数据挖掘技术在高校教务管理中的应用

高等学校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，发现时教学管理有用的信息，这些信息不但可以辅助管理者决策，同时也利于学校合理设置课程、优化教学资源，从而推动学校的全面发展。     

数据财富

信息化给企业提供了很大的帮助,它广泛应用于管理、控制、网络、信息共享等方面。近年来,在信息化实施过程中,人们还逐步认识到:随着这些项目的深入开展,企业也积累了大量的基础数据,这些数据在很大程度上还没有被充分利用。其实,这些数据也是一种资源,一种财富,在信息化工作中应重视数据资源,注意积累、分析数据,使这种资源充分发挥作用,为企业的管理工作提供良好的帮助。     

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。     

数据仓库技术在学校信息管理中的应用

学校教学管理过程中产生大量的数据信息．如何有效地存储、管理和分析这些数据，从中提取有用信息，做出及时、正确的判断，成为所要解决的主要问题．本文探讨了数据仓库在这些信息管理中的应用．     

电子商务中Web数据挖掘技术应用探讨

随着Internet迅速发展以及电子商务的兴起,WWW上的信息积累越来越多,如何在这些信息中发现有用的商业信息,成为相关领域专家学者关注的焦点。本文重点讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用价值,给出了Web数据挖掘的过程,论文中详细描述了Web数据挖掘的过程中的具体步骤,最后进一步讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用前景。     

数据挖掘技术在选课系统中的应用

许多高校都拥有选课系统,并积累了大量的原始数据,这些数据中包含了大量潜在的、未知的有用信息,这些“信息”可以辅助相关部门进行合理的教学资源分配并做出相应决策。本文基于高校选课系统,讨论了数据预处理和数据挖掘技术,并应用关联规则中的FP-tree算法挖掘选课数据,获得了一些有用的规则信息,取得了良好的应用效果。     

基于关联规则的成绩预警模型研究

近年来,随着我国高校招生规模的不断扩大以及不断提高的信息化程度,在各学校的教务系统中普遍储了大量的资料、数据等信息.在这些资料和数据等信息中,内在隐藏了大量的、有价值的内在规律.数据挖掘技术是从大量的、随机的数据中找出隐藏在其中的、有价值的信息的过程.该文提出了一种基于关联规则挖掘的成绩预警模型.     

探究数据挖掘技术的广泛应用

随着网络的迅速发展,人们积累的数据越来越多。数据挖掘（Data Mirling）从大量的实际数据中提取臆含信息和知识,这些信息扣知识被广泛的应用到各个领域,我们的生活质量正因为此而悄悄的发生着质的变化。     

基于OLAP技术的销售分析建模研究

销售行业积累了丰富的数据,如何从这些海量数据中提取对决策分析有用的信息是每个管理者关心的问题。本文通过对销售数据整理,构建基于OLAP技术的销售分析模型,为进一步分析数据打下来良好的基础,同时该模型可以移植到其它行业,具有很好的扩展性。     

数据挖掘在高校就业工作中的应用研究

做好高校毕业生就业工作,是促进经济发展和社会和谐的重要举措。探索就业工作中如何合理有效地利用有限的人力和数据资源是高校毕业生就业工作高效开展的重要研究课题,也是学校提高就业率和就业质量,从而提高办学质量和办学水平的必行之路。充分利用数据网络平台,有效地提高就业信息收集和发布的及时性和准确性,进而增强就业数据信息的可信性。在逐年积累的就业信息的基础上,应用数据挖掘关联规则算法中Apriori算法,对学校就业信息进行数据挖掘,能够正确将就业信息与课程设置建立合理联系,从而得出有价值的结论,进行决策参考。     

校园网日志挖掘平台研究

随着学校信息化建设水平的不断提升,校园网内大量的数据信息不停地产生并囤积在服务器中.如何从这些数据里提取出有用的知识,已经成为计算机技术研究的热门课题.     

建设企业信息平台的思考

企业积累了大量的业务数据,但这些数据分属不同的系统,相互独立,形成信息孤岛。本文依据企业发展的发展战略,在现有计算机应用系统的基础上,提出建立企业信息规划小组,依据规划开展相应技术工作,进一步深化和规范信息化建设,以满足企业更高层次的需求。     

校园一卡通系统决策支持实例分析

校园一卡通系统积累海量数据,这些数据怎么为各个部门提供决策依据,在哪些方面可以使学校日常管理更加科学有序,使决策的制定更加合理有效,成为值得我们探讨的课题.本文以学校后勤、人事等部门的需求出发,以就餐人数、月均消费情况和洗浴情况三组数据分析实例为主,阐述一卡通系统数据如何支撑学校决策.     

校园一卡通系统决策支持实例分析

校园一卡通系统积累海量数据,这些数据怎么为各个部门提供决策依据,在哪些方面可以使学校日常管理更加科学有序,使决策的制定更加合理有效,成为值得我们探讨的课题.本文以学校后勤、人事等部门的需求出发,以就餐人数、月均消费情况和洗浴情况三组数据分析实例为主,阐述一卡通系统数据如何支撑学校决策.     

科研院所大数据中心建设研究

科研院所在日常工作中,积累了大量的科研数据和科研成果,随着信息技术的发展应用,这些数据被广泛分布在各个独立的信息系统中。针对相关信息系统相对独立,信息孤岛效应明显,造成的资源极大浪费,提出在科研院所建设大数据中心,这不但有利于信息系统的互联互通,有利于相关数据的统一存储、管理和挖掘使用,而且有利于发挥现有数据的最大使用价值,提升数据资源的使用效率和信息系统的管理水平。     

数据挖掘技术在智能决策支持系统中的应用

随着信息科技的不断完善和发展,企业对于信息产品的应用和依赖性也逐步提升。随着信息产品在各企业的各生产部门和服务部门的普及,相关数据逐步积累成海量的数据库。如何将这些数据作为企业决策的依据和指导,在当前应用领域是一个热门话题。而数据挖掘理论为这一问题的结局提供了必要的手段和工具。决策支持系(Decision SupportSystem,简称DSS)也由于同样的原因演化出更加依赖信息工具的智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System,IDSS)以及I3DSS(Intelligent,interactive&integrated DSS)体系框架。在这些框架中,数据挖掘的相关理论成为各功能点实现的核心手段。     

校园一卡通数据分析及应用相关研究述评

校园一卡通系统是高校数字校园中最重要的管理信息系统之一,其功能涉及到食堂消费、图书借阅、门禁、医疗等,运行过程中积累了大量的数据.多年来,很多专家学者通过对这些数据进行统计、分析、数据挖掘,对如何利用分析结果来辅助学校决策进行了探讨和实践,文章对相关文献成果进行了梳理和总结.在大数据技术、智慧校园建设兴起时,包括校园一卡通数据在内的各类校园数据综合利用将获得更深入的应用.     

职业学校教务决策支持系统的研究

职业学校应用的数据库管理软件,存储着大量的学生数据,对于数据的处理一般停留在简单的数据备份、查询、排序和统计阶段,隐藏在这些数据之后的更重要数据分析功能比较薄弱,没能为学校管理者提供决策,将数据挖掘技术应用于教务管理工作中,深层次的数据信息分析方法,利用数据挖掘技术对学生信息数据进行统计分析和数据挖掘,对管理者提供决策支持的研究,具有实际意义。     

基于ArcGis的沉积相带图在油田开发中的应用

基于ArcGis Servver的二次开发在油田生产在中的应用.随着油田信息化建设的深入,油田生产中已经积累了大量地面以及地下的地理信息数据以及与之相关联的生产静、动态数据,在ArcGis平台中将这些数据集成在一起,能够实现将地下的数据(沉积相带图数据)和地面的数据(油井数据,水井数据等)以及边界信息结合在一起,形成由地面到地下的全面的认识,井能够在斌平台上了解生产有关的动态(当日产油量、当日产液量)静态(井号、连通信息,所属采油矿)信息,为生广运行提供帮助.     

基于学习历程数据分析的学生行为预测研究

当前,职业教育正面临国家产业结构升级的问题,为此,职业院校开展了教学改革,并积累了大量的教务、德育、心理等相互孤立的信息数据。通过运用数据挖掘技术对学生的学习历程数据进行数据分析,尝试从这些数据中查找发现有用的知识,并尝试对学生的德育行为进行分析和预测,以提高办学质量。