数据挖掘在高校招生中的应用研究

高校招生是我国非常重要的教育活动,随着高级院校招生规模的逐步扩大,招生方式朝着多元化、自主化的方向发展.在我国教育改革影响扩大的背景下,高校招生的竞争性不断增加.高校招生主管部门在招生工作中积累的数据量庞大,因此,在这样庞大不可胜数的数据中,要怎样去发现并提取对高校招生有用的信息,成为高校招生工作的重点.所以,本文通过利用数据系统对数据进行预处理、利用熵值离散法与关联规则对数据进行提取、数据系统挖掘的结果分析三方面进行对数据挖掘在高校招生中的应用研究.     

数据挖掘技术在学生保持工程中的应用

随着教育市场化与信息化进程的推进,学生保持工程越来越受人们关注,而传统的学生资源管理方法已经很难适应新的教育环境.如何降低中等职业技术学校的学生流失率,保证学校的良好发展,这是一个刻不容缓的事情.本文通过对数据挖掘技术的分析,利用数据挖掘技术对学生流失情况作出预测,为学校的领导阶层提供决策支持.     

数据挖掘在垃圾邮件过滤中的应用

随着Internet的发展,电子邮件已经成为一种重要且便捷的通信手段。然而,各种垃圾邮件的泛滥给用户带来了极大的不便。本文根据基于数据挖掘的邮件过滤器的设计思想,提出决策树学习的数据挖掘模型及实现算法。     

数据挖掘技术在股价分析中的应用

随着我国经济体制改革的不断深化,资产证券化的步伐不断的加快,股票市场在资本市场中的重要性日益的突出,社会投资的模式也日益的增多,例如基金投资等等,人们的投资理念日益增强.从荷兰诞生最早的股份有限公司开始,人们就没有停止过对股票市场的探究,而探究的最终目的都是在降低风险的同时保证可观的收益,因此股票数据的分析预测具有很大的现实意义.随着经济理论以及数理模型的不断改革,各种预测方式和分析模型应运而生,投资者可以有更多的选择去运用自己熟悉的分析手段.近年来,随着数据挖掘理论的发展,大数据时代的爆发,证券市场的交易行为开始逐渐被纳入了大数据挖掘研究的领域.     

数据挖掘在企业人力资源绩效管理中的应用

企业人力资源绩效管理作为企业管理的重要内容,在其绩效过程中产生了大量的反映员工绩效情况的数据却无法得到很好的整理和利用,因此,企业需要一种能从数据库中自动提取隐藏在数据中有用信息并从中总结其内在规律的工具来解决这一问题。论文阐述了数据挖掘的基本理论和企业人力资源绩效管理的现状,通过决策树技术在绩效分析中的应用,找到影响员工绩效的真实原因,发现绩效规律,找到企业绩效管理的有效途径,从而改进绩效管理策略,提高员工的工作效率,支持管理决策,帮助企业实现其绩效的持续发展。进而提升企业效益。     

数据挖掘技术在企业市场营销中的应用

本文论述了神经网络、决策树、聚类分析等挖掘技术在某电信增值业务提供商的市场营销中的实际应用情况及所取得的效果。     

数据挖掘技术在高校教学中的应用

数据挖掘技术在计算机科学技术发展过程中,起到了非常重要的作用。同时,这门技术也创造出了巨大的经济价值,它的应用很广泛,涉及到生产生活的各个领域。     

数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用

在经济全球化和知识经济主导的趋势下,人力资源管理在提高企业竞争力、建立核心竞争优势中将扮演更为重要的角色。文章在分析目前企业人力资源管理中存在的局限性的基础上,引入了数据挖掘技术,描述并介绍了数据挖掘技术原理和实现数据挖掘的基本过程,选择采用了决策树分类算法,将决策树模型用于人力资源管理中,获得了成功的应用。     

数据挖掘技术在寿险客户购买行为分析中的应用

我国寿险行业经过近二十年的发展,积累了大量客户数据。本文通过客户的购买记录,对客户的数据进行抽取、清洗等预处理,以数据挖掘的方法,发现客户对寿险产品选择的模式。     

独立学院招生Web系统与数据挖掘的结合与应用

本文把Web报名系统与数据挖掘相结合,建立独立学院招生决策模型。首先,建立一个适用于数据挖掘的招生Web报名系统,用它来采集更直接、更客观的考生数据;其次,用关联规则对考生数据进行挖掘,发现数据中的潜在的规则,作为我们进行招生宣传的决策依据。     

数据挖掘技术在推广教育规划中的应用研究

采用数据挖掘技术来分析武汉某所职业技术学院的入学者在推广教育课程中的选课偏好和课程完成率之间的关系.将2003年至2008年的入学者在推广教育课程中的选课记录用三种数据挖掘算法进行分析.研究结果作为在推广教育规划中课程设置的一个参考.     

数据挖掘技术在推广教育规划中的应用研究

采用数据挖掘技术来分析武汉某所职业技术学院的入学者在推广教育课程中的选课偏好和课程完成率之间的关系。将2003年至2008年的入学者在推广教育课程中的选课记录用三种数据挖掘算法进行分析。研究结果作为在推广教育规划中课程设置的一个参考。     

数据挖掘应用性的研究

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘(Data Mining)是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘算法和可视化工具适用于挖掘数据中的重要模式,并且提供有价值的预测,它是当代人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。     

数据挖掘技术在商业银行审计的应用研究

本文分析了数据挖掘在商业银行审计中作用,对数据挖掘中用到的方法和技术进行了综述,对用于审计的数据挖掘软件的发展进行了分析,但同时也看到,数据挖掘软件毕竟只是工具,富有相关专业经验的审计人员的作用比数据挖掘软件更关键。     

浅议招生宣传中的诚信建设

随着市场机制在高校招生过程中的引入,高校生源竞争越来越激烈。一些办学质量差,生源严重不足的高校为了在生源争夺中抢得先机,存在着虚假宣传、夸张宣传的现象,影响到广大考生的利益,招生宣传中高校自身诚信建设,成为了社会关注的热点问题。如何加强高校在招生宣传中的诚信建设,是保证考生的利益的重要措施,也是招生考试文化建设的重要内容之一。政府应建立有效的法律法规规范高校招生宣传行为,高校自身严谨、严肃、自我约束,社会需加强监督,三方面共同努力,创造良好的招生宣传氛围,维护广大考生和家长的利益。     

决策树算法在基本医疗保险中的应用研究

随着计算机技术以及学科交叉的发展,数据挖掘技术被越来越多应用到保险的风险分析中。文章使用数据挖掘基本算法之一的决策树算法分析研究了某市的基本医疗保险数据样本,找出隐含的有效信息,并在此基础上提出了完善基本医疗保险的对策建议。     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是现在的主流趋势,本文介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用技术,并简要分析了数据挖掘过程及其优势。     

中职学校招生中的问题与对策研究

随着经济发展和产业结构调整,企业急需大批量的中高级技能型人才。然而与中职学校"出口旺"相对应的是"进口难"、"人难招"。其中既有对中职教育的社会认可度不高、生源逐年下滑等客观因素,也有职业学校自身的宣传、办学条件以及相关部门的政策导向、管理规范等相关问题。本文以重庆市中职学校招生问题为研究对象,探索影响当前中职学校招生的主要问题,找到解决中职学校招生问题的方法,更好地促进中职教育健康有序发展。     

数据挖掘技术在高校教学质量评估中的应用研究

教育质量是教育教学研究永恒的主题,课堂教学效果的好坏是教师教学质量最直接的体现,也是高校教学质量保证与监控的重要环节,构建与完善教师课堂教学质量评价体系具有十分重要的现实意义。多年来的教学和管理工作积累了大量的数据,但目前对这些数据的处理还停留在初级的数据备份、查询及简单统计阶段,使这些数据还不能发挥其