数据挖掘技术在高校招生工作中的应用

本文简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则算法。按照数据挖掘的过程探讨了关联规则在高校招生工作方面的应用。利用关联规则对高校学生入学信息及在校期间的成绩等数据库进行挖掘,可寻找出学生入学时诸因素与大学培养结果之间的关联关系,从而为高校招生决策者提供科学依据。     

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.     

数据挖掘在研究生招生中的应用

数据仓库与数据挖掘技术应用在现代研究生招生领域中，能从招生信息中发现各种潜在的有价值的信息，为学校招生提供有效的决策支持。以数据仓库技术为基础，利用数据挖掘技术的聚类分析算法对数据库中的数据进行测试研究，能够帮助导师从众多的考生中挑选出合适的考生进行本专业的研究。在一定基础上初步实现了数据仓库的挖掘应用。     

关联规则挖掘技术在研究生招生管理中的应用

以关联规则挖掘为例,按照数据挖掘技术的典型步骤,对某高校研究生招生信息库进行了挖掘,并设计出可行的数据挖掘实施办法,根据已计算的挖掘结果为硕士点学科遴选学生工作及招生管理部门部署宣传工作提供了有益的参考建议。     

数据挖掘在技工院校招生工作中的研究

数据挖掘是近年来新起的一种集数据库、统计学、人工智能等技术形成一个新学科,目前多用于银行、保险、医药、交通、电信和公司经营管理等部门,本文通过对关联规则中的Apriori算法的探讨,浅谈数据挖掘对技工院校招生工作中应用的可行性。     

关联规则在招生决策中的应用分析

随着高校招生系统的广泛使用,系统中积累近年来大量的生源信息和招生信息,如何使得这些看似垃圾的数据成为对高校招生决策的重要信息,该文应用数据挖掘技术中管理规则的Apriori算法,以招生系统中的信息为研究对象,挖掘影响学生报到的内在因素,发现与报到率关联的有用信息,从而降低招生宣传的成本,为高校的招生决策者提供指导和有效的数据支持。     

关联规则在招生决策中的应用分析

随着高校招生系统的广泛使用,系统中积累近年来大量的生源信息和招生信息,如何使得这些看似垃圾的数据成为对高校招生决策的重要信息,该文应用数据挖掘技术中管理规则的Apriori算法,以招生系统中的信息为研究对象,挖掘影响学生报到的内在因素,发现与报到率关联的有用信息,从而降低招生宣传的成本,为高校的招生决策者提供指导和有效的数据支持。     

一种改进的关联规则算法探讨

随着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用,使海量数据不断产生。而数据采集手段的丰富,使获取、保存大量数据变得容易,从庞杂的数据中提取有用的知识和信息是数据挖掘的主要任务,关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。该文以数据挖掘为研究背景,讨论了数据挖掘中确定关联规则的一种方法,并提出改进算法。在研究算法的同时提供了一种数据项的二进制编码技术,对于提高数据信息的处理能力和可靠性有一定意义。     

探索数据挖掘分类技术在高校教学中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。     

关联规则算法在邮政商函客户关系中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,在信息化技术发展的今天其重要作用十分明显。基于全新的信息技术的管理理念——客户关系管理受到中国邮政的青睐。数据挖掘技术在邮政商函CRM系统中起着核心作用,关联规则算法是数据挖掘的核心技术,在数据挖掘中是关键应用技术。文中在对关联规则算法和邮政商函客户关系分析研究的基础上,通过把关联规则算法运用在实例中,证明了关联规则算法在邮政商函客户关系管理起到一定的作用,有很好的应用前景。