数据挖掘技术深化数据采集应用系统.doc

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1、数据挖掘技术深化数据采集应用系统摘要：大数据使现代化信息技术实现了高速发展,利用现代化信息技术建立状态数据采集系统进行院校评估，是院校管理的发展方向。数据采集系统不应只注重平台服务而忽视了功能的挖掘与发挥。数据挖掘技术对高职状态数据采集的应用系统建设方法应注重关联规则方法和聚类分析方法的构建与使用。关键词：数据挖掘技术；状态数据；数据采集；应用系统数据采集应用系统又被称之为高职院校人才培养工作状态数据采集应用系统，该数据采集应用系统在2008年得到教育部门批准并公布实施，这使数据采集应用系统成为高职院校进行方案评估的重要组成部分，并越来越受到各个高职院校的关注与重视。不过，由于数据采集应用系

2、统出现的时间较短，各个高职院校还没有真正认识到数据采集应用系统的作用，对数据采集应用系统的框架体系与逻辑关系的理解仍旧需要一段时间，对应用系统中相关联的数据进行聚合，使其成为一种能够帮助学院进行教学决策与管理的价值信息，更需要探索一种新的数据分析方法，再加上高职院校只注重系统的服务评估功能而忽视了其他功能的挖掘与应用，这就造成许多高职院校只是在填报时才会用到该系统，而在填报过后便成为了摆设，这使数据采集应用系统的作用未得到真正发挥，利用率较低。为此，针对以上问题，通过数据挖掘技术对高职状态数据采集应用系统进行深化分析。1数据挖掘技术大数据具有增长速度快、海量、多样、真实、价值密度低五大特点，

3、从数据本身进行分析，所谓数据挖掘技术便是通过算法搜索，从海量的大数据中对价值密度低的价值数据进行挖掘与收集的过程。数据挖掘技术和计算机科学有着紧密的联系，通过数据的统计、处理、机器学习、模式识别、情报检索等诸多手段来达成价值数据挖掘目的。这些手段能使企业决策者根据价值数据来对策略进行调整，以此降低风险，并做出正确决策。数据挖掘由三个阶段构成：数据准备、数据挖掘、结果表达。2数据挖掘技术在高职状态数据采集应用系统中的深化基础4学海无涯高职状态数据采集应用系统属于一种数据仓库，该系统每进行一次数据采集便会采集到超过50万条的数据，通过将状态数据采集应用系统与互联网技术进行结合，还能使数据采集应用

4、系统一次性采集到的数据量更多。以知识管理理论对数据进行分析，数据自身是不会提供太多价值信息的，因此，需要将这些采集到的数据进行转化，使其成为有效信息，并利用科学的数据分析方法，通过关联、聚类、聚合等方法来对这些海量的数据进行分析。现如今，数据分析在各行各业中发挥越来越重要的作用，数据挖掘技术的相关理论与方法也使数据采集应用系统具备极高的应用价值与意义。可以说，数据挖掘技术作为一种新型信息处理技术，能对大量数据中人们所不知道而又潜在的有用信候进行提取，属于一种更深层次化的数据分析方式，其与传统分析方法的最大不同是传统分析方法具备非常明显的指向性特征，而其目的是通过结果来对预设命题的正确性进行验

5、证，或是通过对预设模型的机理进行量化分析。而数据挖掘技术则是在没有任何比较明确的假设情况下对信息进行挖掘，找出信息的关联性，并获得那些难以通过直觉，甚至会违背直觉的相关信息，这样挖掘出的信息极有可能出人意料而又富有价值，可以说，数据挖掘技术是传统分析方法不断变革后的结晶。事实上，经过教育界诸多专家对数据采集应用系统的不断完善，在数据采集应用系统颁布应用的三年里，系统结构与信息的采集量都发生了极大改变，以版本来说，最初的数据采集应用系统是08c版的，之后经过不断的改进已经成为现今的10a001版，原有采集字段仅为594字段，现如今已经增长到了750个字段，采集字段的大幅增加，也使数据采集应用系

6、统的信息容量得到了大幅度扩充，其数据仓库特征也越来越明显，尤为重要的是数据间的关联度不断增加，使其成为数据挖掘技术的深化基础，从客观上来说，通过数据挖掘技术的应用来进行数据分析，能为数据采集应用系统创造更加有利便捷的条件。3数据挖掘技术深化高职状态数据采集的应用系统分析数据挖掘技术在高职状态数据采集应用系统中的应用方法主要有关联、分类、聚类、估计、细分或预测等，数据挖掘技术的自身理论与思维方式给数据采集应用系统带来了广阔的发展空间。在这些应用方法中，以聚类分析方法和关联规则分析方法最为易于理解和实施，以下便对这种主要方法在高职状态数据采集应用系统中的深化应用进行探讨。4学海无涯3.1关联规则

7、分析在关联规则方法中，数据是以孤立、单独的形式分散存在的，这也使单独的数据不能形成信息，不过将这些单独、分散而又相互关联的信息数据收集起来，则能多角度、全方位地对某一对象进行高效的价值辨别。而对于刚开始接触数据采集应用系统的用户来说，在数据采集应用系统使用过程中，应以海量信息数据作为依据来对高职院校在人才培养过程中的各个方面进行判断与价值辨别，这就造成系统用户往往感觉无从下手，只会对各个表格中的数据进行割裂而