多种数据挖掘技术相结合的应用实例分析
财务分析中的数据挖掘技术应用教程
财务分析中的数据挖掘技术应用教程数据挖掘技术在财务分析中的应用越来越受到重视。
随着数据量不断增长，传统的财务分析方法已经无法有效地处理大量的数据。
因此，数据挖掘技术的出现为财务分析师提供了一种新的方式来发现数据中的潜在模式和关联规律，从而更准确地预测公司的财务状况，提供更准确的决策支持。
本文将介绍数据挖掘技术在财务分析中的应用，并提供一些实用的工具和方法。
一、数据挖掘在财务分析中的意义数据挖掘是一种通过发现数据中隐藏的模式和关联规律，提取有价值信息的技术。
在财务分析中，大量的财务数据包含了公司的历史财务指标、市场数据和行业数据等，这些数据中蕴含着大量的信息，但传统的财务分析方法并不能很好地发现其中的潜在规律。
而数据挖掘技术可以通过分析这些数据，发现其中的关联性和趋势，提供更准确的预测和决策支持。
二、数据挖掘在财务分析中的常用方法1.聚类分析聚类分析是一种将相似数据进行分类的方法，通过将相似的数据聚集在一起，可以发现数据中的模式和群组。
在财务分析中，聚类分析可以帮助我们发现不同公司或行业之间的相似性和差异性，进而进行更精确的财务对比和评估。
2.预测分析预测分析是一种通过建立数学模型，预测未来趋势和结果的方法。
在财务分析中，预测分析可以帮助我们预测公司的财务状况、市场发展趋势等，并为投资决策提供参考依据。
常用的预测分析方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中关联关系的方法，通过分析不同数据项之间的关系，可以发现潜在的交叉销售机会、市场趋势等。
在财务分析中，关联规则挖掘可以帮助我们发现公司的销售偏好、市场需求等，从而提供更准确的市场营销策略。
4.决策树分析决策树是一种通过树状结构表示决策规则的方法，通过对财务数据进行分析，可以建立决策树模型，从而根据不同的财务指标和条件，预测公司的财务状况和发展趋势。
决策树分析可以帮助我们更好地理解财务数据之间的关系，并根据这些关系制定更合理的财务战略。
空间数据挖掘应用实例
空间数据挖掘应用实例嘿，朋友！想象一下这样一个场景：你正在一家大型商场里闲逛，突然发现自己总是能在最需要的时候找到心仪的商品，是不是觉得特别神奇？其实，这背后就可能隐藏着空间数据挖掘的功劳呢！就说这个商场吧，从外面看，它就是一个普普通通的大楼。
但走进里面，那可是别有洞天。
各种店铺琳琅满目，商品多得让人眼花缭乱。
这时候，空间数据挖掘就派上用场啦！比如说，商场的管理人员通过分析顾客在不同区域的停留时间、行走路线等空间数据，就能知道哪些区域最受欢迎，哪些店铺被顾客光顾得最多。
这就好比是有一双“智慧的眼睛”，能看透顾客们的心思。
“哎呀，这一片区域怎么人流量这么少呢？”管理人员看着数据自言自语道。
然后他们就会想办法调整布局，把更吸引人的商品或者促销活动放到这个区域，这不就增加了顾客的关注度嘛。
再举个例子，你有没有发现，当你在网上购物的时候，推荐给你的商品总是那么合你心意？这可不仅仅是巧合。
电商平台也在运用空间数据挖掘呢！它们会根据你以往的购买记录、浏览习惯，还有你所在的地区等空间信息，来猜测你的喜好和需求。
“难道这平台会读心术？”你可能会这样惊叹。
其实呀，这都是空间数据挖掘的功劳。
还有交通领域，那更是离不开空间数据挖掘。
想象一下，每天城市的道路上车辆来来往往，拥堵不堪。
这时候，交通管理部门通过分析车辆的行驶轨迹、道路的流量等数据，就能找到拥堵的“症结”所在。
“这一段路怎么总是堵？”交警们看着数据紧皱眉头。
然后他们就可以采取措施，比如调整信号灯时间、增加车道，让道路变得更加通畅。
在医疗领域，空间数据挖掘也大显身手。
医生们通过分析病人的分布区域、疾病的传播路径等数据，能够更好地预防和控制疾病的传播。
这就像是在和看不见的病魔进行一场“智斗”。
总之，空间数据挖掘在我们的生活中无处不在，它就像是一个默默付出的“幕后英雄”，悄悄地为我们提供着各种便利和服务。
所以说，空间数据挖掘可不是什么遥不可及的高科技概念，它已经实实在在地融入了我们的日常生活，让我们的生活变得更加便捷、高效和有趣。
交通出行数据挖掘和分析技术的应用
交通出行数据挖掘和分析技术的应用随着城市的不断发展，交通出行已经成为我们日常生活中不可避免的一部分。
而数据挖掘和分析技术的应用，正在为我们的交通出行带来更为便捷且高效的体验。
一、城市交通拥堵的挑战随着城市人口规模的不断增长，交通出行拥堵等问题也越来越严峻。
特别是在交通高峰期，车辆行驶缓慢，导致城市的交通拥挤，同时也给人们出行带来了很大的不便。
二、数据挖掘技术的运用为了解决交通拥堵的问题，数据挖掘技术的应用能够起到很大的作用。
通过分析车辆行驶的轨迹信息等，能够快速地定位拥堵的区域，并且提供相应的路线建议，让车主能够在交通拥堵的情况下，选择更为高效的行驶路线。
同时，通过车辆停留时间的分析，也能够判断出各个区域的人流情况，为城市的交通规划提供参考依据。
三、分析应用实例在某个城市的交通规划中，利用数据挖掘技术，对车辆行驶轨迹信息进行分析。
通过对交通流量较大的路段进行关键点提取，建立了交通拥堵热力图。
这样，城市交通的管理人员能够实时监控各个路段的交通情况，以便进行精确、快速的调度。
此外，在交通导航的应用中，通过挖掘车辆行驶轨迹信息，也能够获取到城市各个路段的车流量情况，进而对车辆行驶路线进行优化。
例如，当某个路段车流量过大时，车载导航系统就会自动为车主提供相应的变道建议等，让车主能够顺畅地行驶。
同时，还能够对城市的公共交通线路进行优化，提高乘坐的效率和便捷性。
四、数据挖掘技术的应用前景随着城市规模的不断扩大，交通出行无疑将成为未来城市发展的重要方向之一。
而数据挖掘和分析技术的运用，将会为城市交通规划和交通管理带来更加高效和灵活的手段。
同时，它也会带来更好的交通用户体验，提高人民出行的舒适度和便捷性。
总之，数据挖掘技术正逐步渗透到城市交通出行领域中，为我们的出行生活提供更为高效且智能的服务。
在未来，我们可以预见到，随着数据挖掘技术不断地发展和突破，城市交通出行的挑战将在技术的帮助下不断得到优化和改善。
数据挖掘在商业智能中的应用
数据挖掘在商业智能中的应用随着信息技术的不断发展，我们进入了一个数字化、网络化的时代，人们不断产生着海量的数据。
这些数据就像一座座大山，埋藏着无数的商业价值。
而数据挖掘技术便是一种有效地挖掘出这些价值的手段。
本文将介绍数据挖掘在商业智能中的应用，包括：商业智能的定义、数据挖掘的基本技术、商业智能中的数据挖掘应用实例等。
商业智能的定义商业智能是指通过数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术，将大量的关于商业活动的数据转化为具有商业决策价值的信息，以支持组织中的决策制定和业务运营。
商业智能可以帮助企业了解自己的市场和客户，发现商业机会，提高决策的准确性以及降低风险。
数据挖掘的基本技术数据挖掘是商业智能中的关键技术之一，其基本技术包括：分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测分析等。
分类是将已知的数据集分成若干个类别或者预测未知数据的类别。
在商业智能中，通过分类可以判断客户是否会购买、是否会流失等，从而制定对应的营销策略。
聚类是将未知数据集中的数据划分为若干个不同的类别或者簇，以便于分析。
在商业智能中，通过聚类可以识别出具有类似购买习惯的客户群体，以便于针对不同的客户制定不同的策略。
关联规则挖掘是发现数据库中不同项之间的相互关系。
在商业智能中，可以通过挖掘出商品之间的相互关系，推荐相关的商品，从而提高客户购买的意愿和满意度。
异常检测是查找数据集中与其他数据不同的记录。
在商业智能中，异常检测可以帮助企业识别异常交易，从而保障企业的经济利益和合法权益。
预测分析是基于现有的数据和前提条件，通过建立定量模型来预测未来的事件，例如销售额的预测、市场趋势预测以及货源量预测等。
商业智能中的数据挖掘应用实例1. 客户价值分析客户价值分析是商业智能中常用的应用之一。
通过对客户数据进行分类和聚类等技术手段，可以将客户划分为不同的群体，从而分析他们的特点和行为，判断其对企业的价值及潜在价值，进而实现更好的客户管理。
2. 产品推荐系统通过数据挖掘的关联规则挖掘技术可以分析客户的购买行为数据，挖掘出顾客的共现模式和购买规律，根据规律来进行推荐，从而提高销售量和客户满意度。
交通事故数据挖掘分析与预测
交通事故数据挖掘分析与预测交通事故是当代社会面临的重大问题之一。
它不仅直接影响到生命安全，还会给社会造成严重的经济损失。
如何预测和控制交通事故的发生是交通管理部门与社会各界一直在探讨的课题。
数据挖掘技术在此过程中发挥了重要的作用。
本文将介绍交通事故数据分析和预测的方法以及应用情况。
一、数据收集与处理交通事故数据包括时间、地点、车辆类型、事故类型、伤亡人数等多个因素。
这些数据来源于交通管理部门、医院、保险公司等多个渠道。
为了方便分析和预测，需要对各种数据进行整合和清理，统一格式和标准，形成完整的数据集。
同时，需要注意数据的质量和准确性，比如排除异常值和无效数据等。
二、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对原始数据进行汇总和描述的过程。
可以使用其统计学方法来计算数据的中心趋势、变异程度、分布形态等统计特征。
这些指标反映出数据的总体特征，并有助于判断某些因素对交通事故的影响程度。
例如，通过对事故发生的时间和地点进行统计，可以发现事故的高发期和区域，从而及时采取针对性的管理措施。
2. 分类分析分类分析是根据变量之间的关系，对数据进行分组和归纳的过程。
通过比较不同变量的发生率和占比，可以发现不同因素之间的相关性和影响程度。
例如，分析不同车型和驾驶证类型对事故发生的影响，就可以找到引起事故的主要因素。
3. 预测模型建立预测模型建立是将历史数据及其特征与未来发展趋势联系起来，用来预测事故的概率、类型和趋势。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型等。
以回归分析为例，可以选用合适的自变量，比如年龄、性别、酒驾信息等，来预测不同群体之间的事故风险。
使用预测模型还可以使交通管理部门提前预测和控制交通事故，从而减少灾害出现的可能性。
三、应用实例数学和统计学工具的应用已经使得交通事故预测和管理得到广泛的应用。
目前很多国家和地区都在使用这些技术，以便早期识别出事故风险，为管理决策提供足够的数据支持。
比如，美国交通管理局使用基于时间序列模型的交通控制技术，通过预测交通流量和事故概率来预防事故的发生。
数据挖掘方法及其应用研究
数据挖掘方法及其应用研究数据挖掘是一种从大量数据中自动发掘出有用信息的技术，对于信息化时代的企业而言，数据挖掘技术的应用已经成为了提高业务水平和核心竞争力的必备手段。
本文将从数据挖掘的方法、应用以及研究方面进行探讨。
一、数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要是基于数据分析和机器学习的，其中数据分析主要包括关联规则和分类预测等。
首先，关联规则挖掘是指在数据集中发掘出事物之间的关联性，比如“如果顾客购买了巧克力，那么他们很有可能也会购买口香糖”，而分类预测则是对数据进行分类，比如“根据用户的浏览记录，预测他们最可能会购买哪些商品”。
而机器学习是数据挖掘的核心技术，它是一种通过数据自我修正以提高性能的方法。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络以及聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的树形结构，它将数据以节点的形式进行分类，直到数据达到叶节点，从而做出相应的决策；神经网络则是通过构建一种类比于人类大脑的模型来识别模式，进行分类或预测；而聚类则是在数据集中查找相似之处并将数据分组的方法。
二、数据挖掘的应用数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，比如在金融行业中常用于信用评估、欺诈检测以及风险管理等方面。
在零售业中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析及商品推荐，以此提高销售额和用户忠诚度。
而在医疗领域，数据挖掘技术则可以用来提高早期预警、疾病诊断和药物研发等方面的能力。
此外，数据挖掘技术在交通、安全、舆情监测及人工智能等领域也发挥着越来越重要的作用。
三、数据挖掘的研究在数据挖掘的研究方面，目前有诸多的挑战。
首先，各类数据源的结构化程度参差不齐，挖掘数据的质量和有效性面临着较大的挑战。
其次，代表性和可扩展性是数据挖掘领域中的两大难点，它们影响着数据挖掘结果的可靠性和准确性。
另外，数据挖掘算法的集成和融合也是研究方向之一，通过多种算法的组合和协同来解决特定问题，进一步提高数据挖掘的效率和准确性。
最后，隐私保护和信息安全问题也是需要重点关注的研究方向，保障数据隐私的同时，也使得挖掘结果更加可靠。
数据挖掘关联案例
数据挖掘关联案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据挖掘关联案例数据挖掘是一种通过从大型数据集中发现模式、关系或规律来提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种重要的技术手段。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中分析并提取出有价值的信息，帮助企业做出决策、改善生产效率、提升用户体验等。
关联分析是数据挖掘中的一项重要技术，通过发现数据集中的相关性规律，揭示事物之间的内在联系。
下面我们来看几个关于数据挖掘关联案例的实例。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是一个经典的关联分析案例。
通过对超市的销售数据进行挖掘，可以找到一些有用的规律，比如客户购买某种商品的同时还会购买另一种商品，从而可以为超市制定更合理的促销策略。
通过数据挖掘可以分析到，顾客购买尿布的同时往往也会购买婴儿食品，这提示超市可以将这两种商品放在一起销售，提高销售额。
2. 电商推荐系统在电商领域，数据挖掘的关联分析也扮演了重要的角色。
电商平台通过用户的浏览、购买行为数据，可以挖掘出用户的偏好和行为习惯，进而为用户推荐更加符合其需求的商品。
当用户浏览了一款手机之后，系统可以根据其他用户的购买行为推荐相关配件或其他品牌的手机，提高用户的购买转化率。
3. 医疗预测模型在医疗领域，数据挖掘也有着广泛的应用。
医疗数据量大，包含着疾病的发展规律和治疗方案等信息。
通过对医疗数据进行关联分析，可以发现一些疾病之间的关联性，提前预测患者的病情发展，制定更加科学的治疗方案。
通过对慢性病患者的数据进行分析，可以找到某些疾病之间存在的相关性，从而更好地指导医生的诊治工作。
4. 金融风控在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
借助数据挖掘技术，金融机构可以对用户的信用评分、贷款风险等进行预测和评估，避免不良风险的出现。
通过挖掘用户的消费、还款等数据，可以发现用户的借贷偏好和风险特征，制定更加有效的风险控制策略。
数据挖掘关联分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化决策流程，提高生产效率。
数据挖掘技术与应用实例
数据挖掘技术与应用实例近年来，随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一项重要的挑战。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决这一问题的有效手段。
本文将介绍数据挖掘技术的基本原理以及应用实例。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式和关联规律的方法。
它主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，确保数据的质量；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集；数据转换是对数据进行格式转换，使其适合挖掘任务；数据规约是通过压缩数据集的大小，减少数据挖掘的计算开销。
其次，特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的准确性和效率。
特征选择可以通过过滤、包装和嵌入等方法来实现。
过滤方法是根据特征的统计量进行排序，选择排名靠前的特征；包装方法是通过建立模型，选择对模型性能影响最大的特征；嵌入方法是将特征选择嵌入到模型的训练过程中。
然后，模型构建是根据已选取的特征，建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将数据分为不同的类别，关联规则模型用于发现数据中的关联规律。
最后，模型评估是对构建的模型进行评估和选择。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过评估指标的比较，选择最优的模型。
二、数据挖掘技术的应用实例数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将以电商领域为例，介绍数据挖掘技术的应用实例。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买记录等大量数据，可以运用数据挖掘技术来挖掘用户的购买偏好、行为模式等信息，从而提供个性化的推荐服务。
例如，通过分析用户的购买记录和评价，可以建立用户购买模型，预测用户的购买行为，从而为用户推荐感兴趣的商品。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｖ ｏ １ ． ３ ５ Ｎ０ ． ２
唐 山 师 范 学 院 学 报 Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆＴ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ｎ Ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｅ ｒ ｓ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ
２ ０ １ ３年 ３月
Ｍ ａｒ ． ２０ １ ３
多种数掘挖掘技术相结合的应用实倒分析
工作 事半 功倍 。研究 教师教学 效果与教 师本身 的综 合素质
息帮 助管理决 策层进行 相应 的教学管理 改革 。
１ 问 题 的 提 出
中哪些素质 有联系 ，联系程度 又是如何 ，是本课题 探讨 的 二个 重要 的问题 。 ２ 解 决方 案的研 究
掘技 术挖掘教 学管理 系统 中的数据 ，从 而提取 出有利 的信
学生参与 评价 ，能较公正 地评价教 师的教学 能力 。但 学校 对此评价 结果 的认识似乎 还停 留在 评优评先 的层面 ，这 对
于这些数 据来说 是大材小 用了 。学 校的决策层 远没有认 识
到其 中隐藏的 巨大 的信息 资源 。 教师 的教学效果 与教师 本身素质 中哪些素 质有关 系？ 找 出其 中的规律 ，将 有助于 决策层在 安排教学 工作 时能考 虑 到这些 因素对于教 师教学 工作的影 响 ，并促进 教学安 排
张 口
（ 福州 职业技 术学 院 计 算机系 ，福建 福 州 ３ ５ ０ １ ０ ８ ） 摘 要 ：利用 限制性 关联规 则挖掘技 术与粗 糙集理 论挖掘 技术相 结合 ，挖掘教 学信 息表 ，去 除无关联属 性
后 ，最终得 出影响教 师教 学效果 的各 因素及 其各 自的影响程度 。 关键词 ：教学评 价；数 据挖掘 ；关联 规则；粗 糙集
Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ａ Ｖａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｄａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｃｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ
Ａｐｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎｓ ｔ ａ ｎｃ ｅ
ＺＨＡＮＧ Ｒｕ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｉ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｌ ｒ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｓ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ｗａ ｓ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ．Ａｔ ｔ ｅ ｒ ｒ ｅ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｕ ｎ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ａ ｔ ｔ ｉｂ ｒ ｕ ｔ ｅ ｓ ， ｉ ｔ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｕ ａ ｌ ｌ ｙ ｃ ｏ ｍｅ ｓ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｒ ｉ ｏ ｕ ｓ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ａ ｆｅ ｃ ｔ ｎｇ ｉ ｈｅ ｔ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｎｄ ａ ｈｅ ｔ ｉ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉ ｍｐ ａ ｃ ｔ ．
（ Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｖ ｏ ｃ ｍ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｆ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ ５ ０ １ ０ ８ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
教 育的核心 工作就是教 学工作 ，而提高教 学质量是 促进 院 校进 行改革与 发展 的关键 ，建立科 学有效 的教学质 量评价 体系 是加强各 院校教学 管理和提 高教学质 量的重要 举措 。 而利 用数据挖 掘技术为 高职 院校 的教学管 理与决策 工作服 务 ，是 当今高职 教学及管 理改革 的重要步骤 。教学质 量评
价【 Ｊ 是院校让 学生 共 同参 与教学 管理监 督的一 种手段 ，让
中得到更 加有用 的信息来 促进教学 管理 的改革 。
教师 是教学工 作的主要 承接者 ，也是主 导教学质 量 的 最关键 因素 。能否运用教师 的教学 评价数据 ，通过数据 挖 掘技术找 出教师 的课堂教学 效果与教 师本人 自身综合素 质 的关系 。而通过所得 到的挖 掘信息 ，相关部 门就可 以得 出 相应 的决策信 息 ，在 进行班级 排课 时充 分考虑不 同素质 的 教师 在一个教 学班级 的配置情 况 。本课 题正是基 于数据 挖
Ｋｅ ｙ Ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ａｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｌ ｒ ｅ ｓ ； ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎｉ ｎｇ ； ｒ ｏ ｕ ｈ ｇ ｓ ｅ ｔ
随着计算 机相关技术 的飞 速发展和 教育模式 的改变 ， 各高 职院校纷 纷采用 了科 技化 的管理方 式 ，而在各 种管理 工作 中 ，教学 管理无疑是 重 中之 重 。各 高职院校都 会有 自 身的初 级数据 管理系统 ，这些管理 系统提供 了大量 数据 的 存储 、查询和报 表的统计 功能 。但 面对如此 丰富 的数据 ， 我们似乎 只能基 于表面 的数据得 到简单 的结 论 ，而不 能从
中图分 类号 ：Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ 文 献标识码 ： Ａ 文 章编号 ：１ ０ ０ ９ ． ９ １ １ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ ． ０ ０ ４ ７ ． ０ ３
ＤＯ ｈ １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ － ９ １ １ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ２ ． ０ １ ６