决策树数据挖掘技术在公共事业管理绩效评价中的应用研究
探讨数据挖掘技术在绩效考核中的应用及其作用
探讨数据挖掘技术在绩效考核中的应用及其作用作者：莫兵来源：《人力资源管理》2015年第06期摘要：本文主要通过数据预处理、评价指标体系、人力资源管理对数据挖掘技术和绩效考核进行了概述，并介绍了决策树分类算法C4.5算法在绩效考核中的应用，最后研究了数据挖掘技术在绩效考核中的主要作用。
关键词：数据挖掘技术 ;人力资源管理 ;绩效考核 ;道路养护人员在信息网络发展迅速的社会中，人力资源的收集和管理更为依赖于网络数据，很多企业通过网络信息、数据挖掘技术等来收集、积累、统计人才市场上的优秀人才，从真正意义上来说，多数企业的人力资源绩效考核系统并没有考虑到员工绩效的因素。
数据挖掘中的决策树分类算法为管理人员的人力资源管理决策提供有效的信息，挖掘出员工绩效考核背后有价值的信息，还可以对员工绩效的不当之处进行改进。
现以基于轨迹数据挖掘的道路养护人员绩效考核模型为例，探讨数据挖掘技术在员工绩效考核中的应用和作用。
一、数据挖掘技术与人力资源管理数据挖掘是指在海量数据中主动发现有效信息的过程，它是一门受到数据库系统、视化和信息科学、机器学习、统计学等多个学科影响的交叉学科。
数据挖掘技术即数据库中的知识发现过程的一个基本步骤，这个步骤把人们对数据的应用从低层次的简单查询提升到从数据库中提取对决策有价值的信息。
这个有价值信息的提取主要由数据准备、数据挖掘、结果表达和解释三个阶段组成，决策树、遗传算法、关联规则、聚类分析、神经网络是数据挖掘常用的几种算法。
为了充分研究数据挖掘技术在人力资源管理中的应用，现以基于轨迹数据挖掘的道路巡检养护人员绩效考核模型为例，此模型旨在通过道路巡检养护人员巡检的轨迹数据，对员工的绩效考核建立一个客观公正的模型。
此轨迹数据挖掘方法首先采用消减数据、分割轨迹、过滤数据的方法对数据进行预处理，然后使用多元统计分析方法从数据库中挖掘信息，最后使用模糊综合评价方法对挖掘的信息进行考核评分。
1.数据预处理现在选取某公路局2012年员工绩效考核的数据进行研究分析，并提取年资、专业能力、交际沟通能力、外文应用能力、解决问题能力等与绩效相关性很大的特征属性，并把员工的“绩效等级”作为类别标识属性。
绩效评估在公共事业管理中的应用研究
绩效评估在公共事业管理中的应用研究导言：绩效评估作为一种重要的管理工具，已被广泛应用于公共事业领域，旨在通过量化和评估绩效指标，促进公共事业的提高和改进管理绩效。
本文将对绩效评估在公共事业管理中的应用进行研究，深入探讨其意义、方法和挑战，以期为公共事业管理者提供实用的经验和建议。
一、绩效评估的意义1. 促进公共事业的提高：绩效评估能够帮助公共事业机构和管理者识别和改进业务流程，优化资源配置，提高服务质量和效能。
通过评估绩效，公共事业能够找到问题所在，并采取相应的措施加以改进。
2. 促进组织学习和创新：绩效评估可以为公共事业机构提供相关数据和反馈信息，帮助机构进行学习和创新。
通过分析绩效指标，管理者可以了解组织的优势和不足，并以此为基础，推动组织的学习和发展。
3. 提升管理绩效：绩效评估可以为公共事业机构提供监督和评估机制，促使管理者更加关注绩效和结果导向。
通过绩效评估，管理者能够制定更具针对性的管理策略，并对绩效不佳的部门进行改进和调整。
二、绩效评估的方法1. 设定明确的绩效指标：在进行绩效评估之前，需要明确所评估的公共事业目标，并设计与之相关的绩效指标。
绩效指标应具有可量化特征，能够反映公共事业的绩效水平。
2. 收集和分析数据：绩效评估需要收集相应的数据来衡量和评估绩效指标。
收集数据的方式可以是定性或定量的，需要确保数据的准确性和可靠性。
然后，对数据进行分析，找出问题和改进的方向。
3. 进行比较和对照：将公共事业机构的绩效指标与其他同类机构或行业标准进行比较，可以帮助评估绩效的优劣和差距。
同时，将当前绩效与过去的绩效进行对照，可以了解改进的程度和进展。
4. 提供反馈和建议：根据绩效评估的结果，向公共事业机构提供相关的反馈和建议。
反馈应针对问题所在，并给出具体的改进措施和建议，帮助机构优化绩效和提高管理水平。
三、绩效评估面临的挑战1. 指标选择和设计的难度：绩效评估中最大的挑战之一是选择合适的指标来反映公共事业的绩效。
数据挖掘技术在社会公共信用分析中的应用探究
数据挖掘技术在社会公共信用分析中的应用探究一、引言社会公共信用分析是一个正在逐渐从政府行政领域向各行业和行业管理者传播的概念，其核心是信用管理和信用评价。
随着互联网和大数据技术的不断发展，社会公共信用分析逐渐加入了数据挖掘技术。
本文将探讨数据挖掘技术在社会公共信用分析中的应用。
二、数据挖掘技术的基础和应用1. 数据挖掘技术的基础数据挖掘技术是通过从数据中提取未知、隐含的信息和知识来发现新规律和新模式的方法。
它主要包括预处理、数据表示、数据转换、数据挖掘算法、模式评价和模式表达等六个方面。
2. 数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在企业管理、市场调查、客户管理、预测和决策支持等方面都具有广泛的应用。
特别是在经济和社会领域，由于数据量巨大，传统的数据处理方法已经不能满足实际需求，数据挖掘技术成为了理论研究和实际应用的热点。
三、社会公共信用分析的基本概念与实践1. 社会公共信用分析的基本概念社会公共信用分析是指集体、公共及商业等领域中，人们相互之间的行为和准则，已经成为了市民日常生活中最基本的行为指南。
社会公共信用分析是社会生活中最基本的依赖，也是社会保持稳定和发展的基础。
2. 社会公共信用分析的实践社会公共信用分析的实践涉及政府、企业、个体之间的信用互动，政府信用信息公开和信用基础设施建设、企业信用记录管理和信用评价、个体信用记录管理和信用交易等方面的实践。
四、数据挖掘技术在社会公共信用分析中的应用1. 数据挖掘技术在政府公信力评价中的应用政府公信力评价对于实现政府治理效能和优化政府服务具有重大意义。
数据挖掘技术可以结合政府公信力评价的实践，通过提取各类数据，识别评价体系和评价标准，以更全面的数据来评价政府公信力。
2. 数据挖掘技术在企业信用评价中的应用企业信用评价是企业与消费者、上下游企业、政府等方面进行交流、合作和竞争中的基础性指南。
数据挖掘技术可将企业数据进行对比和分析，自动总结出企业的信用记录和历史信息，对企业进行信用评价，并提供参考建议。
数据挖掘在政府部门决策管理系统中的数据与应用
数据挖掘在政府部门决策管理系统中的数据与应用随着互联网的发展和政府信息化的推进，电子政务已经成为我国信息化进程的重点，同时政府的信息共享也越来越复杂，但是，在科研领域，伴随着数据挖掘技术、OLAP技术及数据仓库技术的不断提升和完善，可以更加有效的支持实现决策支持体统，使决策管理系统的发展跨入一个新的领域。
目前公认的方案是以数据仓库（Data Warehouse）技术为基础，以数据挖掘（Data Mining）和联机分析处理（OLAP）工具为手段来有效实施对政府经济决策系统的支持。
其中，联机分析处理和数据挖掘的原动力是数据仓库，而对数据的分析和理解则是数据挖掘的强项，数据挖掘可以从枯燥的数据中提炼我们最需要的知识，它是未来海量信息提取技术的重要组成部分。
我国城市区域较大、人员密集，地籍信息复杂，将数据挖掘技术引入数据分析处理，可以最大限度发挥数据挖掘技术的优势，便于我们发现其中隐藏的规律，从而对我国城市建设提供指导性资料。
针对我国一些地区出现的政务信息量大，各种性质数据混乱，严重冗余，本文以广东某市的区域住房情况进行一个预测树分析，通过联机处理工具和数据挖掘工具对政务信息提出一些有用的信息。
本文逐步实现国土资源局决策管理系统数据挖掘工作，在前期需要了解客户的需求，然后进行数据分析，进而设计系统结构。
本人认为只有分析数据才能掌握数据挖掘需求，这对于系统的实现非常重要，所以需要准确地分析出国土资源局产生的各种数据的特点。
本文利用简单的方法进行初步的分析，得出结论，然后结合其它图型和数据进一步详细深层次挖掘，找出更隐藏的规律。
根据得到的规律为政府政策制定和整体规划一个良好的模板，减轻政务工作人员处理数据的压力，指高准确性。
此方法应用于多个部门，为人民的生活生产提供一个前瞻性指导。
利用人工智能和各种算法对复杂的政务信息做到快捷明朗，但毕竟，社会的不断进步的，数据挖掘需要有正确的模型和丰富的数据做基础，才能发挥其更大的能力。
基于决策树的数据挖掘算法研究及应用
基于决策树的数据挖掘算法研究及应用随着数据采集和存储技术的不断发展，越来越多的数据被积累和储存。
如何从大量的数据中提取有用的信息，是一个重要的问题。
数据挖掘技术就是解决这一问题的有力工具之一。
在数据挖掘领域，决策树是一种重要的算法。
一、决策树算法及其原理决策树是一种树形结构，可以将数据集按照特征进行划分，最终得到一棵树。
在分类问题中，决策树的叶节点代表不同的分类结果，而内部节点则代表特征。
根据不同的原则，可以得到不同的决策树算法。
以ID3算法为例，其核心思想是在构造决策树时，在每个节点上选择最优的特征进行划分。
具体原理如下：1.计算每个特征的信息熵信息熵是衡量随机变量不确定度的指标，计算公式为：H(X) = -Σ P(xi) * log2 P(xi)其中xi表示随机变量X的不同取值，P(xi)表示xi的概率。
计算特征A的信息熵时，可以按照以下步骤进行：1）对于特征A的每个取值ai，计算数据集D中该取值出现的概率P(ai)；2）根据当前特征A的取值ai将数据集D分为若干个子集Di，每个子集Di包含特征A取值为ai的数据样本；3）计算每个子集Di的信息熵，记为H(Di)；4）根据子集Di的大小，计算特征A的信息熵：H(A) = -Σ P(ai) * H(Di)2.计算每个特征的信息增益信息增益是指使用特征A对数据集D进行划分所获得的纯度提升。
信息增益越大，说明特征A对分类结果的影响越大。
计算特征A的信息增益的公式为：Gain(A) = H(D) - H(A)其中H(D)为数据集D的信息熵。
3.构造决策树根据信息增益排序选择最优特征A，以该特征为节点划分数据集。
对于特征A的每个取值ai，生成一个子节点，并以该子集Di 为数据集，递归构建决策树。
二、决策树算法的应用决策树算法在数据挖掘领域广泛应用。
以下是几种常见的应用场景。
1.客户分类在销售和营销领域，决策树可以用于客户分类。
以银行为例，客户可以根据年龄、收入、教育程度等特征进行分类，然后针对不同客户群体推出相应的金融产品。
决策树分析在管理科学中的应用研究
决策树分析在管理科学中的应用研究随着信息技术的飞速发展，决策树分析作为一种常用的数据分析方法，在管理科学领域得到了广泛的应用。
通过决策树分析，管理者可以利用现有数据，制定科学合理的决策，提高组织的运营效率和决策质量。
一、决策树分析的基本原理和方法决策树分析是一种以树状图的形式展现的决策模型。
其基本原理是通过对不同变量的分类和分析，以预测结果为目标，构建出一棵能够反映数据规律的决策树。
决策树的节点表示变量的分类结果，分支表示变量的取值，叶子节点表示最终的决策结果。
决策树分析的主要方法包括三个步骤：数据预处理、决策树构建和决策树剪枝。
在数据预处理阶段，需要对原始数据进行清洗和筛选，去除异常值和噪声数据。
在决策树构建阶段，根据数据特征和目标变量，采用不同的算法构建决策树模型。
在决策树剪枝阶段，通过对决策树模型进行优化和简化，提高模型的泛化能力和解释性。
二、决策树分析在市场营销中的应用在市场营销领域，决策树分析可以帮助企业理解客户行为和需求，制定个性化的营销策略。
例如，通过对客户数据的分析，可以构建一个决策树模型，预测客户是否会购买某个产品。
这样一来，企业可以根据客户的特征和偏好，制定有针对性的促销活动，提高销售额和客户满意度。
三、决策树分析在人力资源管理中的应用在人力资源管理中，决策树分析可以帮助企业进行员工离职原因的分析和预测。
通过对员工的个人信息、工作经历和绩效数据进行分析，可以构建一个决策树模型，预测员工是否有离职的倾向以及离职的主要原因。
这样一来，企业可以及时采取相应的措施，提高员工的满意度和忠诚度，降低员工的离职率。
四、决策树分析在风险管理中的应用在风险管理领域，决策树分析可以帮助企业识别和评估潜在的风险，并制定相应的风险控制策略。
例如，通过对项目数据的分析，可以构建一个决策树模型，判断项目是否存在延期风险和超预算风险。
这样一来，企业可以采取相应的措施，及时调整项目计划和资源分配，降低风险对项目的影响。
中部六省公共事业管理绩效评价
标体系 。 盛明科， 李林【（０ ５ 以平衡计分 ９２０） 】 卡 为基本框架 ， 构建指标体系。 周长城 ， 谢
颖 【 （０ ８ 剖 析 了 国 际 指 标 体 系 的 最 新 １２ ０ ） ｌ 】
进展 。吴亮㈣（０ ９ 介绍 了决策 树数据挖 ２ ０） 掘 技术在 公共事业 管理绩 效评价 中的应
３ 评 价 分 析 ．
（０ ４ 、 ２ ０ ） 郭春艳 嗍（０ ２ 分别做 了颇 有深 ２０）
意的定性 分析 。在 指标 设计方面 ，卓越嘲 （０ ３ 等构 建了公共 部门绩效评价模式 ， ２０） 成功 开发出一套公共部 门绩效评价软件 。
在公共事业 管理 与服务绩 效 的测 量及 市
要集 中在介 绍国外绩 效评价 的实践 经验 和理论成果 ， 比较 重视 定性分析对于定量 分 析 没 有 予 以足 够 的 重 视 。滕 世 华 问
评价指 标体系 的构建 是公共 事业管
理绩效评价的一项基础工程 。 内学者对 国 公共事业 管理绩 效评价指标 体系 做 了大 量有价值的研究工作。 本 文在借 鉴其他 学者 的研究成 果 的 基础上 ，遵循设置指标体系 的科学性 、 全 面性 、 简约性、 比性和可操作性原则 ， 可 考 虑 中部六省具体情况 ， 构建管理绩效评价 指标体系 ， 涉及 科教文卫体、 环境保护 、 基 础设施建设方面 的 １ １个指标 ，选取的具 体指标见表 １ 。
此 需要构 建有 效的控权机 制 防止权 力腐 败： 建立 政府 自控机 制的 同时； 也要 建立
外 部 监 督 机 制 ， 同 体 监 督 ” 异 体 监 把“ 与“
督” 结合起 督和舆 论监 督 ， 证政 加 保 府对外部监督 的积极 回应 ， 促进政府树立
决策树方法在数据挖掘中的应用
决策树方法在数据挖掘中的应用决策树是一种常用的数据挖掘方法，在许多领域中都有广泛的应用。
本文将介绍决策树方法在数据挖掘中的应用，并且从几个具体的实例来看，决策树是如何帮助我们找到潜在规律和做出决策的。
首先，决策树方法在分类问题中有广泛的应用。
分类问题是指将数据分为不同的类别或组别的问题。
例如，我们可以使用决策树方法来预测一个客户是否会购买一些产品，或者根据患者的症状预测其是否患有其中一种疾病。
决策树方法可以根据特征属性来构建一棵树，然后根据特征的取值来划分数据。
通过不断的划分和比较，我们可以通过决策树来确定数据属于哪个类别。
其次，决策树方法在预测问题中也有广泛的应用。
预测问题是指根据已知的数据，来预测未知数据的属性或值的问题。
例如，我们可以使用决策树方法来预测一些城市天的气温、交通拥堵情况或者股票的涨跌情况。
决策树方法可以通过构建一棵树来预测未知数据的属性或值。
通过不断的划分和比较，我们可以通过决策树来得出预测结果。
再次，决策树方法在关联规则挖掘中也有广泛的应用。
关联规则挖掘是指找出数据中属性之间的关联关系的问题。
例如，我们可以使用决策树方法来找出购买一些产品的客户的特征，进而发现潜在的关联规则。
决策树方法可以通过不断地对数据进行划分和比较来找出属性之间的关联关系。
通过决策树，我们可以得到一组关联规则，从而帮助我们更好地了解数据。
最后，决策树方法在异常检测中也有广泛的应用。
异常检测是指找出数据中与其他数据有显著不同的数据记录的问题。
例如，我们可以使用决策树方法来检测银行交易中的异常交易记录，或者检测网络流量中的异常访问行为。
决策树方法可以通过构建一棵树来检测数据中的异常记录。
通过不断地划分和比较，我们可以找出与其他数据记录有明显不同的数据，从而实现异常检测的目的。
综上所述，决策树方法在数据挖掘中有广泛的应用，包括分类问题、预测问题、关联规则挖掘和异常检测。
通过构建一棵树，决策树方法可以帮助我们找到潜在的规律和做出决策。
数据挖掘在政府决策中的应用与效果评估
数据挖掘在政府决策中的应用与效果评估随着信息技术的快速发展，大数据和数据挖掘逐渐成为政府决策的重要工具。
政府部门利用数据挖掘技术，能够从庞大的数据中获取有价值的信息，为政府决策提供了科学的依据。
本文将着重探讨数据挖掘在政府决策中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘在政府决策中的应用1. 政策制定支持政府制定政策需要充分了解公众需求、问题症结和趋势变化。
数据挖掘可以帮助政府从大数据中发现潜在问题，并预测未来可能发生的情况。
政府可以通过对数据进行聚类、分类、关联等分析，提取出关键信息，为政策制定提供决策依据。
2. 社会风险预警与管理政府需要及时了解并应对社会风险，以维护社会稳定和安全。
数据挖掘可以分析社交媒体、新闻报道等海量数据，发现舆情风险、犯罪趋势等，并给出预警。
政府可以根据这些预警信息采取相应的应对措施，提前化解潜在风险，保障社会的稳定运行。
3. 公共资源优化配置政府需要根据公众需求和资源状况，合理配置公共资源。
数据挖掘可以通过分析公众需求、资源利用情况等数据，为政府提供资源配置方案。
比如，通过分析市民出行数据，政府可以合理规划公共交通线路，优化交通网络，提高出行效率。
二、数据挖掘在政府决策中的效果评估1. 提高政策制定的科学性和针对性数据挖掘能够准确提取政策制定所需的信息和分析结果，降低了政策制定的盲目性。
通过数据挖掘，政府可以深入了解公众需求、社会问题等，确保政策具有针对性和实施可行性。
科学的政策制定能够推动社会进步，有效解决社会问题。
2. 提升社会风险管理能力数据挖掘可以帮助政府发现社会风险，并提前做出预警。
及时、有效的社会风险应对可以化解潜在危机，保障社会的稳定运行。
通过数据挖掘，政府可以快速发现风险因素，制定相应的预防和处理措施，提高社会风险管理的能力。
3. 优化公共资源配置效果数据挖掘可以深入分析公共资源的使用情况和公众需求，为政府提供科学的资源配置方案。
合理配置公共资源能够提高资源利用效率，满足公众的需求。
决策树算法的研究与应用
决策树算法的研究与应用一、本文概述随着大数据时代的到来，如何从海量的数据中提取出有价值的信息并做出准确的决策，成为了当前研究的重要课题。
决策树算法作为一种重要的数据挖掘和机器学习技术，具有直观易懂、分类效果好、适用范围广等优点，被广泛应用于金融、医疗、教育、工业等多个领域。
本文旨在对决策树算法进行深入研究，探讨其基本原理、分类方法、优化策略以及在实际应用中的案例分析。
通过本文的论述，希望能够为读者提供一个全面、系统的决策树算法知识框架，为推动决策树算法在实际应用中的发展提供参考和借鉴。
二、决策树算法的基本原理决策树算法是一种基于树形结构的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。
其基本原理是通过递归地将数据集划分为若干个子集，以生成一个树状结构，每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别（对于分类任务）或一个具体数值（对于回归任务）。
在决策树生成过程中，通常会选择一个最优划分属性作为当前节点的划分标准，以便根据该属性将数据集划分为尽可能纯净的子集。
划分属性的选择标准有多种，如信息增益、增益率和基尼指数等。
其中，信息增益是基于熵的概念来度量数据集的不确定性，增益率则是对信息增益的一种改进，旨在解决信息增益偏向于选择取值较多的属性的问题；而基尼指数则是基于基尼不纯度来度量数据集的不确定性。
决策树算法具有直观易懂、易于实现和可解释性强的优点，因此在许多领域得到了广泛应用。
然而，它也存在一些局限性，如容易过拟合、对噪声数据和缺失数据敏感等问题。
为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进策略，如剪枝、集成学习和随机森林等。
剪枝是一种通过去除决策树中的部分节点或子树来防止过拟合的策略，包括预剪枝和后剪枝两种方式。
预剪枝是在决策树生成过程中提前停止树的生长，而后剪枝则是在决策树生成完成后对其进行简化。
剪枝策略可以有效地减少决策树的复杂度，从而提高其泛化能力。
集成学习则是一种通过结合多个单一模型的预测结果来构建一个更加强大的模型的方法。
数据挖掘决策树分类算法的研究与应用
数据挖掘决策树分类算法的研究与应用一、概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
在这个信息爆炸的时代，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了各个领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一种有效的数据分析方法，已经在各个领域得到了广泛的应用。
而决策树分类算法作为数据挖掘中的一种重要方法，也在近年来受到了越来越多的关注。
决策树分类算法是一种基于树结构的分类方法，它通过递归地分割数据集，将数据集划分为不同的子集，从而实现对数据的分类。
决策树分类算法具有简单易懂、易于实现、可解释性强等优点，因此在实际应用中得到了广泛的推广。
本文将对决策树分类算法的研究与应用进行深入探讨，旨在为决策树分类算法的研究者和应用者提供一些有益的参考。
首先本文将介绍决策树分类算法的基本原理和分类方法，包括IDC、CART等经典的决策树算法。
然后针对这些算法进行详细的分析和比较，探讨它们在不同场景下的应用效果。
接下来本文将介绍决策树分类算法在金融、医疗、电商等领域的实际应用案例，以展示决策树分类算法在实际问题中的应用价值。
本文将对决策树分类算法的未来发展趋势进行展望，并提出一些可能的研究方向和挑战。
1. 研究背景和意义随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛。
决策树作为一种常用的数据挖掘算法，具有简单、易于理解和实现的特点，被广泛应用于金融、医疗、电子商务等领域的分类和预测问题。
然而传统的决策树算法在处理大规模数据时存在一定的局限性，如计算复杂度高、过拟合等问题。
因此研究和改进决策树算法具有重要的理论和实际意义。
本文主要围绕决策树分类算法的研究与应用展开，首先分析了决策树算法的基本原理和分类方法，然后探讨了传统决策树算法在处理大规模数据时的局限性，以及如何通过引入剪枝策略、特征选择等方法来解决这些问题。
通过实际案例分析，验证了所提出的方法在提高决策树分类性能方面的有效性。
本文的研究不仅有助于深入理解决策树算法的原理和应用，还为解决实际问题提供了有效的技术支持。
决策树数据挖掘技术在公共事业管理绩效评价中的应用分析
255百家论坛决策树数据挖掘技术在公共事业管理绩效评价中的应用分析李轶成都理工大学摘要：随着国内各种现代化信息技术手段应用方式多样化发展进程的不断推进，公共事业管理工作的开展，被广大社会公众提出了更加高效率的执行诉求。
本文将公共事业管理工作开展环节内，管理绩效评价工作的开展作为主要研究中心。
在简单介绍公共事业管理基本概念的基础之上，对于决策树数据挖掘技术在公共事业管理绩效评价中的应用，做出了详尽的介绍。
关键词：挖掘技术；公共事业管理；绩效评价前言：面对信息化数据项目整理工作开展的复杂性以及高风险性的发展特征，工作人员如果在公共事业管理中过度依赖人力为主的管理模式，将直接降低项目数据整理总结的统计效率。
为更好的满足广大社会成员对公共事业管理执行效率提出的最新要求，将决策树数据挖掘技术结合应用到日常工作流程之中，已经逐渐成为工作人员提升自身工作时效的有效途径之一。
一、简析公共事业管理的基本概念公共事业是在社会主义市场经济发展水准不断提升的前提下，产生的一种全新的公共服务项目。
在公共事业服务管理工作开展的实际过程之中，社会公众整体的人身利益，以及相应物质和精神文明发展水平的提升，都是需要相关工作人员重点关注的管理内容。
经济流转管理以及实践性管理活动的举办，是工作人员从事公共事业管理与服务工作的具体表现。
广大社会成员日常能够接受到的教育教学、文化宣传，以及医疗卫生服务等，都是公共事业实践性工作环节之中重点囊括的工作内容[1]。
有关公共事业基本绩效评价管理的研究，最早开始于美国的皇家人力资源研究团队。
有部分专业研究人员曾经在自己的学术论著之中明确指出，所谓公共事业管理之中评定的绩效对象，其实际上指的就是管理团队或者管理个体工作成果或者工作业绩，在量化形式方面的具体表现。
如果工作人员想要对从事公共事业管理人员的业绩工作能力进行全面精准的考核，就要从主观或者客观研究的发展视角进行不同形式的考量。
管理工作产入或者产出的数量或者质量，都是需要在考核流程中严格加以计算的测量对象。
数据挖掘在企业绩效分析中的应用研究
数据挖掘在企业绩效分析中的应用研究随着互联网的发展和商业竞争的加剧，越来越多的企业开始关注自身的绩效和效益。
因此，企业绩效分析已经成为了一个非常重要的领域。
而在这一领域中，数据挖掘技术的应用越来越受到企业的关注和青睐。
一、数据挖掘技术简介首先，我们来简单介绍一下数据挖掘技术。
数据挖掘是一种从数据中挖掘出有价值信息的技术，它可以帮助我们快速发现大规模数据中的模式和规律。
数据挖掘技术可以分为监督学习和无监督学习两种方式，它可以在处理海量数据时，充分利用数据挖掘的优势，快速而准确地分析数据，为企业决策提供有力支持。
二、企业绩效分析的重要性企业绩效分析是通过对企业的生产经营状况进行定量或定性的分析，从而评估企业的综合能力。
企业绩效分析的结果能够有效指导企业进行生产经营活动的管理和决策，有助于提高企业的竞争力和效益。
企业绩效分析主要包括对企业财务、管理和市场等方面的评估。
企业要想在众多竞争对手中脱颖而出，就需要通过对绩效的科学分析和管理，打造自身特有的优势和经营模式。
三、数据挖掘在企业绩效分析中的应用研究数据挖掘技术在企业绩效分析中的应用越来越广泛，它可以帮助企业开展市场研究、客户细分、产品分析、销售预测等方面的工作。
以下是数据挖掘在企业绩效分析中的几个典型应用场景。
（一）客户细分企业的市场是由不同群体的消费者组成的，不同群体的消费者对企业的产品和服务有不同的需求和反应。
因此，对客户进行细分是企业绩效分析的重要组成部分之一。
数据挖掘技术可以通过对客户的消费信息、购买偏好、浏览行为等数据的分析，将消费者划分为不同的群体。
通过针对性的推广和营销，企业可以更好地满足不同客户的需求，提高产品的竞争力和市场占有率。
（二）产品分析企业要想在市场中获得成功，需要不断开发和完善自己的产品。
数据挖掘技术可以从大量的产品评价、销售、消费者意见等数据中，快速挖掘出产品的优势和不足，帮助企业部门更好地进行产品的设计和开发。
此外，通过对产品的销售数据和消费者访问行为分析，企业可以预测出产品的销售趋势，避免过度存货和销售滞后等问题。
基于决策树的数据挖掘技术研究
基于决策树的数据挖掘技术研究数据挖掘是指从大量数据中发现有用信息的过程，是一种非常重要的数据处理方法，已广泛应用于社会、商业、科学等领域。
决策树是数据挖掘中最常用的算法之一，它可以帮助我们从数据中挖掘出规律，制定出决策。
本文将介绍基于决策树的数据挖掘技术的研究。
一、决策树算法简介首先，我们来说一下什么是决策树。
决策树包括一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点。
根节点表示开始处理的数据，内部节点表示数据的属性，叶节点表示数据的类别。
在建立决策树的过程中，算法会根据特征的不同进行分割，通过比较不同特征的信息增益，来确定哪一个特征是最好的划分特征，然后根据这个特征来分割数据，最终构建出一棵决策树。
决策树是一种典型的分类算法，在机器学习中得到了广泛的应用。
决策树算法简单、易于理解和实现，适用于处理中小型的数据集。
由于其高效的性能和准确性，决策树算法成为了许多研究者和企业的首选算法。
二、决策树算法的优缺点决策树算法有以下几个优点：1、易于理解和解释。
由于决策树上的每个节点都可以被视为坐标轴上的一个划线点，因此决策树算法的解释和解释非常直观，适合业务人员参与决策。
2、可以同时处理离散型和连续型变量。
决策树算法可以通过选择不同的节点来处理不同类型的变量，同时，决策树也可以自动转化为离散型或连续型变量。
3、能够快速处理大型数据集。
决策树可以通过并行处理来处理大型数据集，这使得其在处理大型数据集方面具有优越性。
决策树算法也有一些缺点：1、容易过拟合。
由于决策树算法的树型结构非常灵活，若数据集的寻常规律被逼得太细，则可能会出现过拟合的情况。
2、容易受到噪声的影响。
由于决策树算法只能考虑一些重要的特征，无法考虑其他特征的影响，因此，在存在噪声的数据集上，决策树算法可能会失效。
三、决策树算法在数据挖掘中的应用决策树算法在数据挖掘中的应用非常广泛。
以下是决策树在不同领域的应用：1、商业领域。
在商业领域，决策树被广泛应用于市场分析、销售推荐、客户分类等业务中。
基于数据挖掘的公共管理决策研究
基于数据挖掘的公共管理决策研究一、引言随着信息化时代的到来，各行各业都面临着大量的数据积累。
对于公共管理这一领域而言，数据挖掘无疑是一项非常重要的技术。
基于数据挖掘的公共管理决策研究，可以帮助政府部门更好地掌握整个社会的运行情况，提高公共服务的质量和效率，为市民提供更好的服务。
二、数据挖掘在公共管理中的应用2.1数据挖掘在流行病控制中的应用流行病是一个涉及到全社会的问题。
随着新冠肺炎的爆发，我们可以看到数据挖掘在流行病控制中的巨大作用。
通过对病例的自动识别、关联分析和预测等技术，政府可以更好地统计病例数据，及时发现疫情，展开快速反应，提高疫情掌控行政部门的能力。
2.2数据挖掘在环境监测中的应用环境问题一直是公共管理的重点问题。
通过对环境监测数据的分析，政府可以更好地了解环境的变化趋势，及时制定有效的环境保护政策。
数据挖掘技术可以通过对各种环境参数数据的处理，实现环境的状态分析和模拟，预测未来环境趋势，为环境治理提供科学依据。
2.3数据挖掘在民生服务中的应用对于民生服务问题，我们可以将它分为教育、医疗、就业等多个方面。
在这些方面的数据中，我们可以利用数据挖掘技术来分析市民的需求和诉求，开展人口、社会和经济数据的多源筛选、整合和建模，并以此为基础完成多维度的民生分析和推荐。
根据分析结果，政府可以实现公共服务的量化管理，为市民提供更好的服务。
三、数据挖掘在公共管理决策中的作用3.1政府管理流程优化政府机构通常拥有庞大的人员和组织结构，各个部门之间的沟通、数据共享等问题一直是公共管理的瓶颈。
通过数据挖掘技术，政府可以将原本分散的数据资料进行统一管理和集成，以此优化政府管理流程。
3.2政策制定分析政府制定政策的目的是为了更好地为市民提供公共服务。
数据挖掘可以帮助政府获取人口统计数据、社会经济数据、政策执行效果等数据，基于此为基础，进行数据分析和挖掘，辅助政策制定，预测政策执行效果，实现科学决策。
3.3公共资源的调度优化公共资源具有特定的使用效益，对于公共资源的合理调配，可以更好地满足公民的日常需求。
浅谈大数据在公共事业管理决策中的应用
浅谈大数据在公共事业管理决策中的应用大数据是指数据量大、种类多，难以通过常规数据库管理工具进行捕获、存储、管理、处理和分析的数据。
随着信息技术的不断发展，大数据技术已经成为了当今社会中非常重要的一部分，尤其是在公共事业管理领域中，大数据的应用更是不可忽视。
本文将就大数据在公共事业管理决策中的应用进行深入探讨，希望能够对读者有所启发。
大数据在公共事业管理中的应用主要体现在数据采集与整合、智能决策、资源优化调配等方面。
在数据采集与整合方面，公共事业管理部门可以利用大数据技术实时采集和整合各种相关数据，包括人口、经济、环境、资源等多方面的数据信息，形成全面的数据资料库。
这将有助于公共事业管理部门更加全面地监测和了解社会各领域的变化和动态，为决策提供有力的数据支持。
在智能决策方面，大数据技术可以通过对数据的深层次挖掘和分析，帮助公共事业管理部门发现潜在的规律和趋势，提供智能化的决策支持，实现更科学、准确的决策。
而在资源优化调配方面，大数据技术可帮助公共事业管理部门对资源进行更加科学的优化调配，实现资源的最大化利用，为公共事业提供可持续的保障。
大数据在公共事业管理中的应用将有助于提升公共事业管理的效率和水平。
通过大数据技术的应用，公共事业管理部门可以更好地了解市民的行为和需求，更快地了解社会变化并迅速做出反应。
这样可以有针对性地制定和实施相关政策或措施，更好地满足市民的需求，提升公共事业服务的水平。
大数据技术还可以帮助公共事业管理部门实现对资源的更加科学、有效的利用，提升资源利用效率和公共事业管理的效率。
通过对数据的深入分析和挖掘，在资源调配方面做出更加精准的决策，保障公共事业的供给和运作。
大数据在公共事业管理中的应用将有助于提升公共事业管理的效率和水平，提升公共事业管理的科学性和规范性，推动公共事业管理的创新和发展。
公共事业管理部门应该充分利用大数据技术的优势，加强对大数据技术的学习和应用，不断提升大数据技术在公共事业管理中的应用水平，为公共事业的推进提供更好的技术支持和保障。
数据挖掘技术在公共管理领域的应用
管理论坛数据挖掘技术简称ＤＭ，是社会经济发展形势下新兴的技术形式，其与人工智能领域和数据库领域内的各个方面都存在着密切的联系。
数据挖掘技术包括知识发现、数据仓库和多维数据库等，在解决信息系统运行问题上具有高效性和可靠性。
１数据挖掘技术概述１．１数据挖掘与数据挖掘系统。
狭义的数据挖掘是指从大量的数据中挖掘知识，将数据挖掘看作是发现知识的一个步骤；而广义的数据挖掘与知识发现同义。
本文认为，一次完整的数据挖掘主要由数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估以及知识表示７个环节组成。
数据挖掘系统主要包括数据库、知识库、数据挖掘引擎、模式评估模块以及图形用户界面等部分，其中知识库用于指导搜索或评估结果模式，模式评估模块是利用兴趣度度量并与挖掘模块交互，从而将搜索焦点与有趣的模式对准。
而图形用户界面的有效应用，允许用户指定挖掘查询或完成任务，并为用户提供帮助搜索聚焦的信息，通过探索式挖掘，允许用户浏览数据仓库结构、模式并进行数据挖掘。
１．２数据挖掘的对象与功能。
数据挖掘的对象具有多样性，在实际应用中不受数据库类型的限制，无论是关系数据库、数据仓库、事务数据库或多媒体数据库。
数据挖掘的功能是指在执行数据挖掘任务时所要寻找的模式类型，主要包括描述式挖掘和预测式挖掘两类。
数据挖掘以概念类描述为基本形式，通过简洁汇总的形式对给定任务的相关数据进行准确描述，概念化的数据能够被用户以多种形式可视化。
在描述式挖掘中，概念描述能够自动对数据类型进行关联分析和聚类分析。
关联分析主要是对数据之间的关联规则进行挖掘，以提高事物数据分析的可靠性。
聚类分析主要是将数据对象分为不同的类别，同一类对象往往具有较高的相似度，不同类对象的差距较大，此种方式的应用，便于发现全局的分布模式，提高数据挖掘的有效性。
数据分类是基于描述对数据类或概念进行区分，以函数或模型的形式表现出来，进而对相关的对象类进行准确预测。
演变分析是指随着时间的推移，对行为变化的规律和趋势进行描述，并以此为依据建模，在实际应用中，以周期模式作为比较典型的演变分析方式。
基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究
基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究摘要：数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。
基于决策树的分类算法在数据挖掘中的应用是非常广泛的。
与其他分类算法相比，决策树具有计算量相对较小、易于提取显式规则、可以显示重要的决策属性和分类准确率较高等优点。
文章主要是研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述。
关键词：数据挖掘，决策树算法，ID3算法，客户管理 中图分类号：（作者自己填写） 文献标识码：（作者自己填写）Data Mining Algorithm Based on Decision Tree Application and ResearchAbstract : Data mining is the extraction of large amounts of data in the potential, unknown useful information, patterns and trends. Based on decision tree classification algorithm in data mining applications is very extensive. Compared with other classification algorithms, decision tree has a computation is relatively small, easy to extract explicit rules, you can display important decision-making attributes and the advantages of higher classification accuracy. The article is to study the decision tree data mining algorithms and decision tree algorithm in a specific customer relationship management systems research and analysis, decision tree data mining techniques in a detailed description.Key words: data mining, decision tree algorithm, ID3 algorithm, customer management1 背景随着信息技术的迅猛发展，人们可以利用计算机方便的获取和存储大量的数据。
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（ 贵州 师范大学 经济与管理学院 ， 贵州 贵 阳 ５ ００ ） ５０ １ 摘 要： 文章主要介 绍在 对公 共事业管理绩 效评价过程 中， 用数据挖掘技术 中的决策树 方法从海量数据 中抽 象出概 念 利
数据 ， 高评价的信度和效度 ， 提 节省评价时间的计量分析方 法。
关键词 ： 决策树 ； 数据挖掘 ； 共事业管理 ； 公 绩效评价
中图 分 类 号 ：２ ４ Ｆ２ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １ ７ ３ ２０ ） １ ０ ７ ０ １０ — ３ Ｘ（０ ９ ０ — ０ ２— ４
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｎ ｈｅ Ａｐｐ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｃｓｏ ｅ ｔ ｉｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｌ ｇ ｏ ｓａｃ ｏ ｔ ｌｃ ｔｏ ｆＤｅ ｉｉ ｎ Ｔｒ ｅ Ｄａ ａ Ｍ ｎ ｎ ｃ ｎｏｏ ｙ ｔ
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行调 整和控制 ， 而 促进 社 会 整 体利 益 协 调发 展 从 的过 程 。对 于公共 事业 管理绩 效 问题 的研究 是从 人力 资 源 管 理 学 的 角 度 开 始 的 ， ａ ｂｌ Ｍ — ＣｍＰｅ 、 ｃ ｌ Ｃｏ、ｏｍａ 国外学 者 对绩 效 问题 的研究 作 出 ｌ Ｂ ｒ ｎ等 ｙ 了突 出 的贡献 。绩效 作 为评 价 组织 和个人 的成果 的量 化形式 ， 主体 为 实现 目标 而展 现 出来 的有 是 效输 出 ， 它包 含 着 主观 与客 观 、 量 与质 量 、 数 投入 和产 出 的关 系 。绩效 评价 发端 于公 司企业 对于组 织运 营效 果 和 效 率 的 追 求 ， 所 得 出 的概 念 、 其 模 式、 结论 相 当丰富 。因此 ， 公共 事业 管理绩 效 的评
ｂ ｌ ｙ ａ ｄ ｖ ｌ ｉ ｆｔｅ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔｍｅｈ ｄ ｉ ｔ ｎ ａｉ ｔ ｏ ａ ｕ ｅ ｎ ｔ ｏ ． ｉ ｄｙ ｈ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｄ ｃｓｏ ｒ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｉｉｎ Ｔ ｅ ；Ｄａａ Ｍｉ ｎ ；Ｐ ｂ ｃ Ｂ ｓｎ ｓ ｍｉ ｉｔ ｔ ｎ；ｐ ｒ ｒ ａ ｃ ｖ ｕ ｔ ｎ ｔ ｎ ｇ ｕ ｌ ｕ ｉｅ ｓ Ａｄ ｎ ｓ ａｉ ｉ ｉ ｒ ｏ ｅ ｆｍ ｎ ｅ ｅ ａ ａ ｏ ｏ ｌ ｉ
ｏ ｌ ｎｖｒｉ Ｓｃ ｌ ｃｅｃ ） ｏｒ ｌ ｆ ｉ ｕＮ ｒ ｉ ｓｙ（ｏｉ ｉ ｅ ｎ Ｇ ｈ ｍａ Ｕ ｅ ｔ ａＳ ｎ
２０ ０ ９年第 １期 （ 总第 １６期 ） ５
决 策树数据挖掘技术在公共事业 管理绩效评价中 的应用研究
随着信 息技术 的发 展 ， 办公 自动化 和 电子 政 务 的实施 ， 公共 事业 管理 领域 积 累了海 量 的数 在 据， 传统 的查 询 和数 据 处理 技术 已不 能解 决 现 实 中所 面临 的信息 爆 炸 问题 ， 息 的冗 余 引起 的决 信 策失误 和效 率底 下困扰 着管理 者 。这 就需要 充分 利 用计 算机 的信 息 处理 能 力 ， 以便 能 从浩 如烟 海 的数据 中 自动 、 效地获取 有用 的知识 和信息 ， 高 这 就 是 Ｋ Ｄ（ ｎ ｗｅ ｇ ｉ ｏｅｙ ｉ ａａａｅ 技 Ｄ Ｋ ｏ ｌｄｅ Ｄｓ ｖｒ ｎ Ｄ ｔ ｓ ） ｃ ｂ 术 。Ｋ Ｄ是从一 个数据 集 合 中发 现有 用 的 、 的 Ｄ 新 和可用 信息 的规 律性 的 自动化 过程 。一般 来 讲 ， 它包括 了数 据 准 备 、 据 挖 掘 （ ａ ｎｎ 数 Ｄ ｔ Ｍｉｉｒ ａ Ｄ 和 知 识 表 达 、 释 与 验 证 ３个 阶 段 ， Ｍ 是 Ｍ） 解 Ｄ Ｋ Ｄ 的核 心 过 程 ， 主 要 有 分 类 、 类 、 Ｄ 其 聚 回归 分 析 、 括 、 造依 赖模式 、 概 构 变化 和偏差分 析 、 式发 模 现 和路 径发 现等 ， 采用 有决策树 方法 、 神经 网络方
一
、
概 述
价 也广 泛借 鉴其评价 的方法 和手段
。
公 共事业 ， 就是 以社 会全 体 公 众 的共 同利 益 和生 活水平 的社会公 共事务 为基 本 内容并包 括必 须 的经 济 事 务 的活 动 和 结 果 ， 要 包 括 教 育 、 主 科 技、 文化 、 生 、 卫 体育 、 保 、 保 等 内容 。公共 事 社 环 业管理 就是在 政 府 的 主导 下 ， 法对 公 共 事务 进 依
ｔ ｒ ｏ ｍ ａ ｅ Ｅｖ ｌ ｔｏ ｎ ｂｌｃ Ｂｕ ｉ ｅ ｓ Ａｄｍ ｉ ｉｔ ａ ｉ ｎ ｈｅ Ｐｅ ｆ ｒ ｎｃ ａ ｕａ ｉ ｎ ｉ Ｐｕ ｉ ｓｎ ｓ ｎ ｓｒ ｔｏ
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