基于數據挖掘技術的高校輔助決策支持系統研究.pdf

1、數據挖掘研究如何從大量的數據中智能地、自動地提取出有價值的知識和信息，是當前相當活躍的研究領域。近年來，隨著我國高等教育事業(yè)的飛速發(fā)展及教育信息化建設的快速發(fā)展，知識的自動獲取已經成為制約高校進一步發(fā)展的“瓶頸”。因此，研究應用數據挖掘技術，開發(fā)適用于高校管理決策的支持系統，具有理論意義和重要的實用價值。 論文系統分析了高校管理決策支持系統的特點，提出了高校建立決策支持系統的途徑與方法，即在建立數據倉庫(DW)基礎上進行數據

2、挖掘(DM)，并與在線分析處理(OLAP)技術相結合以提高系統輔助決策能力。同時本文系統歸納總結了現有的數據挖掘技術。簡單介紹了一般數據挖掘的過程。 論文詳細闡述了數據挖掘在高校管理決策支持系統中的應用過程：數據挖掘目標的確立、數據源的選擇、數據準備、處理與評價模型、驗證模型、實施與維護模型，特別是對其中的重點數據準備進行了深入的剖析。根據高校管理數據的具體特點對數據清理方法進行了有益的探索與嘗試。最后結合SQL Server

3、2000中的數據轉換服務(DTS)，闡述了SQL Server數據倉庫的建立，并在此基礎上進行數據挖掘，據此介紹了建立高校管理決策支持系統的設計與實現過程。 系統模型的開發(fā)過程中采用某校2000級學生的數據開發(fā)模型而經過重采樣后2001級學生的數據驗證模型，實驗結果表明該模型在2001級學生的數據上同樣具有良好的表現，模型是健壯的。整個系統的設計采用執(zhí)行包的形式，使系統具有很好的模塊化特性，便于后期維護和擴展。實踐表明目前該系統