數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在研究生招生質(zhì)量分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的快速發(fā)展，人們采集數(shù)據(jù)的能力有了很大的提高，并積累了大量的數(shù)據(jù)。通常僅僅對(duì)這些數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單的查詢、編輯工作，然而這些數(shù)據(jù)中隱含了大量對(duì)人們有價(jià)值的知識(shí)、模式以及規(guī)律等。人們?yōu)榱双@取這些潛在的信息以指導(dǎo)生產(chǎn)、生活，應(yīng)運(yùn)產(chǎn)生了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)。從數(shù)據(jù)挖掘概念的提出到現(xiàn)在，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已得到了廣泛研究，并且已經(jīng)在

2、商業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域得到了成功地應(yīng)用。
　　 近年來，隨著高校研究生教育制度的改革與發(fā)展，以及大學(xué)生就業(yè)難的問題日益突出，導(dǎo)致了全國(guó)各高校研究生招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大，招生方式也趨于多元化、自主化，而且各高校之間的競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈。為了擴(kuò)大學(xué)校的規(guī)模，高校紛紛降低錄取門檻，導(dǎo)致出現(xiàn)社會(huì)對(duì)研究生教育質(zhì)量的不信任態(tài)度。因此，如何提高高校研究生質(zhì)量已經(jīng)成為招生單位急于解決的問題。研究生招生是研究生教育整個(gè)周期的最初階段，其招生質(zhì)量為提高后

3、續(xù)研究生培養(yǎng)階段質(zhì)量奠定了基礎(chǔ)。因此，可以借助于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過其中的關(guān)聯(lián)分析和決策樹分類算法，找出研究生招生質(zhì)量中有價(jià)值的信息，為高校的決策者提供有力的支持。
　　 本文在分析數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法以及決策樹算法的基礎(chǔ)上，主要進(jìn)行了以下幾方面的研究工作：
　　 (1)研究學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的理論知識(shí)，主要包括數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的組織、數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘概念、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要

4、內(nèi)容、處理過程、應(yīng)用領(lǐng)域以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的各種算法，并選取適合于本課題的數(shù)據(jù)挖掘算法。
　　 (2)結(jié)合主題“D大學(xué)考生來源分析”詳細(xì)地介紹了數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，以及多維數(shù)據(jù)集的建立。
　　 (3)介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在考生對(duì)初試科目的選擇、某大學(xué)的調(diào)劑生以及推免生分類中的應(yīng)用。通過分析考生對(duì)初試科目的選擇，以期發(fā)現(xiàn)每門科目的設(shè)置是否具有合理性以及預(yù)測(cè)考生的選擇結(jié)果；通過對(duì)某大