浅谈数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

高等学校的教学管理系统多年来在教学和管理工作中积累了大量的数据,利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘,可以发现对教学管理有用的信息。这些信息对于教务管理、学习成绩的分析、学籍管理、教学质量评价、就业工作都有非常大的帮助,可以极大地提高高校教学管理的水平。     

数据挖掘在教学中的应用分析

通过对数据挖掘技术和功能的分析,探讨了数据挖掘在教育中的应用,并提出了数据挖掘技术在教学中的具体作法.     

数据挖掘在税收分析中的应用

税收分析是税收管理的眼睛,对及时准确地发现问题、解决问题,加强税源管理和征收管理起着重要的导向作用。本文提出将数据挖掘技术应用于税收分析,将数据仓库中大量的业务数据转化为有用的知识,为决策者提供有效的信息。本文介绍了数据挖掘的主要功能,分析了税收数据挖掘过程,并简要介绍数据挖掘在税收分析中的应用。     

数据挖掘技术在高校教学系统中的应用

数据挖掘的本质是从已有信息中发现模式或规律。本文利用数据挖掘技术对现存的大量教学数据库中的数据进行分析和挖掘,从中提取有价值的信息,帮助教学人员合理安排教学工作,督导加强院、系的管理,协助辅导员加强对学生的管理,为提高高校的教学管理水平提供了科学依据。     

基于数据挖掘的决策支持系统在证券行业的应用研究

随着中国证券市场竞争的白热化,建立基于数据挖掘的证券公司决策支持系统,对数据进行重新组织和挖掘分析,可以使决策者及时掌握辅助决策的信息,并根据对信息的分析结果,做出科学合理的决策,以提高公司的管理水平、竞争优势和风险防范能力。文章论述了由数据挖掘技术、联机分析处理和决策支持技术的结合。基于数据挖掘的决策支持系统基本理论,并结合其在证券业的应用需求,讨论了基于数据数据挖掘的证券公司决策支持系统的应用研究。     

煤炭可持续发展基金收缴决策支持系统的研究与实现

通过对煤炭可持续发展基金收缴信息的分析,提出了基于数据仓库、联机分析和数据挖掘技术的决策支持系统的实现方案;从应用的角度,详细阐述了数据仓库的构建过程以及将联机分析处理技术和数据挖掘技术结合起来实现对数据信息多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

数据挖掘在税收分析中的应用

税收分析是税收管理的眼睛，对及时准确地发现问题、解决问题，加强税源管理和征收管理起着重要的导向作用。本文提出将数据挖掘技术应用于税收分析，将数据仓库中大量的业务数据转化为有用的知识，为决策者提供有效的信息。本文介绍了数据挖掘的主要功能，分析了税收数据挖掘过程，并简要介绍数据挖掘在税收分析中的应用。     

基于健康档案数据仓库的数据挖掘技术

健康档案数据仓库的存储模型支持数据共享与交换、数据挖掘与分析.使用数据挖掘技术可以在海量的信息数据仓库中提取隐含的、潜在的、有价值的数据进行分析.利用Microsoft决策树算法的线性回归算法对数据进行慢性病诱因的数据挖掘具有重要的参考价值.     

数据仓库技术及在人力资源系统的设计

数据仓库是当前信息领域的热门方向。本文阐述了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的概念,并对OLAP和数据挖掘技术进行了探讨;并在此基础上,提出了数据仓库技术在人力资源系统的设计方案：     

数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点.在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业.本文提出了详细的数据挖掘算法分析.基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法.基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果.聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为.     

数据挖掘技术在个性化网络教学系统中的研究与实现

基于数据挖掘技术设计并实现了个性化网络教学系统。该系统添加了数据挖掘模块,模块中采用Clope算法对HTML文档进行聚类分析,找出具有相似特性的学生群体,从而帮助教师进行有针对性的教学;同时,采用Apriori算法,根据学生的访问序列,挖掘出频繁项目集和关联规则模式,从而借助于网络向学生提供个性化教学服务。研究表明:使用数据挖掘技术能在一定程度上提高网络教学系统的个性化推荐服务水平。     

敏感性分析在数据挖掘中的应用

对敏感性分析方法及其在数据挖掘中的应用进行了分析研究，并在此基础上提出了将敏感性分析和神经网络模型相结合的方法应用于数据挖掘中的兴趣挖掘和利润挖掘中。最后给出应用该方法对兴趣和利润进行挖掘的执行步骤。研究结果表明，把敏感性分析应用于神经网络能够帮助我们在动态环境中识别对附属变量（如利润）有影响的敏感因素，从而指导决策制定。     

浅谈在企业中如何正确使用数据挖掘技术

在现代信息化社会中,对企业而言,数据的有效利用不仅有助于发现业务发展的趋势,而且可以帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。文章结合数据挖掘技术在企业中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

高职教育中成绩分析的重要性

随着高职院校的不断扩招,生源质量在下降,生源数量也出现萎缩现象,如何在这种情况下有效地利用教学资源、改善教学效果、提高人才培养质量、提升学院声誉,在逆境中发展,是每一所高职院校面临的重大挑战。学生成绩作为学生管理系统中重要的组成部分,包含着有关教学和学生的重要信息,如何利用这些数据,推进学院教学的前进是非常重要的。论述了学生成绩包含的信息及成绩分析的特点和必要性,并提出结合传统和数据挖掘的方法进行成绩分析,可以快速地、准确地得到需要的结果,从而辅助各项工作顺利开展。     

一种采用数据挖掘技术的教学质量分析评价系统

基于多维立方体的数据挖掘思想和方法, 提出一种定量分析和定性分析相结合的教学质量综合测评方法, 并应用数据仓库和联机分析处理技术构建一种“平面”和“立体”相结合的教学质量综合测评体系, 建立多维综合测评联机分析挖掘模型, 并应用于高校教学质量分析评价体系中.     

关于《药物分析》实验教学的实践与思考

《药物分析》实验教学承载着培养学生解决实际问题能力的职能,就如何提高教学效果要不断反思我们的教学行为,反思师生之间的互动与合作。课前教师预做,课上发挥指导和监督作用,为学生创造充分参与实践的机会,培养学生的合作精神、统筹能力、节约及环保意识,科学表述实验结果。实验教学起着早期科学训练的作用,对学生日后良好科研习惯的形成产生直接影响。     

基于模糊聚类的决策树算法在教学质量评价中的应用

以目前的高等学校教育为平台,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行了研究.通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用模糊聚类的决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于模糊聚类的决策树法的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效.     

中国期货市场单日基于连续时间序列的数据挖掘

介绍了棉花期货单日成交记录的数据挖掘以及多种商品期货在单日的交易记录中存在的问题，通过对中国期货市场的分析，更大限度地揭示了市场特征，为期货投资者提供更大的帮助。     

学生成绩数据挖掘的研究与实现

文章从分析影响学生成绩的因素出发,利用数据挖掘关联规则中的Apriori算法对采集的学生数据集进行挖掘,以期发现影响学生成绩的潜在因素,从而为相关部门制定教学政策,改善教学质量提供理论支持和科学依据,从而更好地开展教学工作,更好地为学生服务.