数据挖掘与OLAP在毕业生就业领域的应用

为了帮助高校毕业生就业管理部门更好的引导毕业生就业,在此研究、分析Microsoft Analysis Services体系作为OLAP应用和数据挖掘应用的平台。分析挖掘毕业生数据信息,通过关联规则的约束性Apriori算法分析、挖掘大量数据背后的潜在规律,为高校、用人单位指导毕业生就业部门提供决策支持服务;为高校在学生的培养模式、学科建设、课程设置等方面提供依据和参考。     

大数据环境下的高校就业信息管理系统设计

由于高校就业信息管理存在效率低、针对性差的问题,为提升高校就业信息管理效率,设计了大数据环境下的高校就业信息管理系统.大数据采集模块可以利用不同信息格式换算和自主识别输入信息技术采集就业信息;采集到的信息经过大数据存储和处理模块整合后传输至大数据分析管理模块实施信息整合分析管理,从而完成大数据环境下的高校就业信息管理系...     

基于大数据下的高校智能就业平台的开发与运用

<正>随着信息技术的发展，大数据已经成为人们关注的热点话题之一。文章针对高校学生就业面临的困境和需求，提出基于大数据下的高校智能就业平台的开发与运用，借助大数据技术手段收集、整合和挖掘就业数据，对就业市场进行深度分析和预测，并利用机器学习算法进行职业预测，帮助学生更好地规划职业发展方向，提高学生的就业效率和竞争力，推动高校就业工作的质量和水平不断提升，为高校智能化就业服务提供了有效的思路和方法。随着互联网技术的不断发展和普及，大数据分析已经成为推动数字化转型的重要工具。     

数据挖掘技术在高职院校就业信息分析的应用研究

就业信息系统运用到学生就业中产生了质的飞跃,毕业生越来越多,就业压力也越来越大,在这样的情况下,系统积聚了大量的信息就业数据,以前的统计学方法已经满足不了现在的需求。然而数据挖掘技术对就业信息的分析有很大的帮助。本文基于数据挖掘技术对学生就业信息分析、处理及有效数据的运用进行研究。从就业信息分析中,获取有价值的数据,为人才培养、就业市场、就业指导等科学决策打下基础,切实为学校办学提供有效的数据支持,促进学生充分就业。     

高校毕业生就业大数据分析系统的设计与实现

大数据背景下如何指导高校毕业生就业,预测就业趋势,是高校和毕业生所关心的问题。本系统采用平台软件和后台数据库,基于Hadoop建立多模块数据读取机制,采用HDFS分布式存储系统对海量毕业生就业数据进行存储,使用B/S模式结构实现多路径的设置,通过SQL代码的数据读取模式设置,实现多路径读取就业信息,并通过hive数据仓库和MapReduce计算模式进行大数据分析的预测系统设计。该系统对某高校近三年毕业生就业情况的分析,给出本年度的就业形势预测,为职能部门和毕业生的就业提供指导。平台设计采用开放式体系结构,使系统具有更好的可移植、可扩展、可互操作、可剪裁性,提高了系统的可集成性和集成效率,方便升级。     

关联规则在高职院校就业信息管理中的应用——以广西农业职业技术学院为例

高校毕业生数量庞大,针对就业信息系统中存在的大量数据,通过数据预处理进行分析取样,获取毕业生信息中与就业信息相关的关键因素等一系列数据。文章利用Apriori算法,挖掘出相关联的数据,通过学生自身因素与就业情况信息进行比对,得出影响毕业生就业前景的相关数据。将其运用到高校就业管理系统中,对影响毕业生就业的关键因素进行分析,并加以验证,对毕业生就业指导起到了积极的决策作用。     

大数据环境下的高校“微课”开发

随着我国高等教育规模的不断扩大和信息技术的不断发展,传统互联网和移动终端作为传播的主要方式已悄然改变了人们的生活、工作和学习方式,并为“微课”的发展提供了良好的技术支撑。在“微课”引起广泛关注的今天,如何更好地利用高校历史数据库中积累的大量的教学相关数据,包括学生数据、教师数据、课程数据、教学资源数据、科研数据等成为开发难点。这些数据分散在学籍管理系统、选课系统、科研管理系统、就业信息管理系统等各种独立的系统后台关系数据库中。在大数据时代,教师和管理者们更应从这些数据库中挖掘出敏感信息,以分析学习者的状态和行为,从而突破了传统教学方式的时空束缚,为学习者展示了一个更广阔的全新的学习世界、一个独立的学习思考空间、一个平等的学习的机会,在一定程度上可弥补课堂教育资源的不足、提高教学资源的利用效率,并能更好地满足继续教育和终生教育等教育模式的需要。这就是大数据环境下“微课”的开发目的。     

基于深度学习框架的大学生就业信息管理系统

针对大学生就业信息管理系统存在功能不完善、响应速度慢等问题，设计了基于深度学习框架的大学生就业信息管理系统。系统硬件部分，通过采集模块获取学生的基本信息，在管理模块中对学生就业情况进行分析与管理，根据发布模块及时更新高校就业情况；系统软件部分，采用深度学习框架中的BP神经网络对大学生就业信息数据进行训练，降低信息录入误差率，提高系统信息管理能力。仿真实验结果表明，系统功能较为完善，响应时间较短。     

大数据时代高校图书馆在新农村信息建设中的作用

随着我国信息技术的不断进步,推进农村信息化对于促进新农村经济的全面发展和农村公共事业的改善具有重要意义。高校图书馆是学校的信息中心,具有信息技术人才、信息技术设备和信息资源等优势,在新农村信息建设中起到重要作用。本文主要分析了大数据时代高校图书馆在新农村信息建设中的作用,以便于更好地为农村信息建设提供服务。     

改进的高校学生分层培养统计模型——基于回归分析

本文是在《高校学生分层培养的统计分析模型》中聚类分析的基础上,对不同类群的学生成绩再做进一步分析。文中分别对第一大类（考研学生）和第三大类（就业学生）的在校成绩与考研情况和就业情况的相关性进行回归分析。通过分析得出学生考研情况和就业水平的主要影响因子,为高校学生制定学习计划、职业规划以及高校制定培养计划、课程安排等提供了参考。     

培育数据要素市场的现状、问题与建议

数据是当前数字经济发展的关键生产要素.党中央、国务院高度重视数据要素的发展,多次要求积极培育数据要素市场,激活数据要素价值.数据要素市场的构建将经历数据资源化、数据资产化、数据资本化3个发展阶段.当前的数据要素市场发展面临理论研究框架匮乏、有效数据资源供给不足、安全保障能力需进一步加强等问题,应加强理论探索研究,建立完善数据治理体系,提升数据要素的生产力,更好地激发数据要素市场新活力,最大程度释放数据要素新动能.     

非线性动态数据协调技术

通过应用数据协调技术，可以消除或降低测量误差对过程测量数据的影响,同时可以提高过程数据的精确性和平衡性。目前，稳态线性模型的数据协调技术已得到了良好的发展并已广泛应用于实际生产过程,但实际的生产过程往往是非线性或动态的。文中的重点就是对非线性和动态数据协调技术及其发展作较为详细的阐述.     

非编文稿网数据交换存储架构及辅助软件的应用

根据玉环县广播电视台非编文稿网的运行实践,分别从非编文稿网的安全架构、非编文稿两网间的数据安全交换、文稿网数据安全存储备份、非编网数据库安全定时备份、非编网数据恢复软件应用、磁盘碎片整理方法等方面,介绍确保电视台非编制作系统安全高效运行的经验和方法。     

数据安全治理现状研究与分析

近年来,国内外数据泄露事件频发,大量企业的商业利益、声誉受损。数据安全法律法规相继颁布,监管力度不断升级,企业逐渐意识到数据安全治理的重要性与紧迫性。通过对2021年开展的企业数据安全治理能力评估现状进行整理,总结企业数据安全治理工作在组织建设、人才培养、技术工具等方面的现状与趋势,提供能力提升思路,以供业界参考。     

浅析数据安全与《数据安全法》

大数据时代数据战略价值凸显,同时数据安全问题给经济、政治、社会等各领域带来巨大风险,有法可依是数据安全治理法治化的前提。为深入贯彻总体国家安全观要求,保障数据安全,维护国家主权、安全和发展利益,全国人大常委会审议通过了数据安全法。文章探析了当前我国数据安全面临的风险与挑战,梳理总结数据安全法值得关注的要点和亮点,便于更好地认识我国当前数据安全形式以及与颁布实施《数据安全法》的重要意义,提高数据安全意识。     

数据的组织及其变换研究

数据的有效组织及其变换过程是数据挖掘过程中首要且不可缺少的步骤.对三种适用于数据分析的主要数据结构:数据仓库、Web仓库和数据集市进行了介绍,并对它们的特点和数据组织方式分别进行了讨论.对主题数据库的数据矩阵表示形式及其典型的操作变换:频率分布、二值化等进行了探讨和分析.     

论数据质量的“真实性”与相关融合计算策略

数据成为数字化时代政府和企业的要素资产,数据质量是数据资产建设的核心工作。对数据质量的概念和传统“六维度”方法论进行了系统性审视,并结合实际案例阐述数字化时代应以“业务真实性”为数据质量工作的主线,并提出建设真实可信数据资产的融合计算策略。     

数据要素市场化的理论内涵、现实挑战和实践路径

数据要素是数字经济时代的全新生产要素,数据要素市场化在数字经济推进经济高质量发展中具有显著的战略意义.目前,全球对于数据要素的认识仍然处在积极探索中,正确把握数据要素市场化的新内涵、新特征、新要求、新挑战至关重要.在对数据要素市场化的理论内涵和重大意义进行系统阐述的基础上,通过数据要素市场化指数测度发现我国当前数据要素市场化起步晚、起步缓,面临数据产权确权难、数据价值评估难、数据交易流通难、数据保护监管难等挑战,从而从加快数据汇聚、推动数据流通、深化数据应用、强化数据安全等方面提出具有实践价值的解决路径.     

“数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻。数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践。结合我国法律制度环境与数字经济发展战略导向,提出未来我国数字信托发展的设想与建议。     

基于Hadoop平台的海量数据高效抽取方法及应用

本文从数据抽取过程的本质出发,论述了传统数据抽取过程与大数据平台数据抽取过程的异同,以基于Hadoop的大数据平台为例,结合传统的关系型数据库和非关系型数据库(No SQL)的特点,提出了一种从关系型数据库到大数据平台的高效数据抽取方法,实现了对数据源系统资源占用的最小化,并在电力公司用电大数据抽取中得到广泛应用。