數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深化數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)

1、摘要大數(shù)據(jù)使現(xiàn)代化信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高速發(fā)展 , 利用現(xiàn)代化信息 技術(shù)建立狀態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行院校評估，是院校管理的發(fā)展方向。 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)不應(yīng)只注重平臺服務(wù)而忽視了功能的挖掘與發(fā)揮。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)方法應(yīng)注重關(guān)聯(lián) 規(guī)則方法和聚類分析方法的構(gòu)建與使用。 關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)； 狀態(tài)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)采集；應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)又被稱之為高職院 校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)， 該數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)在 2008 年得到教育部門批準(zhǔn)并公布實(shí)施， 這使數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)成為高職院 校進(jìn)行方案評估的重要組成部分， 并越來越受到各個高職院校的關(guān)注 與重視。 不過，由于數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)出

2、現(xiàn)的時間較短，各個 高職院校還沒有真正認(rèn)識到數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)的作用， 對數(shù)據(jù)采集應(yīng) 用系統(tǒng)的框架體系與邏輯關(guān)系的理解仍舊需要一段時間， 對應(yīng)用系統(tǒng) 中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合， 使其成為一種能夠幫助學(xué)院進(jìn)行教學(xué)決策 與管理的價值信息， 更需要探索一種新的數(shù)據(jù)分析方法， 再加上高職 院校只注重系統(tǒng)的服務(wù)評估功能而忽視了其他功能的挖掘與應(yīng)用， 這 就造成許多高職院校只是在填報時才會用到該系統(tǒng)， 而在填報過后便 成為了擺設(shè)， 這使數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)的作用未得到真正發(fā)揮， 利用率 較低。 為此，針對以上問題，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對高職狀態(tài)數(shù) 據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行深化分析。 1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)大數(shù)據(jù)具有增 長速度快、

3、海量、多樣、真實(shí)、價值密度低五大特點(diǎn)，從數(shù)據(jù)本身進(jìn) 行分析，所謂數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)便是通過算法搜索， 從海量的大數(shù)據(jù)中對 價值密度低的價值數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與收集的過程。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和計算機(jī)科學(xué)有著緊密的聯(lián)系，通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、 模式識別、情報檢索等諸多手段來達(dá)成價值數(shù)據(jù)挖掘目的。 這 些手段能使企業(yè)決策者根據(jù)價值數(shù)據(jù)來對策略進(jìn)行調(diào)整， 以此降低風(fēng) 險，并做出正確決策。 數(shù)據(jù)挖掘由三個階段構(gòu)成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù) 據(jù)挖掘、結(jié)果表達(dá)。 2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用 系統(tǒng)中的深化基礎(chǔ)高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)屬于一種數(shù)據(jù)倉庫， 該 系統(tǒng)每進(jìn)行一次數(shù)據(jù)采集便會采集到超過 50 萬條的數(shù)據(jù)，通過將

4、狀 態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行結(jié)合， 還能使數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系 統(tǒng)一次性采集到的數(shù)據(jù)量更多。 以知識管理理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行分 析，數(shù)據(jù)自身是不會提供太多價值信息的，因此，需要將這些采集到 的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使其成為有效信息，并利用科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法， 通過關(guān)聯(lián)、聚類、聚合等方法來對這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 現(xiàn) 如今，數(shù)據(jù)分析在各行各業(yè)中發(fā)揮越來越重要的作用， 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 的相關(guān)理論與方法也使數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)具備極高的應(yīng)用價值與意 義。 可以說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型信息處理技術(shù)，能對 大量數(shù)據(jù)中人們所不知道而又潛在的有用信候進(jìn)行提取， 屬于一種更 深層次化的數(shù)據(jù)分析方式， 其與傳統(tǒng)分析方法的

5、最大不同是傳統(tǒng)分析 方法具備非常明顯的指向性特征， 而其目的是通過結(jié)果來對預(yù)設(shè)命題 的正確性進(jìn)行驗(yàn)證，或是通過對預(yù)設(shè)模型的機(jī)理進(jìn)行量化分析。 而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則是在沒有任何比較明確的假設(shè)情況下對信息進(jìn)行 挖掘，找出信息的關(guān)聯(lián)性， 并獲得那些難以通過直覺，甚至?xí)`背直 覺的相關(guān)信息，這樣挖掘出的信息極有可能出人意料而又富有價值， 可以說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)分析方法不斷變革后的結(jié)晶。 事 實(shí)上，經(jīng)過教育界諸多專家對數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)的不斷完善， 在數(shù)據(jù) 采集應(yīng)用系統(tǒng)頒布應(yīng)用的三年里， 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與信息的采集量都發(fā)生了 極大改變，以版本來說，最初的數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)是 08 版的，之后 經(jīng)過不斷的改進(jìn)已經(jīng)成

6、為現(xiàn)今的 10001版，原有采集字段僅為 594 字 段，現(xiàn)如今已經(jīng)增長到了 750 個字段，采集字段的大幅增加，也使數(shù) 據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)的信息容量得到了大幅度擴(kuò)充， 其數(shù)據(jù)倉庫特征也越 來越明顯， 尤為重要的是數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度不斷增加， 使其成為數(shù)據(jù)挖 掘技術(shù)的深化基礎(chǔ)， 從客觀上來說， 通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用來進(jìn)行 數(shù)據(jù)分析， 能為數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)創(chuàng)造更加有利便捷的條件。 3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深化高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 在高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)中的應(yīng)用方法主要有關(guān)聯(lián)、 分類、聚類、 估計、細(xì)分或預(yù)測等， 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的自身理論與思維方式給數(shù)據(jù)采 集應(yīng)用系統(tǒng)帶來了廣闊的發(fā)展空間

7、。 在這些應(yīng)用方法中，以聚 類分析方法和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法最為易于理解和實(shí)施， 以下便對這種 主要方法在高職狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)中的深化應(yīng)用進(jìn)行探討。31 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析在關(guān)聯(lián)規(guī)則方法中，數(shù)據(jù)是以孤立、單獨(dú)的形式分 散存在的，這也使單獨(dú)的數(shù)據(jù)不能形成信息，不過將這些單獨(dú)、分散 而又相互關(guān)聯(lián)的信息數(shù)據(jù)收集起來， 則能多角度、 全方位地對某一對 象進(jìn)行高效的價值辨別。 而對于剛開始接觸數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng) 的用戶來說， 在數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)使用過程中， 應(yīng)以海量信息數(shù)據(jù)作 為依據(jù)來對高職院校在人才培養(yǎng)過程中的各個方面進(jìn)行判斷與價值辨別，這就造成系統(tǒng)用戶往往感覺無從下手， 只會對各個表格中的數(shù) 據(jù)進(jìn)行割裂而孤

8、立地分析， 更加難以找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性與內(nèi)在規(guī) 律，同樣難以對這些相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合， 這使高職院校難以將 人才培養(yǎng)工作過程中的關(guān)鍵要素進(jìn)行全面呈現(xiàn)， 以此幫助管理人員進(jìn) 行工作決策。 而通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法的應(yīng)用，則由數(shù)據(jù)采集 應(yīng)用系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)， 并對人才培養(yǎng)工作的所有關(guān)鍵要素進(jìn)行分析， 通 過挖掘與之相關(guān)的所有數(shù)據(jù)， 能更加清晰地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)與指標(biāo)間的相關(guān) 關(guān)系及關(guān)聯(lián)規(guī)則。 例如，在對高職院校的兼職教師隊(duì)伍建設(shè)現(xiàn) 狀進(jìn)行分析時， 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法， 能將兼職 教師的人數(shù)和整個高職院校的教師總數(shù)量進(jìn)行對比， 能清楚地知道兼 職教師在整個高職院校的教師隊(duì)伍中占據(jù)的比例，

9、再將兼職教師數(shù)量 和高職院校所設(shè)置的專業(yè)數(shù)量進(jìn)行對比， 還可清楚地知道各個專業(yè)所 安排的平均兼職教師數(shù)量等等。 這些與之對比的數(shù)據(jù)均分散在 整個系統(tǒng)中， 但它們都和兼職教師隊(duì)伍有著很強(qiáng)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)， 通過對 這些與之關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集， 能非常直觀地對某個方面的具體工作 情況進(jìn)行真實(shí)反映。 通過將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，還能非常直觀 地反映高職院校對專業(yè)教師隊(duì)伍建設(shè)的重視程度及總體規(guī)則， 并將其 與預(yù)期的高職院校教師隊(duì)伍規(guī)劃進(jìn)行比較， 能清楚地知道當(dāng)前教師隊(duì) 伍建設(shè)能否滿足學(xué)校師資建設(shè)的發(fā)展需要， 具體的實(shí)施情況如何等問 題。32 聚類分析在聚類分析中，對于不同的數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，能獲得大量的價

10、值信息。 而對于同一類的數(shù)據(jù)，則將 這些數(shù)據(jù)利用聚類分析思路進(jìn)行相應(yīng)整合， 這樣能使信息的呈現(xiàn)更加 豐富，并能對某項(xiàng)工作的進(jìn)程及各個部門間的差異進(jìn)行真實(shí)可靠的反 映。 例如，在對高職院校的師生比情況進(jìn)行分析時，利用聚類 分析將歷年的院校招生情況及教師人數(shù)情況進(jìn)行對比， 能非常直觀地 對院校在歷年中的師生比情況進(jìn)行衡量， 當(dāng)發(fā)現(xiàn)每一年的學(xué)生數(shù)量都 有所增長， 而教師數(shù)量增長不大時， 則可以通過師生比來衡量院校的 教師增長數(shù)量難以滿足學(xué)院的教學(xué)要求，應(yīng)加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)。33 聚合分析對于不同系數(shù)中的同類數(shù)據(jù)來說，可以通過聚合分析的 方法來對系部間的差距進(jìn)行直觀衡量與觀察， 僅僅對同一系部中的數(shù) 據(jù)

11、進(jìn)行分析， 是難以獲得較多有價值信息的， 而通過聚合分析方法將 不同系部中的同類數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合， 則能使數(shù)據(jù)信息變得更加豐富， 進(jìn) 而可以非常直觀地了解到不同系部在相同工作之間的差距， 從而使院 校管理人員能根據(jù)這種差距來對工作差距較大的系部進(jìn)行加強(qiáng)。 4結(jié)語綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高職院校狀態(tài)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)中 的應(yīng)用案例比比皆是， 這也證明了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能使院校狀態(tài)數(shù)據(jù)采 集系統(tǒng)的作用得到更進(jìn)一步的發(fā)揮， 使數(shù)據(jù)采集應(yīng)用系統(tǒng)能對各類數(shù) 據(jù)進(jìn)行有效挖掘與轉(zhuǎn)化， 并將其應(yīng)用到高職院校的管理與教學(xué)工作中， 提高了高職院校的管理服務(wù)水平， 為高職院校管理人員提供大量的有 效信息。 可以說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在很大程度上促進(jìn)了高職院校 狀態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的深化應(yīng)用。 參考文獻(xiàn) 1 張曉蕾基于平臺的 人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集管理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn) 成都電子科技 大學(xué)碩士論文 ,20142 蘇世文, 王國慶高職院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù) 據(jù)采集平臺的柔性模型設(shè)計 江蘇經(jīng)貿(mào)