浅谈数据挖掘技术在职业院校中的应用

近些年来各职业院校为了改善教学管理质量,扩大招生,提高学生就业率,开发了多种管理等系统,保存了大量的数据,但是对这些数据的利用并不高。数据挖掘技术在职业院校中的应用越来越广泛,主要应用在教育教学管理与评估,学生就业,学校招生等方面。通过对保存的大量数据进行处理分析,帮助学校管理层的人员进行决策,为学校的发展提供帮助。     

数据空间化的决策支持框架

提数据空间化的决策支持框架,使之能够有效地将空间数据仓库,空间联机分析处理（OLAP）,空间数据采掘和空间联机分析采掘（OLAM）技术融为一体,以提供对具有空间分布特性信息的管理,查询和分析的能力。     

数据空间化的决策支持框架

提出了数据空间化的决策支持框架,使之能够有效地将空间数据仓库、空间联机分析处理(OLAP)、空间数据采掘和空间联机分析采掘(OLAM)技术融为一体,以提供对具有空间分布特性信息的管理、查询和分析的能力．     

用于决策支持的贝叶斯网络

联机分析处理只能用于决策的表层知识，数据采掘却能提供深层次的知识，即提供数据内部所隐藏的有用知识，贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具，它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系，并进行概率推理。     

GIS在采掘工作面瓦斯涌出预测中的应用

采掘工作面瓦斯涌出量涉及到大量与地理坐标相关的多种信息.基于GIS( Geographic Information System)平台和C++Builder软件,结合采掘瓦斯涌出量性能化预报方法,开发了煤矿 采掘工作面瓦斯涌出预测系统.该系统使瓦斯涌出预测向多参数、多目标、多维方向发展,解决了瓦斯涌出预测数据庞大且数据大多与地理坐标相关的问题,实现了采掘工作面瓦斯涌出预测与煤矿安全管理决策的一体化、可视化,能科学指导生产矿井工作面的风量分配与瓦斯管理,提高采掘工作面瓦斯涌出预测的准确性、决策科学性和直观性.     

基于数据挖掘的评教系统的设计与实现

为了提高评教数据在教学管理中的利用率,更加有效地为学校的决策服务。本文在研究了数据仓库、OLAP分析、数据挖掘技术的基础上,设计和实现了评教系统,实现了对评教数据的综合分析和深入挖掘。使用该系统后,教学管理部门改变了对评教数据的使用方式,提高了利用率,认识和理解更加深人和全面。     

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。     

关联规则在教学管理决策支持中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了教学管理中教师信息之间的隐藏关系．并对数据进行了标准化、离散化处理,采用优化的Apriori算法进行数据挖掘．通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系,可为教学管理提供决策支持．     

矿井采掘计划的最优控制和智能决策支持系统

在采掘计划已经编制的条件下，针对矿井经常出现的采掘失调问题，通过网络模模型对采区与水平的各项准备工作进行管理，从时间上对采掘计划进行最优控制，并应用智能技术，建立了知识库，为采掘计划调整提供了决策支持。     

数据挖掘在计算机教学评价中的应用

将关联规则引入到计算机教学评价中,对教师教学评教数据进行了有效性判断,剔除了无效数据,提高了教学评价的技术水平、科学性、客观性和公正性,为更好的进行教学管理提供决策支持服务。