数据挖掘技术在档案管理系统的应用
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摘要：随着办学规模的扩大，传统的学生档案管理模式逐渐无法满足对档案信息的时效性、系统性等要求。计算机数据挖掘技术在学生档案管理中的应用，可以大幅提高学生档案信息整体管理水平，提高档案管理效率，其现实意义重大。在概述数据挖掘技术、数据挖掘技术形式的基础上，研究数据挖掘技术在学生档案管理中应用的意义，并探索数据挖掘技术在档案信息管理系统中的具体应用。
一、计算机数据挖掘技术概述
随着时展，科技进步，传统档案管理方式逐渐无法满足现实发展的要求，信息技术与网络技术在档案管理中的应用，极大提高了学生档案管理水平。数据挖掘技术的发展与应用，提高了数据收集速度与数据收集质量。数据挖掘技术指的是从相对模糊、不完全、数量众多、存在噪音的实际数据之中，找出数据之中隐藏的、人们忽视的、不了解的但却具有实际应用价值的信息与知识的一个过程。数据挖掘所获得的信息其特征主要表现为未知性、有效性、实用性。管理层应分析挖掘数据信息，对未来发展趋势进行预测。数据挖掘技术最初主要应用于数学研究，该技术在应用过程中，可以对相关数据信息进行挖掘、收集与分析并获得相关研究结果，这些研究结果多可以应用于优化查询、信息管理、过程控制、辅助决策与数据维护等方面。因数据挖掘技术特性，其应用领域逐渐扩展到机器学习、可视化、数据库、数据统计、人工智能等领域。
二、计算机数据挖掘技术形式及其方法
描述型、预测型属于计算机数据挖掘技术的主要形式，其中描述型数据挖掘技术，指的是描述数据信息中所存在的规则，依据数据微观性特点，研究数据中普通性较强、概念层次较高、较为宏观的信息，通过总结概况与抽象方式对数据信息的相同属性进行描述。预测型数据挖掘技术指的通过对现有的数据信息进行分析与处理，从而找出某类事物之中隐藏的属性内容，或预测事物未来形成的规律。在描述型与预测型挖掘技术在应用中，多采取分类法、关联法、粗糙集法。1.分类法。分类法属于计算机挖掘技术中重要部分，分类操作直接决定着数据收集质量，影响着所收集数据信息属性分析，其所发挥的作用极为重要。分类指的是对数据库属性作一定分析，并将元组分为若干不同种类的过程，在划分操作时，依据收集数据所构成的训练集，集中对部分数据进行处理并划分，针对未处理的数据进行相关测试，如数据测试后满足相关要求，则按照一定规则进行分类处理。通常，数据挖掘技术分类过程中，其过程为：依据收集数据，确定分类范围，寻找数据目标属性，并构成数据训练集，对数据属性进行研究，选择算法并分类计算，获得计算结果，选择出测试集，通过验证分类规则，最终输出数据分类规则。2.关联法。关联分析规则属于数据挖掘技术中较为简单的一种相关规则，能够准确对相关数据信息进行描述，支持对数据的深入分析。在应用相关规则的过程中，重点是描述具体事务，结合相同属性，并对其进行概况总结，从而确定共同模式与共同属性。关联分析规则可以直接应用于数据库之中，对数据进行统一记录，该方法数据记录准确性较高，降低了数据搜索空间，可以有效改善运行系统质量。3.粗糙集法。粗糙集法在数据挖掘技术处理中作为一种数据工具，主要对不精确及不确定性数据信息进行研究，在整个运行系统应用中发挥着重要作用，其优势较大。表现在以下几个方面：粗糙集法的应用，可以不需要了解相应信息，在运算处理中，其算法较为简单且容易受到控制；粗糙集在运行中能够从数据中发现异常问题，排除获取知识过程中存在的噪声干扰，快速发展数据规律，通过表格形式，将数据规律进行归纳总结，并形成决策表，为实际应用查询提供支持；在数据库运行中多存在着数量较多的不确定信息，通过粗糙集法的应用，可以对全不确定信息进行处理，从而提高数据挖掘效率与质量。
三、数据挖掘技术在学生档案管理系统中应用的现实意义
随着学校规模扩大，学生数量增加，为提高学生信息管理，就要改变传统的学生档案管理模式。在计算机技术与通信技术发展的推动下，构建学生档案管理系统成为可能。在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，可以有效提高学生档案管理水平，提高档案管理效率，其应用现实意义重大。1.数据挖掘技术应用可以提高学生档案信息管理安全性。学生档案记录着学生的基本信息及其在校表现等各种信息，如学生姓名、学号、考勤、成绩、惩罚状况、获奖状况、实践能力、外语水平等各种信息，档案信息完整性与真实性，直接影响着学生综合评价，影响学生就业问题，其现实意义重大。学校应做好学生档案信息管理工作，然而随着学生数量增加，采取传统档案管理其工作量较大，保管工作困难，且随着翻查频率增加，引起档案信息破损严重。档案信息管理应重视保密性，一旦学生档案信息被泄露，会对学生的隐私造成严重侵犯，甚至会对学生后期发展带来较大的消极影响。而在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，则可以有效提高档案管理实体及内容的安全性，切实做好学生档案管理工作。2.提高学生档案管理效率，降低学生档案管理成本。在开展学校学生档案管理工作时，通过应用计算机数据挖掘技术，可以改变传统的档案管理方式，通过信息化技术，推动学生档案管理水平的提高，并提高学校学生档案管理的工作效率。在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，其处理档案信息的速度大幅提高，从而节约了管理人员在档案管理中所花费的时间，降低了工作强度。通过数据挖掘技术应用，推动落实学生档案评定工作，节约学生档案管理成本。此外，在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，可以为学校管理制度改进提供决策支持。
四、数据挖掘技术在学生档案管理系统中的应用研究
应用数据挖掘技术构建学校学生档案管理系统，应结合学校实际情况，从实际出发，以满足学校应用需求为中心，做到技术为实际需求服务，确保学生档案管理系统可以满足学校现实需求。当前，计算机网络技术快速发展并普及，信息化时代要求学校改进学生档案管理工作，提高学生档案信息管理系统的时效性、完整性。传统档案管理方式中，学生档案部分数据信息无法获得有效应用，为实现学生档案数据的有效应用，充分发挥学生档案价值，通过应用数据挖掘技术，寻找出学生档案数据中隐含的信息，并对其进行总结与应用，实现其综合效益。数据挖掘技术在学生档案管理系统中的应用主要表现在以下方面：1.档案分类法在学生档案管理系统中的应用。档案分类法，是按照一定标准，将不同类型档案进行整理的方法，找出档案中属性类似的置于同一个类别之中，将不同属性档案分别放置于相应类别中。在档案分类处理中，数据挖掘技术能够对档案类别进行详细划分，协助管理人员完成档案归类，如依据学生入学时间、专业差异、主修课程差异等划分档案，从而提高档案检索效率。2.档案收集法在学生档案管理系统中的应用。档案收集法，指的是通过分析学生档案数据库中的具体数据，在描述数据的基础上，构建数学模型，通过模型与所有测试样本进行对比分析，通过这种方式，实现对管理对象的划分。如在学校学生档案管理中，其对象应主要包括学生、教师、学校领导与家长。3.数据挖掘技术决策树在学生档案管理系统中的应用。决策树法是在信息增益的基础上，寻找数据库中所存在的最大信息量字段并构建决策树节点，依据字段不同取值构建决策树分支。在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术决策树法，可以对学生档案数据进行统计分析，发现决策属性对学生信息的影响，为学校领导决策提供依据，可以加强学生管理，为奖惩提供一定依据。如在学生档案管理中，对学生专业成绩属性进行分析，考虑到学生学科侧重点不同问题，引入绩点概念，将相应专业成绩属性作平均绩点计算，并分为优、良、中、差四个层次，同理，在学生档案考勤属性管理时，将出勤百分比作为依据，分为优、良、中、差四个层次，通过决策树法，直接显示出学生档案信息，为档案管理、学生奖惩提供便利。在学生档案管理中应用数据挖掘技术，可以提高数据分类，提高档案检索效率，实现对档案数据信息的挖掘，从而找出档案管理与档案对象之间的关系。依据学生档案数据统计结果，针对不同学生，开展差异化指导，有助于提高学校教育质量，推动学生全面发展，现实意义重大。
五、结语
当前，学校办学规模扩大，学生人数增加，这就对学生档案管理工作提出了新的要求。在概述数据挖掘技术形式基础上，综合分析数据挖掘技术在学生档案管理中的意义及具体应用，实践证明，在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，可以有效提高学校学生档案管理安全性、管理水平、管理效率，降低学生档案管理成本，有利于挖掘学生档案中隐藏信息，为提高档案信息的应用价值，辅助学校决策，开展针对性指导提供便利，现实意义重大。
参考文献：
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作者：李玉娟 单位：长治医学院
