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數(shù)據(jù)挖掘技術在就業(yè)指導的應用論文
近年來隨著高校畢業(yè)生人數(shù)的逐年增加，大學生就業(yè)壓力也在逐漸增大，如何做好就業(yè)指導，促進學生更快更好的就業(yè)，已成為目前各大高校研究的重點課題。隨著信息化技術的快速發(fā)展和信息搜集能力的日益提高，將數(shù)據(jù)挖掘技術應用到高校的就業(yè)指導工作中，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘發(fā)現(xiàn)隱藏的、有價值的信息來指導學生有效的就業(yè)，提高學生的就業(yè)質(zhì)量，已成為一個非常值得研究的重要課題。
1數(shù)據(jù)挖掘技術概念和類型分析
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術概念
信息技術水平的迅速發(fā)展，使得一些新技術在教育領域當中得到了廣泛的應用，有效促進了教育教學的快速發(fā)展。信息技術的應用會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)的處理顯得非常的重要，利用數(shù)據(jù)挖掘技術不但能發(fā)揮數(shù)據(jù)信息處理的優(yōu)勢，還能大大提高信息處理的效率。數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的、極有潛在應用價值的信息或模式，是數(shù)據(jù)庫研究中的一個很有應用價值的新領域，是一個涉及到高性能計算、模式識別以及神經(jīng)網(wǎng)絡等各方面內(nèi)容的交叉性學科。數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、預處理、數(shù)據(jù)分析、結果表示等一系列過程，對數(shù)據(jù)信息進行有效的處理。采用的相關方法有決策樹方法、遺傳算法、粗糙集方法等。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術類型分析
數(shù)據(jù)挖掘技術由于涉及到的學科比較多，故此在數(shù)據(jù)挖掘技術的類型上也比較多樣，根據(jù)不同的標準就能分成不同的類型。根據(jù)數(shù)據(jù)庫的類型進行分類，數(shù)據(jù)挖掘主要是關系數(shù)據(jù)庫中挖掘知識，在數(shù)據(jù)庫的類型上會不斷的增加，這樣就出現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)挖掘，在這些數(shù)據(jù)挖掘類型當中，歷史數(shù)據(jù)挖掘以及模糊數(shù)據(jù)挖掘等都是比較突出的應用技術類型。在數(shù)據(jù)挖掘技術的類型當中，結合挖掘方法的不同，以及技術應用的不同進行分類，主要方法有統(tǒng)計方法、探索性分析和數(shù)據(jù)庫方法。除此之外，按照數(shù)據(jù)挖掘的任務對其進行分類，也能分成不同的類型，主要有時序模式、關聯(lián)分析、分類數(shù)據(jù)挖掘等。對不同的數(shù)據(jù)挖掘技術類型進行分析與應用，對信息數(shù)據(jù)的處理效率水平的提高可起到積極作用。
2數(shù)據(jù)挖掘技術在高校學生就業(yè)指導中的應用步驟和具體應用
2.1數(shù)據(jù)挖掘技術在高校學生就業(yè)指導中的應用步驟
將數(shù)據(jù)挖掘應用到高校學生就業(yè)指導當中，能促進就業(yè)指導教學的整體質(zhì)量水平的提高。而對數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，需要遵循相應的步驟，這樣才能有利于發(fā)揮其積極的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術的應用要注重過程操作。
2.1.1對問題進行分析源數(shù)據(jù)庫需要評估以及確認是否與數(shù)據(jù)挖掘的標準相符合，對這一情況結合實際加以分析。
2.1.2提取、清洗和校驗數(shù)據(jù)所提取的數(shù)據(jù)放在一個結構上和數(shù)據(jù)模型兼容的數(shù)據(jù)庫當中，采取統(tǒng)一模式清除不兼容數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的完整性。
2.1.3選定數(shù)據(jù)挖掘算法結合其目的，通過DM過程當中的準則選擇一個特定的數(shù)據(jù)挖掘算法，用于搜索數(shù)據(jù)當中的模式。
2.1.4實施數(shù)據(jù)挖掘通過數(shù)據(jù)挖掘方法，產(chǎn)生一個特定的感興趣模式或特定數(shù)據(jù)集。
2.1.5在對數(shù)據(jù)挖掘之后進行解釋對所發(fā)現(xiàn)的模式進行分析，去掉多余的不切題意的模式。
2.1.6進行知識評價對知識作用加以查看或證明，采用預先可信知識，檢查以及解決知識當中所存在的矛盾。通過以上一系列的操作，可將數(shù)據(jù)挖掘技術的作用得到充分發(fā)揮。
2.2數(shù)據(jù)挖掘技術在高校學生就業(yè)指導中具體應用
在高校畢業(yè)生的就業(yè)指導工作中，需要對影響學生就業(yè)的因素實施量化分析，為在畢業(yè)生就業(yè)指導方面提供相應的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)挖掘技術的應用中，主要就是對學生生源地信息以及學生就業(yè)率關聯(lián)關系實施挖掘，對學生性別和就業(yè)的關聯(lián)關系進行挖掘，還有對學生的就業(yè)和學業(yè)的關聯(lián)關系進行挖掘。結合實際情況對數(shù)據(jù)挖掘技術系統(tǒng)進行設計，并且在該系統(tǒng)中，要和數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)知識緊密結合，將其設計成幾個重要的模塊，即：數(shù)據(jù)預處理，頻繁項挖掘，關聯(lián)規(guī)則分析。
�。�1）數(shù)據(jù)挖掘技術的采集以及轉(zhuǎn)換和預處理操作。在對數(shù)據(jù)進行采集以及轉(zhuǎn)換和預處理環(huán)節(jié)的操作上，先對學生就業(yè)情況加以分析，在決策屬性方面明確，然后分析指標數(shù)據(jù)，如：對學生的實踐能力水平以及計算機等級等進行分析。
�。�2）對相關的指標數(shù)據(jù)采集充分重視，在數(shù)據(jù)信息的采集方面，要和開發(fā)的成績管理系統(tǒng)進行連接，并能從成績數(shù)據(jù)庫當中提取學生綜合性的成績。通過Excel表格將學號導入，提供輸入數(shù)據(jù)界面，管理人員進行手工輸入。對學生工作單位量化標識，將工作單位分成升學、事業(yè)單位、企業(yè)、個體公司，采用字母a、b、c、d進行表示。
�。�3）數(shù)據(jù)挖掘技術的應用過程中，對決策樹的應用也比較重要，這是通過離散型變量作為屬性類型的學習方法。通過決策樹當中C4.5算法思想的應用，能夠有效處理描述屬性連續(xù)的相關問題。某連續(xù)屬性將存儲訓練實例中的不同屬性值進行排序，然后選擇相鄰值中的點，作為離散時區(qū)分不同屬性值的標準。
�。�4）數(shù)據(jù)挖掘技術中決策樹和算法的選擇應用也是比較重要的，如在對算法的選擇方面，就要能先建立真正適合挖掘算法的分析模型，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術和算法，然后采用程序設計語言實現(xiàn)算法，這樣就能獲得有效的數(shù)據(jù)算法。在數(shù)據(jù)庫的處理方法方面，就包含著諸多的內(nèi)容，其中的數(shù)據(jù)讀取以及查詢操作是比較重要的。根據(jù)這些操作應用對學生的相關數(shù)據(jù)信息的提取查看就比較方便。
3結語
綜上所述，高校畢業(yè)生就業(yè)指導過程當中對數(shù)據(jù)挖掘技術的應用，能有效提高就業(yè)指導的效率水平，從而為學生的未來就業(yè)發(fā)展提供有力條件，對教師在為學生就業(yè)指導方面能指明方向。希望在此次對數(shù)據(jù)挖掘技術的應用研究下，有助于實際的就業(yè)指導教學發(fā)展。
參考文獻
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