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數(shù)據(jù)挖掘論文題目 數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇一
1.1客戶關(guān)系管理
客戶關(guān)系管理的目標(biāo)是依靠高效優(yōu)質(zhì)的服務(wù)吸引客戶，同時通過對業(yè)務(wù)流程的全面優(yōu)化和管理，控制企業(yè)運行成本?？蛻絷P(guān)系管理是一種管理理念，將企業(yè)客戶視作企業(yè)發(fā)展最重要的企業(yè)資源，采用企業(yè)服務(wù)優(yōu)化等手段來管理客戶關(guān)系?？蛻絷P(guān)系管理并不是單純的信息技術(shù)或者管理技術(shù)，而是一種企業(yè)生物戰(zhàn)略，通過對企業(yè)客戶的分段充足，強化客戶滿意的行為，優(yōu)化企業(yè)可盈利性，將客戶處理工作上升到企業(yè)級別，不同部門負責(zé)與客戶進行交互，但是整個企業(yè)都需要向客戶負責(zé)，在信息技術(shù)的支持下實現(xiàn)企業(yè)和客戶連接環(huán)節(jié)的自動化管理。
1.2客戶細分
客戶細分由美國學(xué)者溫德爾史密斯在20世紀(jì)50年代提出，認為客戶細分是根據(jù)客戶屬性將客戶分成集合?，F(xiàn)代營銷學(xué)中的客戶細分是按照客戶特征和共性將客戶群分為不同等級或者子群體，尋找相同要素，對不同類別客戶心理與需求急性研究和評估，從而指導(dǎo)進行企業(yè)服務(wù)資源的分配，是企業(yè)獲得客戶價值的一種理論與方法。因此我們注意到，客戶細分其實是一個分類問題，但是卻有著顯著的特點。
1.2.1客戶細分是動態(tài)的企業(yè)不斷發(fā)展變化，用戶數(shù)據(jù)不斷積累，市場因素的變化，都會造成客戶細分的變化。所以客戶細分工作需要根據(jù)客戶情況的變化進行動態(tài)調(diào)整，
減少錯誤分類，提高多次細分中至少有一次是正確分類的可能性。
1.2.2受眾多因素影響
隨著時間的推移，客戶行為和心理會發(fā)生變化，所以不同時間的數(shù)據(jù)會反映出不同的規(guī)律，客戶細分方法需要在變化過程中準(zhǔn)確掌握客戶行為的規(guī)律性。
1.2.3客戶細分有不同的分類標(biāo)準(zhǔn)
一般分類問題強調(diào)準(zhǔn)確性，客戶關(guān)系管理則強調(diào)有用性，講求在特定限制條件下實現(xiàn)特定目標(biāo)。
1.3數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中提取有價值的、隱含的、事前未知的潛在有用信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷發(fā)展，挖掘?qū)ο蟛辉偈菃我粩?shù)據(jù)庫，已經(jīng)逐漸發(fā)展到文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集合以及數(shù)據(jù)倉庫的挖掘分析。
2.1邏輯模型
客戶數(shù)據(jù)中有著若干離散客戶屬性和連續(xù)客戶屬性，每個客戶屬性為一個維度，客戶作為空間點，全部客戶都能夠形成多為空間，作為客戶的屬性空間，假設(shè)a={a1，a2,…am}是一組客戶屬性，屬性可以是連續(xù)的，也可以離散型，這些屬性就形成了客戶m維屬性空間。同時設(shè)g是一個描述客戶屬性的一個指標(biāo)，f(g)是符合該指標(biāo)的客戶集合，即為概率外延，則任一確定時刻都是n個互不相交集合。在客戶價值概念維度上，可分為“有價值客戶”“潛在價值客戶”“無價值客戶”三種類型，定義rb如下：(1)顯然rb是一個等價關(guān)系，經(jīng)rb可分類屬性空間為若干等價類，每個等價類都是一個概念類，建立客戶細分，就是客戶屬性空間和概念空間映射關(guān)系的建立過程。
2.2客戶細分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘?qū)嵤?/p>
通過數(shù)據(jù)庫已知概念類客戶數(shù)據(jù)進行樣本學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，進行客戶屬性空間與概念空間映射的自動歸納。首先確定一組概念類已知客戶集合。首先確定一個映射：p：c→l，使，如果，則。，求p(c)確定所屬概念類。數(shù)據(jù)部分有客戶數(shù)據(jù)存儲和概念維數(shù)據(jù)構(gòu)成，客戶數(shù)據(jù)存儲有企業(yè)全部內(nèi)在屬性、外在屬性以及行為屬性等數(shù)據(jù)，方法則主要有關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、深井網(wǎng)絡(luò)分類、決策樹、實例學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘方法，通過對客戶數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法來建立客戶數(shù)據(jù)和概念維之間的映射關(guān)系。
2.3客戶細分?jǐn)?shù)據(jù)分析
建立客戶動態(tài)行為描述模型，滿足客戶行為非確定性和非一致性要求，客戶中心的管理體制下，客戶細分影響企業(yè)戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略級別決策的生成，所以數(shù)據(jù)挖掘要能夠彌補傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法在可靠性方面的缺陷。
2.3.1客戶外在屬性
外在屬性有客戶地理分布、客戶組織歸屬情況和客戶產(chǎn)品擁有情況等?？蛻舻慕M織歸屬是客戶社會組織類型，客戶產(chǎn)品擁有情況是客戶是否擁有或者擁有哪些與其他企業(yè)或者其他企業(yè)相關(guān)產(chǎn)品。
2.3.2內(nèi)在屬性
內(nèi)在屬性有人口因素和心理因素等，人口因素是消費者市場細分的重要變量。相比其他變量，人口因素更加容易測量。心理因素則主要有客戶愛好、性格、信用情況以及價值取向等因素。
2.3.3消費行為
消費行為屬性則重點關(guān)注客戶購買前對產(chǎn)品的了解情況，是客戶細分中最客觀和重要的因素。
2.4數(shù)據(jù)挖掘算法
2.4.1聚類算法
按照客戶價值標(biāo)記聚類結(jié)果，通過分類功能，建立客戶特征模型，準(zhǔn)確描述高價值客戶的一些特有特征，使得企業(yè)在之后的市場活動中能夠迅速發(fā)現(xiàn)并抓住類似的高價值客戶，全面提高客戶的整體價值水平。通常都采用中心算法進行客戶的聚類分析，分析涉及的字段主要有客戶的基本信息以及與客戶相關(guān)業(yè)務(wù)信息，企業(yè)采用中心算法，按照企業(yè)自身的行業(yè)性質(zhì)以及商務(wù)環(huán)境，選擇不同的聚類分析策略，有主屬性聚類分析和全屬性聚類分析兩類。主屬性聚類分析是企業(yè)根據(jù)在企業(yè)標(biāo)度變量中選擇主要弧形作為聚類分析變量。通常區(qū)間標(biāo)度變量選用的度量單位會對聚類分析結(jié)果產(chǎn)生很大影響，選擇的度量單位越小，就會獲得越大的可能值域，對聚類結(jié)果的影響也就越大。
2.4.2客戶分析預(yù)測
行業(yè)競爭愈加激烈，新客戶的獲得成本越來越高，在保持原有工作價值的同時，客戶的流失也受到了企業(yè)的重視。為了控制客戶流失，就需要對流失客戶的數(shù)據(jù)進行認真分析，找尋流失客戶的根本原因，防止客戶的持續(xù)流失。數(shù)據(jù)挖掘聚類功能同樣能夠利用在客戶流失數(shù)據(jù)分析工作中，建立基于流失客戶數(shù)據(jù)樣本庫的分類函數(shù)以及分類模式，通過模型分析客戶流失因素，能夠獲得一個最有可能流失的客戶群體，同時編制一個有針對性的挽留方案。之后對數(shù)據(jù)進行分析并利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法在多個可供選擇的模型中找出最佳模型。初始階段，模型的擬合程度可能不理想，但是隨著模型的不斷更換和優(yōu)化，最終就有可能找出合適的模型進行數(shù)據(jù)描述并挖掘出流失數(shù)據(jù)規(guī)律。通常模擬模型都通過數(shù)據(jù)分析專業(yè)和業(yè)務(wù)專家協(xié)作完成，采用決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等流失分析模型，實現(xiàn)客戶行為的預(yù)測分析。
從工業(yè)營銷中的客戶細分觀點出發(fā)，在數(shù)據(jù)挖掘、客戶關(guān)系管理等理論基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計學(xué)、運籌學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對客戶細分的數(shù)據(jù)挖掘方法進行了研究，建立了基于決策樹的客戶細分模型，是一種效率很高的管理工具。
作者:區(qū)嘉良 呂淑儀 單位:中國石化廣東石油分公司
數(shù)據(jù)挖掘論文題目 數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇二
：數(shù)據(jù)挖掘是一種特殊的數(shù)據(jù)分析過程，其不僅在功能上具有多樣性，同時還具有著自動化、智能化處理以及抽象化分析判斷的特點，對于計算機犯罪案件中的信息取證有著非常大的幫助。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念與功能，對其在計算機犯罪取證中的應(yīng)用進行了分析。
：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；計算機；犯罪取證
隨著信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，計算機犯罪案件變得越來越多，同時由于計算機犯罪的隱蔽性、復(fù)雜性特點，案件偵破工作也具有著相當(dāng)?shù)碾y度，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠?qū)τ嬎銠C犯罪案件中的原始數(shù)據(jù)進行分析并提取出有效信息，同時還能夠?qū)崿F(xiàn)與其他案件的對比，而這些對于計算機犯罪案件的偵破都是十分有利的。
1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對當(dāng)前信息時代下海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息而言的，簡單來說，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的隨機數(shù)據(jù)中對潛在的有效知識進行自動提取，從而為判斷決策提供有利的信息支持。同時，從數(shù)據(jù)挖掘所能夠的得到的知識來看，主要可以分為廣義型知識、分類型知識、關(guān)聯(lián)性知識、預(yù)測性知識以及離型知識幾種。
1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能
根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠提取的不同類型知識，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以在此基礎(chǔ)上進行功能分類，如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、孤立點分析、時間序列分析以及分類預(yù)測等都是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要功能之一，而其中又以關(guān)聯(lián)分析與分類預(yù)測最為主要。大量的數(shù)據(jù)中存在著多個項集，各個項集之間的取值往往存在著一定的規(guī)律性，而關(guān)聯(lián)分析則正是利用這一點，對各項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行挖掘，找到數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在計算機犯罪取證中，可以先對犯罪案件中的特征與行為進行深度的挖掘，從而明確其中所存在的聯(lián)系，同時，在獲得審計數(shù)據(jù)后，就可以對其中的審計信息進行整理并中存入到數(shù)據(jù)庫中進行再次分析，從而達到案件樹立的效果，這樣，就能夠清晰的判斷出案件中的行為是否具有犯罪特征[1]。而分類分析則是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行分類整理，以明確所獲得數(shù)據(jù)中的相關(guān)性的一種數(shù)據(jù)挖掘功能。在分類分析的過程中，已知數(shù)據(jù)會被分為不同的數(shù)據(jù)組，并按照具體的數(shù)據(jù)屬性進行明確分類，之后再通過對分組中數(shù)據(jù)屬性的具體分析，最終就可以得到數(shù)據(jù)屬性模型。在計算機犯罪案件中，可以將按照這種數(shù)據(jù)分類、分析的方法得到案件的數(shù)據(jù)屬性模型，之后將這一數(shù)據(jù)屬性模型與其他案件的數(shù)據(jù)屬性模型進行對比，這樣就能夠判斷嫌疑人是否在作案動機、發(fā)生規(guī)律以及具體特征等方面與其他案件模型相符，也就是說，一旦這一案件的數(shù)據(jù)模型屬性與其他案件的數(shù)據(jù)模型屬性大多相符，那么這些數(shù)據(jù)就可以被確定為犯罪證據(jù)。此外，在不同案件間的共性與差異的基礎(chǔ)上，分類分析還可以實現(xiàn)對于未知數(shù)據(jù)信息或類似數(shù)據(jù)信息的有效預(yù)測，這對于計算機犯罪案件的處理也是很有幫助的。此外，數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測功能的實現(xiàn)主要依賴決策樹、支持向量機、vsm、logisitic回歸、樸素貝葉斯等幾種，這些算法各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)案件的實際情況進行選擇，例如支持向量機具有很高的分類正確率，因此適合用于特征為線性不可分的案件，而決策樹更容易理解與解釋。
對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，目前的計算機犯罪取證工作并未形成一個明確而統(tǒng)一的應(yīng)用步驟，因此，我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征與具體功能，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機犯罪取證中的應(yīng)用提供一個較為可行的具體思路[2]。首先，當(dāng)案件發(fā)生后，一般能夠獲取到海量的原始數(shù)據(jù)，面對這些數(shù)據(jù)，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法進行關(guān)聯(lián)分析，找到案件相關(guān)的潛在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪動機、案發(fā)時間、作案嫌疑人的基本信息等等。在獲取這些基本信息后，雖然能夠?qū)Π讣幕咎卣饔幸欢ǖ牧私?，但犯罪嫌疑人卻難以通過這些簡單的信息進行確定，因此還需利用決策樹、支持向量機等算法進行分類預(yù)測分析，通過對原始信息的準(zhǔn)確分類，可以得到案件的犯罪行為模式（數(shù)據(jù)屬性模型），而通過與其他案件犯罪行為模式的對比，就能夠?qū)Ψ缸锵右扇说木唧w特征進行進一步的預(yù)測，如經(jīng)常活動的場所、行為習(xí)慣、分布區(qū)域等，從而縮小犯罪嫌疑人的鎖定范圍，為案件偵破工作帶來巨大幫助。此外，在計算機犯罪案件處理完畢后，所建立的嫌疑人犯罪行為模式以及通過關(guān)聯(lián)分析、分類預(yù)測分析得到的案件信息仍具有著很高的利用價值，因此不僅需要將這些信息存入到專門的數(shù)據(jù)庫中，同時還要根據(jù)案件的結(jié)果對數(shù)據(jù)進行再次分析與修正，并做好犯罪行為模式的分類與標(biāo)記工作，為之后的案件偵破工作提供更加豐富、詳細的數(shù)據(jù)參考。
總而言之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自計算機犯罪取證中的應(yīng)用是借助以各種算法為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)、分類預(yù)測功能來實現(xiàn)的，而隨著技術(shù)的不斷提升以及數(shù)據(jù)庫中的犯罪行為模式會不斷得到完善，在未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所能夠起到的作用也必將越來越大。
[1]李艷花。數(shù)據(jù)挖掘在計算機動態(tài)取證技術(shù)中的應(yīng)用[j]。信息與電腦（理論版），20xx（02）：174-176.
作者:周永杰 單位:河南警察學(xué)院信息安全系
數(shù)據(jù)挖掘論文題目 數(shù)據(jù)挖掘論文摘要篇三
摘要：主要通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探討，對職教多年累積的教學(xué)數(shù)據(jù)運用分類、決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)進行分析，從分析的結(jié)果中發(fā)現(xiàn)有價值的數(shù)據(jù)模式，科學(xué)合理地實現(xiàn)教學(xué)評估，讓教學(xué)管理者能夠從中發(fā)現(xiàn)教學(xué)活動中存在的主要問題以便及時改進，進而輔助管理者決策做好教學(xué)管理。
關(guān)鍵詞：教學(xué)評估；數(shù)據(jù)挖掘；教學(xué)評估體系；層次分析法
1概述
近年來國家對中等職業(yè)教育的發(fā)展高度重視，在政策扶持與職教工作者的努力下，職業(yè)教育獲得了蓬勃的發(fā)展。如何提高教學(xué)質(zhì)量、培養(yǎng)合格的高技術(shù)人才成為職教工作者研究的課題。各種調(diào)查研究結(jié)果表明：加強師資隊伍的建設(shè)，強化教師教學(xué)評估對教學(xué)質(zhì)量的提高尤為重要。
所謂教學(xué)評估，就是運用系統(tǒng)科學(xué)的方法對教學(xué)活動或教育行為的價值、效果作出科學(xué)的判斷過程。教學(xué)評估方式要靈活多樣，要多途徑、多方位、多形式的發(fā)揮評估的導(dǎo)學(xué)作用，以鼓勵評估為主，充分發(fā)揮評估的激勵功能，促進教學(xué)的健康發(fā)展。
在中等職業(yè)學(xué)校多年的教育教學(xué)工作中積累了大量的教務(wù)管理數(shù)據(jù)、教師檔案數(shù)據(jù)等，怎樣從龐雜大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有效提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵因素是個難題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)卻可以從人工智能的角度很好地解決這一課題。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，得到隱藏在教學(xué)數(shù)據(jù)背后的有用信息，在一定程度上為教學(xué)部門提供決策支持信息促使更好地開展教學(xué)工作，提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)管理水平，使之能在功能上更加清晰地認識教師教與學(xué)生學(xué)的關(guān)系及促進教育教學(xué)改革。
2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2.1數(shù)據(jù)挖掘的含義
數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)該更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”。即數(shù)據(jù)挖掘是對巨大的數(shù)據(jù)集進行尋找和分析的計算機輔助處理過程，在這一過程中顯現(xiàn)先前未曾發(fā)現(xiàn)的模式，然后從這些數(shù)據(jù)中發(fā)掘某些內(nèi)涵信息，包括描述過去和預(yù)測未來趨勢的信息。人工智能領(lǐng)域習(xí)慣稱知識發(fā)現(xiàn)，而數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域習(xí)慣將其稱為數(shù)據(jù)挖掘。
2.2數(shù)據(jù)挖掘的基本過程
數(shù)據(jù)挖掘過程包括對問題的理解和提出、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估、知識表示等過程，以上的過程不是一次完成的，其中某些步驟或者全過程可能要反復(fù)進行。對問題的理解和提出在開始數(shù)據(jù)挖掘之前，最基礎(chǔ)的工作就是理解數(shù)據(jù)和實際的業(yè)務(wù)問題，在這個基礎(chǔ)之上提出問題，對目標(biāo)作出明確的定義。
2.3數(shù)據(jù)挖掘常用的算法
2.3.1分類分析方法：是通過分析訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，為每個類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，以便以后利用這個分類規(guī)則對其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進行分類的方法。2.3.2決策樹算法：是一種常用于分類、預(yù)測模型的算法，它通過將大量數(shù)據(jù)有目的的分類，從而找到一些有價值的、潛在的信息。它的主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。2.3.3聚類算法：聚類分析處理的數(shù)據(jù)對象的類是未知的。聚類分析就是將對象集合分組為由類似的對象組成的多個簇的過程。在同一個簇內(nèi)的對象之間具有較高的相似度，而不同簇內(nèi)的對象差別較大。2.3.4關(guān)聯(lián)規(guī)則算法：側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，即尋找給定數(shù)據(jù)集中的有趣聯(lián)系。提取描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在的潛在關(guān)系的規(guī)則，找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個域之間的依賴關(guān)系。
在以上各種算法的研究中，比較有影響的是關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。
3教學(xué)評估體系
評價指標(biāo)體系是教學(xué)評估的基礎(chǔ)和依據(jù)，對評估起著導(dǎo)向作用，因此制定一個科學(xué)全面的評價指標(biāo)體系就成為改革、完善評價的首要目標(biāo)。評價指標(biāo)應(yīng)以指導(dǎo)教學(xué)實踐為目的，通過評價使教師明確教學(xué)過程中應(yīng)該肯定的和需要改進的地方；以及給出設(shè)計評價指標(biāo)的導(dǎo)向問題。
3.1教學(xué)評估體系的構(gòu)建方法
層次分析法（簡稱ahp法）是美國運籌學(xué)家t·l·saaty教授在20世紀(jì)70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準(zhǔn)則決策的系統(tǒng)分析方法，其原理是把一個復(fù)雜問題分解、轉(zhuǎn)化為定量分析的方法。它需要建立關(guān)于系統(tǒng)屬性的各因素多級遞階結(jié)構(gòu)，然后對每一層次上的因素逐一進行比較，得到判斷矩陣，通過計算判斷矩陣的特征值和特征向量，得到其關(guān)于上一層因素的相對權(quán)重，并可自上而下地用上一層次因素的相對權(quán)重加權(quán)求和，求出各層次因素關(guān)于系統(tǒng)整體屬性（總目標(biāo)層）的綜合重要度。
3.2構(gòu)建教學(xué)評估指標(biāo)體系的作用
3.2.1構(gòu)建的教學(xué)評估指標(biāo)，作為挖掘庫選擇教學(xué)信息屬性的依據(jù)。
3.2.2通過ahp方法，能篩選出用來評價教學(xué)質(zhì)量的相關(guān)重要屬性，從而入選為挖掘庫字段，這樣就減去了挖掘庫中對于挖掘目標(biāo)來說影響較小的屬性，進而大大減少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通過構(gòu)建教學(xué)評估指標(biāo)，減少了挖掘?qū)ο蟮淖侄?，從而避免因挖掘字段過多，導(dǎo)致建立的決策樹過大，出現(xiàn)過度擬合挖掘?qū)ο?，進而造成挖掘規(guī)則不具有很好的評價效果的現(xiàn)象。3.2.4提高教學(xué)質(zhì)量評估實施工作的效率。
4數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)評估中的應(yīng)用
4.1學(xué)習(xí)效果評價學(xué)習(xí)評價是教育工作者的重要職責(zé)之一。評價學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，既對學(xué)生起到信息反饋和激發(fā)學(xué)習(xí)動機的作用，又是檢查課程計劃、教學(xué)程序以至教學(xué)目的的手段，也是考查學(xué)生個別差異、便于因材施教的途徑。評價要遵循“評價內(nèi)容要全面、評價方式要多元化、評價次數(shù)要多次化，注重自評與互評的有機結(jié)合”的原則。利用數(shù)據(jù)挖掘工具，對教師業(yè)務(wù)檔案數(shù)據(jù)庫、行為記錄數(shù)據(jù)庫、獎勵處罰數(shù)據(jù)庫等進行分析處理，可以即時得到教師教學(xué)的評價結(jié)果，對教學(xué)過程出現(xiàn)的問題進行及時指正。
另外，這種系統(tǒng)還能夠克服教師主觀評價的不公正、不客觀的弱點，減輕教師的工作量。
4.2課堂教學(xué)評價
課堂教學(xué)評價不僅對教學(xué)起著調(diào)節(jié)、控制、指導(dǎo)和推動作用，而且有很強的導(dǎo)向性，是學(xué)校教學(xué)管理的重要組成部分，是評價教學(xué)工作成績的主要手段。實現(xiàn)對任課教師及教學(xué)組織工作效果做出評價，但是更重要的目的是總結(jié)優(yōu)秀的教學(xué)經(jīng)驗，為教學(xué)質(zhì)量的穩(wěn)定提高制定科學(xué)的規(guī)范。學(xué)校每學(xué)期都要搞課堂教學(xué)評價調(diào)查，積累了大量的數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從教學(xué)評價數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)挖掘，將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于教師教學(xué)評估系統(tǒng)中，探討教學(xué)效果的好壞與老師的年齡、職稱、學(xué)歷之間的聯(lián)系；確定教師的教學(xué)內(nèi)容的范圍和深度是否合適，選擇的教學(xué)媒體是否適合所選的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)對象；講解的時間是否恰到好處；教學(xué)策略是否得當(dāng)?shù)?。從而可以及時地將挖掘出的規(guī)則信息反饋給教師。管理部門據(jù)此能合理配置班級的上課教師，使學(xué)生能夠較好地保持良好的學(xué)習(xí)態(tài)度，從而為教學(xué)部門提供了決策支持信息，促使教學(xué)工作更好地開展。
結(jié)束語
數(shù)據(jù)挖掘作為一種工具，其技術(shù)日趨成熟，在許多領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。在教育領(lǐng)域里，隨著數(shù)據(jù)的不斷累積，把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到教學(xué)評價系統(tǒng)中，讓領(lǐng)導(dǎo)者能夠從中發(fā)現(xiàn)教師教學(xué)活動中的主要問題，以便及時改進，進而輔助領(lǐng)導(dǎo)決策做好學(xué)校管理，提高學(xué)校管理能力和水平，同時通過建立有效的教學(xué)激勵機制來達到提高教學(xué)質(zhì)量的目的。這一研究對發(fā)展中的職業(yè)教育教學(xué)管理提出了很好的建議，為教學(xué)管理工作的計算機輔助決策增添了新的內(nèi)容。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于中職教學(xué)評估，設(shè)計開發(fā)一套行之有效的課堂教學(xué)評價系統(tǒng)，是下一步要做的工作，必將有力推動職業(yè)教育的快速發(fā)展。
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