法 、 神经 网 络 方法 和数据库方法 。 四、 务数据挖掘的一般过程 教 近几年来 ， 数据挖掘技 术已经在多个领域取得令人 满意的应用 ， 尤 其 是电子商务 ， 而对其在高等教育领域 的研究和应用在 国内尚不多见 。 数 据挖 掘过程会 随不 同领域 的应用 而有所 变化， 每一种数 据挖 而 掘 技术也 会有各 自的特性 以及使 用步骤 ， 针对不 同问题需 求所 发展 出 的数据 挖掘过程 也会有所不 同： 数据的完整程 度 、 如 专业人员 支持程度 等都会对 建立数 据挖 掘过程有所影响 。 结 合教务 管理系统及 教务管理 的实际情 况 ， 数据挖 掘一般采 取如
数据挖掘技术在校园卡信息管理系统中的应用研究
的 随 机 数 据 中 提取 信 息 和 知 识 的过 程 ．这 些 信 息 和 知 识 大 多 都
是人们事所未知的 ． 被 隐 含 在 其 中 的潜 在 并 且 有 用 的 由 于 当今
数 据 库 中 的 数据 是很 复杂 多样 的 ． 同 时也 是 存 在 着 很 多 的 异
常情况 ． 若 能 够 在 数 据 库 中 发 现 异 常 的 情况 很 重 要 偏 差 中包 含
的介 绍 。 １ ． １ 关 联 分 析
特 特 性 使 得 其 发 展 以及 应 用 空 间 非 常 巨 大 ． 数 据 挖 掘 问题 的解 决 方案就 迫切需要这些特性 ． 因此 ． 众 多 的学 着 逐 渐 将 神 经 网络 方
在 很 早 之 前 运 用 关 联 分 析 的方 法 是 由 Ｒ ａ ｋ ｅ ｓ ｈ Ａ ｐ ｗ ａ ｌ 等 人 所 法 应 用 在数 据 挖 掘 问 题 的求 解 中 ． 越 来 越 得 到 人 们 的高 度 关 注 提 出 的 。 关 联 就 是 两 个 或 者 两 个 以 上 的 变 量 之 间 所 存 在 的 一 定 神 经 网 络模 型 比较 多 样 。 但 是 主 要 分 为 ３个 大 类 ： 第 一 种 类 可 以 的规 律特 点 这 种 数 据 关 联 在 数 据 库 中是 属 于 非 常 重 要 的 并 且 称 之 为 前 馈 式 神 经 网 络模 型 ， 其 主要 代 表 是 函数 型 网络 、 ｂ ｐ反 向 是 可 被 发 现 的知 识 。关 联 又 可 以 大 致 的分 为 简 单关 联 、 因果 关 联 传 播 模 型 以及 感 知 机 ． 其 主 要 的 作 用 是 用 于模 式 识 别 、 预 测 以及 以及 时序 关 联 这 些 关 联 分 析 主 要 的 目 的是 寻 找 数 据 库 里 面 没 各 种 分 类 ： 第 二 种 类 可 以称 之 为 反 馈 式 神 经 网 络 模 型 ． 其 主 要 代 被发 现的隐藏着的关联 网 可 信 度 和 支 持 度 是 用 来 度 量 关 联 规 表 是 连 续 模 型 以及 ｈ ｏ ｐ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ离 散 模 型 ． 其 主 要 作 用 域 是 优 化 各 种 则 相 关 性 的 两 个 关 键 的 阈值 ．并 且 不 断 对 兴 趣 度 以及 相 关 性 等 计 算 以及 联 想 记 忆 ： 最 后 一 个 种 类 是 自组 织 映 射 方 法 ． 其 主 要 代 参数进行引人 ． 使 被挖 掘 的规 则 越 来 越 符 合 需 求
数据挖掘技术在信息化项目管理中的应用研究
数据挖掘技术在信息化项目管理中的应用研究2商丘工学院信息与电子工程学院河南省商丘市476099摘要：大数据时代，如何从海量的数据中找到内在的规律，如何更快更方便地传递、交流、获取有用的信息，挖掘出激增数据背后隐藏的重要信息并及时进行信息的重组已成为当前我们所探究的热点。
数据挖掘是运用数据库、人工智能和数理统计等多方面技术从大量应用数据中提取隐含信息和知识的过程，通过高度自动化地分析项目相关数据，做出归纳性推理，从中挖掘出潜在的模式，有助于对项目管理工作的开展。
关键词：数据挖掘；大数据；信息化；项目管理0前言数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。
数据挖掘己广泛地应用到社会的各个领域和行业，如商业领域中的客户关系、产品生产、市场营销等；金融领域中的股票交易市场、投资评估等；天文学领域的气象预报、气象灾害预测等；教育领域的高校学生管理、高校毕业生就业分析、高校教学质量的评估等。
可以说，数据挖掘是处在知识创造过程中最核心的位置，那么，怎么把数据挖掘技术运用电力信息化项目的管理中，更好的进行项目的管理引起人越来越多的重视。
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。
激发数据挖掘的开发、应用和研究有以下四方面原因：1.超大规模数据库的出现，例如商业数据仓库和计算机自动收集的数据记录；2.先进的计算机技术，例如更快和更强大的计算能力和并行体系结构；3.对巨大量数据的快速访问；4.对这些数据应用精深的统计方法计算的能力。
相比与国外，国内对数据挖掘技术的研究起步较晚。
但国家通过自然科学基金对数据挖掘的研究进行支持，很多科研单位和院校都在此领域获得了丰硕成果。
他们的成果为我国很多领域的发展中起到了重要作用，得到了学术界和商业界的高度重视。
1数据挖掘常用的方法数据挖掘是指在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。
通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现分析目标。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
管理 信息 系统 中 的作 用 ，约束 好管 理信 息系统 的运 行行 为 ， 促使 管理 信息 系统更 加符 合运 营 的需 求 ，不能 对管理 信息 系 统造 成任 何影 响 ，消除环 境 、市场等 因素 对管 理信 息系统 的
管理 目标 ，构建可用的信息体系 ，以便提升管理信息系统的
处 理 能力 ，辅助企 业做 出 良好 、准 确 的决策 。数据 挖掘 技术 支持管 理信 息 系统 的多样化 、多元 化发 展 ，保 障管 理信 息系 统 的科 学性 及合 理性 ，完善 管理信 息 系统在企 业 中 的实 践运
用。
参考 文献
［ １ 】 郭理桥 ． 数据挖掘在政 府信息 系统设 计 中的应用研 究
建设信息 ， ２ ０ １ ０ ， ０ ４ ： ６ —１ １ ．
中国
【 ２ ］ 史今驰 ． 数据挖掘技 术在 医院信 息 系统 中的应 用 Ｕ ］ ． 中国医疗
４ ． 案例应 用分 析 。以医 院管理信 息 系统 为例 ，分析 数据 挖掘技 术的应用 ，主要 例举数据 挖掘技术 的优势 。
首先 医院 的管 理信 息系统 中，数 据挖 掘技术 的应用 ，提
的需求 ，分 配好 数据 挖掘 技术 的应用 ，发 挥数 据挖掘 技信 息 系统 的所 有框 架
在 此基 础上 ，绘制 出数 据挖 掘 的结构 图 。企 业 的管理 信息 系 统 中 ，涉及 到多 种属 性信 息 ，在 数据 源 中 ，可 以找 到大量 的 具备 自身属性 的信息 ，明确 各类 数据 中的不完 整特征 。数 据 挖掘 汇 总 的过程 中 ，找出有 价值 的管 理信 息 ，以便选 择合 适 的数 据 ，数据挖 掘技 术可 以采用 Ｓ Ｑ Ｌ 查 询语句 ，对管 理信 息 执行 压缩 、 汇 总 、删 除和查 询 的操作 。汇 总挖掘 了管 理信 息 数据 后 ， 要创 建数据 集 ， 把所 有的基础 数据 ， 输 入到数据 集 内。 ３ ． 构 建挖 掘模 型 。挖 掘模 型在 管理信 息 系统 中 ，起 到支
息 系统 中 ，数 据挖 掘 的技术 目标 ，深入 研究 挖掘 目标 之间 的
医院的配置 。
最后 是完 善 医院的经 营计划 ，尤其 是药 品库存 的经 营 ，
保 障药 品服务 的可 靠性 ，能够 提高 医务 的水平 。数 据挖 掘技
术 在 医院 的管 理信 息 系统 内 ，经过 销售 量信息 ，判 断 出医 院 药 品库 存 的实 际订 货量 ，既要 满足 医 院的需求 ，又 要避 免 了
一
、
数据挖 掘技术在 管理信 息系统 中的表现
将 管理 信息 系统 中 的数 据 ，划分成 不 同的模块 ，在 每个 节点 中 ，都 要保 持组别 的差 异 ，通 过差 异 ，衡 量 出管理 信息 系统
中的数据差 别 ，每份 数据 的差异 明显 ，但是相 同份 内的数据 ， 尽 量要保 持相 同 ，保障 数据挖掘切 分过程 的纯化特 征 。
数 据挖 掘技术 在管理 信息 系统 中 ，其 可表 现为数 据获取 层 、集成 层 、存储 层 、 挖 掘层 以及 服务 层 五个方 面 ，也 是数 据 挖 掘 的执 行 程序 ，保障 管理信 息 系统达 到规 范 的标 准 。管
理信 息系 统 的运行 ，涉及 到多样 化 的业务 ，需按 照管 理 系统
体 ，明确 人 才离 职的原 因，进而 提 出挽 留人才 的措施 ，如 ： 管理信 息 系统 内 ，利 用数 据挖 掘技术 ，可 以实现 设计 的
结束 语
加 薪 、福 利 、岗位 调动等 ，避免 企业发 生人才 流失 。
２ ． 汇 总挖掘数 据 。管 理信息 系统 中 ，汇总挖 掘 出的数 据 ，
影响 ，全 面体 现 出数 据挖 掘技 术 的作 用 ，规避 管理信 息 中潜
在 的风险
未 来 的就诊信 息 ，准备好 可用 的人 力资 源 、物 力资 源 ，完善
二 、数据挖掘技术在管理信息 系统 中的应 用
１ ． 明确挖掘 目 标 。数据 挖掘 技术 在管理 信息 系统 中的应 用 ，需 明确挖 掘 的 目标 ，根据 行业 自身的情 况 ，找 出管 理信
＜ ＜ ＜ ＜ ］ ］ ｉ ｉ Ｓ Ｙ Ｓ Ｍ Ａ Ｎ Ａ Ｇ Ｅ Ｍ Ｅ Ｎ Ｔ ． ￣
Ｊ Ｅ
数据挖掘技术在管理信息系统中的应用研究
◆ 王 戬
摘要 ：管理信 息 系统 内，数 据挖掘技 术发挥 重要 的作 用 ，支持 管理信 息 系统 的构建和应 用 。数 字 挖掘技 术是 电子信 息技 术的代 表 ，渗透到 管理 信息 系统 中 ， 保 障各行各业 的管理信 息 系统 ，具有 高效性 及科 学性的特征 ，完善 管理 信息 系统在行 业 中的应 用，体现 出数据挖掘技术 的实践价值 。本文 主要探讨 数据挖掘技 术在管理信 息 系统 中的应 用。 关键词 ：数据挖掘技术 ；管理信 息 系统 ；决策树
内 ，由此 才能 发挥数 据挖 掘 的优 势 ，全面 规划 好数据 挖掘 在
高 了人 才 的专业 水平 ，数据 挖掘技 术促 使管 理信息 系统 掌握 了医院全 部职 工 的基 本信 息 ，有 针对性 的设 计职 工 的培训计 划 ，而且 数据 挖掘技 术还 能拓 宽管理 信息 系统 的存储 空 间 ， 将病人 的病 例存储后 ，方便 医务人员 查询 。 然后 是数据 挖掘技 术改善 医院的经 济效益 ，提升 客户对
药 品 的过 度囤积 。
关联 ，找 出潜在 的风 险信 息 ，进 而提 出应 对 的管理 措施 。
例如 ：人 力资 源管 理信 息 系统 中的数据 挖 掘技术 ，结合 人力 资源 的分配 ， 将 人力 资源 的学 历 、 年龄 、 职位 作为 挖掘 的 目 标， 研究 好 每个 目标 与离职 的关 联性 ，规 划 出可 能离 职 的人员 群