基于大数据挖掘分析的高校信息化建设探索

高校信息化建设过程中积累了大量的数据资源,如何利用数据挖掘技术获取有价值的信息是高校大数据分析中的一个重要问题。介绍了几种典型的数据挖掘技术,并且通过分析其在学生信息管理中的应用,说明了数据挖掘是一种在高校信息化建设中提高学校的管理能力和科研教学水平的有效技术。     

浅谈数据挖掘技术在高校教育管理中的应用

高等院校在教育信息化建设过程中建立了多种数据应用系统,并积累了庞大而复杂的数据信息.利用数据挖掘技术对数据信息进行分类和深层次分析,有助于高校教育决策和部署.本文就数据挖掘技术在高校教育管理中的应用进行了初步探析.     

数据挖掘技术在成绩分析系统中的应用

通过对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和方法等知识的简单介绍,就如何在成绩分析系统中应用数据挖掘,从中得到促进教学的所需信息等内容进行了探讨,并提出了数据挖掘技术在各部分的具体作法.     

基于数据挖掘的信息管理与信息系统专业课程设置研究

数据生成和收集技术的进步促使商业和科研领域产生了海量数据。传统数据分析技术在应对这些新型数据集提出的挑战时存在种种局限性,数据挖掘技术迎刃而解了这些问题。本文应用数据挖掘中关联规则的Apriori算法来进行成绩的关联分析。文中通过举例说明了该方法在分析学生成绩数据中的应用,实验结果表明,关联分析方法比传统的成绩统计方法更合理、更科学,蕴含更多有用的信息。     

OLAP和数据挖掘一体化的航空维修信息分析系统

航空维修信的综合研究对航空维修工作具有重要意义.文章综合运用数据仓库技术、统计学、OLAP及数据挖掘技术,结合航空维修工作提出了一个基于OLAP和数据挖掘一体化的航空维修信息研究模型.该模型综合汲取了OLAP及数据挖掘的优点,克服了二者的不足,能根据实际需要高效地对航空维修信息进行分析并取得较大成果,对航空维修工作的决策起到有效支持.     

基于MADM和ID3的高校教师科研业绩量化评估

高校科研数据库中已存贮了教师大量的科研成果数据,如何有效,快速地从海量数据中挖掘教师科研业绩,公平、合理地评价其科研能力,并做出相应的决策,已成为高校决策者十分关注的问题.在此,提出结合MADM(多属性决策)与数据挖掘的决策树ID3算法建立数据挖掘模型,以高校教师科研业绩为对象,科学地进行量化评估,从而为决策者的管理工作提供更加客观的信息.     

数据挖掘技术在软件工程中的应用探究

对数据挖掘技术含义进行概述,从信息数据自身存在的复杂性,及评价标准缺乏一致性两个方面入手,对数据挖掘技术在软件工程中应用存在的问题进行详细解析,并以数据挖掘技术在软件工程中的应用范围为依据,从数据仓库系统,数据仓库建模两方面建立数据信息软件,采用不同的分析方法对集成软件信息数据仓库进行信息挖掘,详细阐述了数据挖掘技术在软件工程中的应用对策.     

数据仓库技术在高校教务管理中的应用

目前我国多数高校中各部门一般都已建立了相关的信息管理系统,积累了大量的历史数据.利用各部门的这些数据,建立学院的数据仓库,采用OLAP和数据挖掘技术,使学院管理决策人员对数据进行综合管理、分析,并挖掘出有用的信息,帮助管理者进行决策.     

大数据智能分析与数据挖掘研究

大数据智能分析与数据挖掘是从海量数据中提取更加本质和更加有用的规律性信息的重要手段,是挖掘智能和有价值信息的重要抓手.通过运用文献研究法和系统法,对大数据智能分析与大数据挖掘进行了阐述,给出大数据智能分析涉及到的关键技术,对其关键技术进行了阐述,提出大数据挖掘方法、类型、工具和流程及应用,并阐明大数据挖掘中使用的关键技术,希望能为大数据智能分析以及大数据挖掘的研究者提供借鉴.     

基于关联规则算法的数据挖掘技术分析与研究

随着数据库信息技术的快速发展,数据挖掘技术也得到了快速的发展和应用.数据挖掘技术是在海量的信息中找出有价值的信息的一种技术,在数据挖掘技术中关联规则算法是重要的研究对象.对数据挖掘技术研究现状进行了分析,对数据挖掘技术的特点及应用进行了研究,结合关联规则算法的具体应用特点,对基于关联规则算法的数据挖掘技术进行了分析与研究.