数据挖掘技术在高校就业工作中的应用研究

对于高校就业管理信息系统中积累的大量数据,运用数据挖掘算法中的决策村方法挖掘出潜在的有用的信息,为高校开展就业工作提供决策支持.根据就业数据的特点,采用C4.5决策树算法,对就业数据进行预处理,选取决策属性,实现挖掘算法并抽取规则知识,由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别.挖掘结果表明,该算法能够正确将就业数据分类,并得到若干有价值的结论,供决策分析.     

C4.5分类算法在高职就业预测中的应用

将C4.5决策树分类算法用于高职就业预测,并提取挖掘规则。对学生基本信息、各科考试成绩,以及就业信息进行处理,选取决策属性,构造决策树,由提取的规则,获得就业和学生成绩之间的关系,挖掘结果显示,该算法能将学习成绩属性和是否是学生干部属性进行正确分类,做出一定的就业预测,对辅助决策具有一定的帮助。     

浅谈数据挖掘技术及其在高校就业工作中的应用

随着信息化建设的不断深入,高等院校在教学和管理中积累着大量的、复杂的毕业生就业信息数据。利用数据挖掘技术中的决策数的ID3算法,对这些数据进行分类,找出有利学生就业的一些规律并建立毕业生的就业指导和人才培养等决策信息,从而能够启发相应管理者因材施教,增强学生的综合竞争力,从而推动学校的全面发展。     

数据挖掘在高校就业工作建设中的应用

采用数据挖掘的方法对高校就业信息库进行了科学的分析,以期进行深入挖掘,从而为高校就业工作的管理提供决策支持.     

数据挖掘技术在税收预测分析中的应用

本文从数据挖掘预测功能的角度介绍了数据挖掘技术,并阐述了各种方法在税务中的应用。重点介绍了两种常用于税收预测的算法,并结合税务部门的特点,给出了一个对实际工作有指导意义的预测方法。     

基于数据挖掘技术的就业管理系统的构建

针对目前高职高专毕业生就业质量低、就业困难的问题,将数掘挖掘技术引入到就业信息系统中,进行高职高专毕业生就业质量的分析和研究.探讨数掘挖掘决策树在指导就业工作中的应用,真正地实现高质量的就业,对高职院校的可持续发展具有重要意义.     

数据挖掘技术在高校教学管理中的应用

作为教育信息化的重要组成部分,高校教学管理系统中收集了大量的教学信息,但大多没有得到很好的挖掘和研究,所以数据挖掘在高校教学管理系统中的应用具有现实意义。该文介绍了数据挖掘技术的基本原理和解决问题的方法,并讨论了一种将数据挖掘技术与高校教学管理系统相结合的方法,提高了高校教学管理的工作效率,实现了教学资源安排的合理性,在高校教学信息化建设方面做出了新的探索。     

模糊数据挖掘技术在交通量预测中的应用

城市公路交通量预测不仅对于区域交通规划有重大意义，而且还直接影响到交通控制的效果。在预测前采集的数据比较多时，系统复杂，精确化能力会降低，即模糊性更强，因而仅靠复杂的算法和推理并不能完全发现知识。该文基于数据挖掘技术，提出了一种模糊数据挖掘方法。     

数据挖掘在成人高校管理中的应用

成人高等教育迅速发展,如何为学生提供更符合学生需求的教学服务,成为各成人高校的首要决策问题.本文结合目前成人高等教育的实际情况,通过研究数据挖掘中决策树的算法,对成人教育的生源进行分析,为教学模式的改革提供了科学基础,提高了成人高校的竞争力.     

数据挖掘技术在经济预测中的应用

研究区域经济预测准确率问题,区域经济变化具有高度非线性,各影响因子存在信息冗余,系统存在随机性,造成传统预测方法的预测准确率较低。为了提高区域经济预测准确率,利用数据挖掘中主成分分析的BP神经网络优势,组成一种新的区域经济预测模型。首先对区域经济影响因子进行主成份分析,消除各影响因子之间的冗余信息,减少了BP神经网络的输入变量,加快了学习速度,最后通过某地区1985-2005年经济数据对模型性能进行验证性测试,实验结果表明,新模型提高了区域经济预测的准确率,研究成果具有一定的推广和应用价值。     

数据挖掘的认识及其在高校就业工作中的分析

随着信息化建设的不断深入,各类数据、信息急剧增长。如何对大量数据进行深入分析和利用,并从中发现有用的知识,已成为信息化社会面临的重要问题。数据挖掘就是从大量数据中提取或"挖掘"知识,从而实现"数据一信息一知识"的过程。     

论数据挖掘技术在大学生就业系统中的应用

通过阐述计算机数据挖掘技术,关联规则分析,应用其原理分析高校教育属性与就业属性之间的相关性,为改进高校教育模式提供决策依据。     

基于数据挖掘技术的应用分析

随着网络时代的到来和普及,现在大量的信息扎堆,在给人们代理快捷方便的同时也给我们带来一个难题,就是大量的数据如何消化以及真假的辨别,其次是这些信息的安全性如何保证,再就是他们的统一处理方式方法。这时一个新的名词出现了——数据挖掘技术。数据挖掘是一项比较新的数据库技术,存在广泛的实际应用需求;本文对数据挖掘技术作了个全面的概述,列举出了数据挖掘系统组成和挖掘方法。     

数据挖掘技术及其在素质教育中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点.首先介绍了数据挖掘的基本涵义和主要方法,然后阐述数据挖掘技术在素质教育中的应用.     

数据挖掘技术在经营分析系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据进行分析和信息提取的重要工具。本文首先介绍了数据挖掘的基本概念和相关知识。然后结合电信的具体行业特点,建立了一个基于数据挖掘的系统(MDMS),并对该系统的结构、模块组成等问题进行了深入的讨论。文中详细介绍了该系统中关联规则挖掘技术、分类模型挖掘技术和聚类分析技术等关键技术的实现。最终对该系统在电信运营过程中所起的作用作了一个总评。     

大数据挖掘技术在高校智慧校园中的应用

目前,很多学校都在尝试将大数据挖掘技术应用在校园建设中,其目的是进一步提高校园的智能化水平,为师生提供更好的教学和科研环境。笔者围绕大数据挖掘技术在高校智慧校园的应用展开阐述,包括大数据及智慧校园的概述、在智慧校园中的应用领域以及如何设计智慧校园数据挖掘平台。     

可视化数据挖掘技术的应用分析

随着社会的不断发展和科学技术的不断进步,大数据时代的到来衍生了很多新技术。其中,可视化数据挖掘技术是较为先进的一种技术,是信息化时代发展的产物。近年来,这一技术被广泛应用于各个领域,为各行各业的发展提供了便利,提高了工作效率。笔者主要阐述了可视化数据挖掘技术的相关概述,分析了可视化技术在数据挖掘技术中的应用,研究了可视化数据挖掘技术存在的问题和未来的发展趋势,以期为技术的进步提供数据支持。