数据挖掘技术在企业培训质量评估中的应用
质量管理体系中的数字化质量管理
质量管理体系中的数字化质量管理数字化质量管理在质量管理体系中的应用质量管理是企业生产经营过程中至关重要的一环，其目标是通过不断提高产品或服务质量，满足客户需求，增强市场竞争力。
随着信息技术的快速发展，数字化质量管理已经逐渐成为各行各业企业的共同选择。
本文将探讨数字化质量管理在质量管理体系中的优势和应用。
一、质量管理体系概述质量管理体系是指企业为保证产品或服务质量而建立的一套科学、系统的管理体系。
其包括质量管理的各个方面，如质量政策、质量目标、质量控制、持续改进等，并通过一系列的管理方法和工具来实现。
质量管理体系的目标是确保产品或服务符合相关标准和法规，提高客户满意度，降低质量风险。
二、数字化质量管理的意义数字化质量管理是将质量管理过程中的各项活动和数据数字化、信息化的管理模式。
它通过信息技术手段，将质量管理体系中的各个环节进行协同、集成和优化，提高质量管理的效率和精度。
数字化质量管理具有以下优势：1. 信息共享与传递更加便捷数字化质量管理使用电子文档和数据库存储和传输质量管理数据，使得各个部门之间可以更加便捷地共享信息和协同工作。
各个岗位的人员可以通过电子邮件、即时通讯工具等实时交流，提高沟通效率和准确性。
2. 数据分析与决策支持更加精准数字化质量管理通过数据化的方式记录和分析质量管理数据，能够更加准确地了解产品或服务的质量状况，及时发现问题和风险，并通过数据分析工具进行深入挖掘，提供决策支持，帮助企业实现持续改进和优化。
3. 流程管控与追溯更加严谨数字化质量管理通过建立标准化的质量管理流程和工作指引，实现对质量管理活动的全面管控和追溯。
通过系统的工作流程和任务提醒，保证工作按时进行，并通过扫描、追溯等技术手段，确保产品或服务全程可追溯，提高质量管理的可信度和可靠性。
三、数字化质量管理的应用数字化质量管理可以应用于企业各个环节和过程，以下是其主要应用领域：1. 产品开发与设计数字化质量管理可以通过虚拟样机、工程仿真等技术手段，实现在产品开发和设计阶段进行虚拟试验和分析，提前发现和解决潜在质量问题，降低开发成本和风险。
电信数据挖掘数据质量评估技术研究
电信数据挖掘的数据质量评估技术研究摘要：近年来，随着数据挖掘技术的不断更新与完善，无论是应用范围还是应用深度都是大幅度增加。
在电信领域中也是得到了快速的应用与发展。
因此，对其的研究工作既具有理论价值，又具有实际应用价值。
本文首先对数据挖掘有关概念进行分析，然后，对电信数据挖掘的数据质量评估技术进行详细探索，希望能够为有关的研究人员提供一些帮助。
关键词：电信数据挖掘；数据质量评估；应用分析中图分类号：tn91 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）11-0-01数据挖掘技术能够对海量数据中的需求数据进行快速、高效、准确的进行提取，其在电信领域中的应用为相关的工作人员节省了大量的工作时间和精力，提高了工作效率以及行业的经济收入。
其在电信领域中的主要应用包括：客户细分、流失预测以及话费欺诈分析等。
尽管在理论方面其功效很好，但是，由于实际的应用环境以及技术等方面的客观原因，目前电信数据的质量相对较差。
所以，在数据挖掘之前，数据质量评估工作是非常有必要的。
本文首先对数据挖掘有关概念进行分析，然后，对数据评估体系中的一些关键技术进行分析，最后，基于电信欠费挖掘主题的数据质量评估方法进行阐述。
一、数据挖掘的数据质量评估数据质量评估是对数据质量进行管理的工作内容之一，其主要负责对数据问题进行发现，并对其驱动力和风向标进行改善。
数据质量属于多为概念类型，其中的任何一个维度都表示一类审视数据质量的角度，例如：可靠度、完备度等。
数据质量评估主要是以需求作为导向，不同的应用背景之下相同的数据所能接受的程度有所不同，所以，实际上需求分析是对维度的选择过程。
数据质量分析基于不同的质量维度，以动态或者静态的方式对数据进行审视。
二、电信数据质量评估关键技术分析1.基于类分布的属性加权算法属性加权能够对所分类的数据中输入以及目标属性的相关性进行加权体现。
其中权责越大，说明相关程度越大，输入属性也就更为重要。
所以，其属性上的有关数据质量问题产生的负面作用也就越大。
数据挖掘技术在高校教学质量评估中的应用
是数 据库 存 中一种 重要 的 、 被发 现 的知 识 进行 关 可
通 常数 据挖 掘 的一般流 程包 括 以下 几个 步骤 ： 第
一
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作 者 简 介 ： 旭 军 （９ ６ ， ， 李 １７ 一） 男 安徽 巢 湖人 ， 士 ， 徽 经 济 管理 学 院 （ 硕 安 安徽 合 肥 ２ ０５ ） 算 机 工程 系讲 师 。 ３０ １ 计
收稿 日期 ： ０ １ ９ ２ ２ １ —０ — ８
基金项目： 安徽 经 济 管理 学院 教 学研 究 项 目（ｉ ｍ２ １０ ） ｙｙ ｊｘ ０ １ ５。
类别 数据 的整 体信 息 ．也就是 这种 类别 的 内涵描 述 ．
其模 型 的构造 也可 以通 过这种 描述 来完 成 ． 通常 用决 策树 或 者规则 的模 式来 表示 分类 是训 练数 据集 按照 相应 的算 法求 出 的分 类 规则 ． 规则 描述或 者 预测 等均 可采 用这 种方 法 。 四 ， 第 预测 。 这种 方法 是在 分析 历史 数据 的基 础上 挖掘 出数 据 的变化 规则并 建立 模 型 ． 再
数据挖掘技术在大数据分析中的应用
数据挖掘技术在大数据分析中的应用随着信息技术的飞速发展，数据量也越来越庞大，这就促使了数据挖掘技术的快速崛起。
数据挖掘技术是指从数据库中获取信息并进行分析、挖掘出有用的信息的过程。
在大数据分析中，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用。
本文将详细阐述数据挖掘技术在大数据分析中的应用。
一、数据挖掘技术与大数据分析数据挖掘技术是从大量数据中挖掘出有意义的信息，这些信息可以是隐含的、未知的或者新颖的。
而大数据分析是从海量数据中提取有效信息的过程，它可以使企业或组织更好地决策和实现业务目标。
数据挖掘技术和大数据分析有很大的关联，数据挖掘技术是大数据分析中的一项重要技术手段。
二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用1.决策树决策树算法是数据挖掘中常用的一种分类算法，可以帮助企业或组织快速分析数据并做出决策。
例如，在金融领域，银行可以根据客户的数据（如年龄、职业、收入等）构建决策树，预测客户是否会逾期还款，从而及时采取措施，减少损失。
2.聚类聚类是将相似对象分组的过程，该过程可以帮助企业或组织快速分析客户群体和商品类型，挖掘出其中的规律和特点。
例如，在电商领域，企业可以通过聚类算法将消费者分为不同的群体，然后根据不同群体的喜好和偏好，向不同群体推荐不同的商品，从而提高销售额。
3.关联分析关联分析是指在数据集中挖掘高度相关的数据，以发现数据集中的规律和关系。
例如，在零售行业，企业可以对销售数据进行关联分析，挖掘出商品之间的关联性，以便更好地制定促销策略。
4.文本挖掘文本挖掘可以将大量的非结构化文本数据转化为结构化数据，并提取出其中的有用信息。
例如，在舆情分析中，可以通过文本挖掘技术快速分析大量的新闻和社交媒体数据，并了解公众对某一事件或话题的态度和看法。
三、数据挖掘技术在大数据分析中的优势1.快速准确大数据分析通常需要处理海量数据，使用传统的手动方法处理数据耗时费力且容易出错。
数据挖掘技术可以通过算法迅速地对海量数据进行处理，准确地提取出有用的信息。
数据挖掘技术在成绩分析系统中的应用
数 据挖 掘 的任 务 主 要 是 关 联 分 析 、 类 分 析 、 类 、 测 、 聚 分 预 时 的 。 序 模 式 和 偏 差 分析 等 。
（） 联 分 析 （ ｓｃ ｔ ｎａａｙｉ １ 关 ａ ｏｉ ｉ ｎｌｓ １ ｓ ａ０ ｓ
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２０ ０ ７年 第 ８期
数 据 挖 掘 技 术在 成 绩 分 析 系统 中的应 用
王 颖
ｆ西 苑 中 学 ． 苏 徐 州 ２ １０） ２ ｒ － ２ ０ ６ 【 摘 要 １ 通 过 对 数 据 挖 掘 技 术 的概 念 、 掘 过 程 和 方 法等 知 识 的 简单 介 绍 ， 如 何 在 成 绩 分 析 系统 中应 用数 据 挖 掘 ， ： 挖 就
发 偏 零售、 融、 金 电信 等行 业 的 到广 泛 的 应 用 。 但 在 教 育领 域 却 并 没 异常 情 况 ． 现 数 据 库 中数 据 存 在 的 异 常情 况 是 非 常 重 要 的 。 有 引 起人 们 的普 遍 关 注 ． 着 教 育 信 息 化 进 程 的推 进 ． 随 产生 积 累 差检 验 的基 本 方 法 就 是 寻 找 观 察结 果 与参 照 之 问 的差 别 。 ３ 、数 据 挖 掘 的分 类 了 大量 的 、 杂 的数 据 。 复
从 中得 到促 进 教 学 的 所 需 信 息等 内容 进 行 了探 讨 ， 并提 出 了数 据 挖 掘 技 术 在 各 部 分 的 具 体 作 法 。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
工业制造过程中的数据挖掘应用分析
工业制造过程中的数据挖掘应用分析随着科技的发展，现代工业制造逐渐从机械加工转向智能化生产方式，数据在工业制造中扮演着越来越重要的角色。
数据挖掘作为一种从数据中发掘出隐藏信息的方法，在工业制造领域中有着广泛的应用。
本文将探讨工业制造过程中数据挖掘应用的分析。
一、数据挖掘在工业制造中的应用1.生产过程优化：数据挖掘可通过分析大量工业数据，确定生产流程瓶颈及原因，从而对生产过程中的各个环节进行优化。
2.产品品质控制：通过监控生产过程中的温度、湿度、压力等数据，及时发现异常情况，提高产品品质控制水平。
3.供应链管理：数据挖掘可帮助企业掌握供应链各个环节的实时状况，预测未来发展趋势，优化采购计划和物流方案，以提高企业运营效益。
4.产品质量分析：数据挖掘可分析产品的各项质量指标，帮助企业识别产品的不良原因，改进产品设计和生产工艺，提高产品质量。
二、工业制造数据挖掘的技术及方法1.数据收集：工业制造中需要收集的数据包括生产过程中的各个环节的温度、湿度、振动、电流、电压等。
数据采集可通过传感器、PLC等控制设备进行。
2.数据清洗：数据收集结束后，需要进行数据清洗和去除异常数据，以确保分析结果的准确性。
3.数据分析：数据分析包括常用的聚类分析、关联规则分析、分类分析等方法，以发现隐藏在数据中的规律和趋势。
4.数据挖掘工具：目前常用的工业数据挖掘工具包括RapidMiner、SPSS、KNIME等软件，这些软件凭借着用户友好的界面、丰富的功能等特点，帮助工厂实现智能化生产。
三、工业制造数据挖掘应用实例1.航空发动机故障预测：通过对飞机发动机的温度、振动、电流等数据进行监控和分析，识别故障模式，提高发动机的可靠性和安全性。
2.汽车制造质量控制：汽车制造中生产线上通过图像识别技术检测零件的外观质量，在检测过程中，通过引入数据挖掘技术，提升零件的检测精度和效率。
3.化工生产优化：化工生产中，通过挖掘历史生产数据，对工艺过程进行优化，提高产品的质量，降低能源消耗和污染排放。
数据挖掘在大数据分析中的应用
数据挖掘在大数据分析中的应用随着数字化时代的到来，大数据作为一种新型数据形式引领了信息时代的发展。
大数据在众多领域都展现出了其广泛的应用性和重要性，同时也面临着许多挑战和机遇。
为了有效地对大数据进行利用和分析，数据挖掘技术逐渐成为一种必不可少的工具。
本文将以数据挖掘在大数据分析中的应用为主题，探讨数据挖掘技术在大数据分析中的重要作用。
一、数据挖掘的概念和意义数据挖掘，是指通过从大量数据中发掘出隐藏的模式和关联性，从而提取出有价值的信息和知识的过程。
其主要目的在于发掘数据中隐藏的规律、趋势和模式等，从而帮助企业或者组织做出更加合理、准确的决策。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，包括商业、金融、医疗等多个领域。
其意义在于提高企业的生产效率、降低成本、提升市场竞争能力，并且发现新的商业机会。
同时，数据挖掘技术也是研究人员寻找信息、技术推进和创新的重要手段。
二、大数据分析的特点和挑战大数据分析是指从大量数据中提取知识和信息的过程，其特点在于数据规模大、速度快、结构松散。
大数据分析的主要任务是通过分析庞大的数据集，识别出其中潜在的规律，例如，发现其中的趋势、有价值的关联以及所涉及的变量等等。
在进行大数据分析时，受到以下几大挑战：首先是数据量大，有时甚至高达亿级别。
在处理如此大量的数据时，如何提高数据处理的效率是一大挑战。
其次是数据多元化，不同类型的数据在各方面差异较大，如何综合研究分析不同类型的数据，也将是一个挑战。
再次，由于数据具有复杂性、实时性和异构性等特点，因此如何确保数据的质量，进行有意义的特征选择和优化，成为数据分析中的一大难点。
三、数据挖掘在大数据分析中的应用数据挖掘技术在大数据分析中有多种应用，其中最为广泛的是聚类分析、分类分析、关联分析和异常检测。
聚类分析是指将具有相似性特征的数据划分为一类，不同类别之间具有较大差异，在研究数据类型比较多的场景，如视频图像、社交网络等领域具有非常广泛的应用。
数据挖掘课程的心得体会(2篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代背景下，数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息的技术，越来越受到人们的关注。
本人在本学期学习了数据挖掘课程，通过这门课程的学习，我对数据挖掘有了更深入的了解，以下是我对这门课程的心得体会。
二、课程内容概述数据挖掘课程主要涉及以下几个方面：1. 数据挖掘的基本概念、发展历程和常用算法2. 数据预处理技术，包括数据清洗、数据集成、数据转换等3. 关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等基本挖掘方法4. 数据挖掘在实际应用中的案例分析和研究5. 数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电商等三、心得体会1. 数据挖掘的重要性通过学习数据挖掘课程，我深刻认识到数据挖掘在现代社会中的重要性。
在当今社会，信息无处不在，数据已成为企业、政府、科研机构等各个领域的宝贵资源。
而数据挖掘技术正是从这些海量数据中提取有价值信息的关键。
掌握数据挖掘技术，可以帮助我们更好地了解市场趋势、客户需求、疾病成因等，从而为企业、政府、科研机构等提供决策支持。
2. 数据预处理的重要性数据挖掘过程中，数据预处理是至关重要的环节。
只有经过清洗、集成、转换等预处理操作的数据，才能保证挖掘结果的准确性和可靠性。
通过学习数据挖掘课程，我明白了数据预处理的重要性，并在实际操作中努力提高自己的数据处理能力。
3. 挖掘算法的应用数据挖掘课程介绍了多种挖掘算法，如关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。
这些算法在各个领域都有广泛的应用。
通过学习这些算法，我不仅掌握了它们的基本原理和实现方法，还学会了如何根据实际问题选择合适的算法。
4. 数据挖掘的实际应用数据挖掘课程通过案例分析，让我们了解了数据挖掘在各个领域的应用。
这使我认识到，数据挖掘技术不仅是一门理论课程，更是一门实用性很强的技术。
在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的方法和工具，以提高挖掘效率。
5. 数据挖掘的发展趋势随着大数据时代的到来，数据挖掘技术也在不断发展。
数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例
数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例随着互联网技术的发展和智能手机的普及，产生了大量的数据，其中包含了有关用户行为的宝贵信息。
客户行为分析是企业运营中不可或缺的一环，通过对客户行为的深入了解，企业可以更好地了解客户需求，提高销售效益，优化营销策略。
而数据挖掘技术作为一种有力的工具，可以帮助企业从庞大的数据中找出有价值的信息，提供洞察力和预测能力，为客户行为的分析提供决策支持。
下面将介绍几个数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例。
首先，以电子商务行业为例。
在电商行业中，用户行为数据非常丰富，包括用户的点击、浏览、购买等操作记录。
通过数据挖掘技术，企业可以对用户的购买行为进行分析，发现用户的购物偏好。
例如，当一个用户购买了某个商品后，数据挖掘技术可以通过关联规则挖掘算法找到其他与该商品相关的商品，进而向用户推荐相关产品。
此外，数据挖掘技术还可以对用户的购买历史进行聚类分析，将具有相似购买行为的用户划分到同一个群组，从而为企业提供个性化的推荐服务，提高用户的购买转化率。
其次，以金融行业为例。
金融行业与数据挖掘技术的结合，使得企业可以更好地了解客户的财务状况和投资行为，为客户提供个性化的金融服务。
例如，数据挖掘技术可以基于客户的交易记录，通过聚类分析将客户划分为不同的投资偏好群组，进而制定个性化的理财方案。
此外，数据挖掘技术还可以发现异常交易行为，及时发出警报，预防金融欺诈事件的发生。
再次，以社交媒体为例。
随着社交媒体的快速发展，用户在社交媒体平台上产生了大量的行为数据，如点赞、评论、分享等。
通过数据挖掘技术，企业可以分析用户在社交媒体上的行为，了解用户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而根据用户的需求进行个性化的推荐和营销。
例如，企业可以根据用户的兴趣爱好，向其推荐相关的文章、视频和活动，提高用户的参与度和粘性。
此外，数据挖掘技术还可以通过社交网络分析，发现影响力较大的用户，将其作为品牌传播的重点对象。
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１ ２ Ｍ ｉｒ ｓ ｆ ＱＬ Ｓ ｒ ｅ ａｙ ｉ Ｓ ｒ ｉｅ ． ｃ ｏ ｏ ｔＳ ｅ ｖ ｒＡｎ ｌｓｓ ｅ ｖｃ ｓ
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评估 系统 中 ， 讨影 响培 训质 量 的关 键 因素 ， 探 培训 效果 的好差 与 培训 内容 、 教学 方 法 、 学态 度 、 目设计 等 教 项 之 间 的联 系 ， 而更 加合 理地 策划 培训 项 目， 从 提高 培训
质量。
１ 数 据 挖 掘技 术
数据 挖 掘是近 年来 随着人 工 智能 和数据 库 技术 的
ｏｆｔ ａｎｉ ． ｒ ｉ ｎｇ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｎ ｎ ｄ ｃ ｓｏ ｒ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ， ｎ ｅ ｐ ｉｅ ｔ ａ ｎ ｎ ｑ ａ ｉｙ ｅ ａ ｕ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ａ ｍｉ ｉ ｇ， ｅ ｉｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｏ ｉ ｈ ｅ ｔ ｒ ｒｓ ｒ ｉ ｉ ｇ， ｕ ｌ ｖ ｌ ａ ｉ ｔ ｏ
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决策 树方 法利 用信 息论 中的互 信息 （ 息增 益） 信 寻
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＊
收稿 日期 ：０ ２０— ３ 修 回 日期 ：０ ２０ —５ ２ １—２０ ， ２ １ —４０
１ １ 决 策树方 法 ．
询 、 计 等数据 表 面信息应 用 阶段 ， 统 如何 深入 利用 这些 数据 ， 现有 的培训 数据转 化 为可利 用 的信息 ， 将 为培训 策划 者 、 管理者 提供 决策支 持 ， 已经 成为 培训 领域 中需 要解 决 的问题 。 数据 挖掘技 术是 能够 从 大量 的 、 完整 不
算 法 计算 每 个属 性 的信 息增 益 ， 有 最高 信 息增 具
益 的属 性选 作 给定集合 ５的试 属性 。分 类 的 目的是 提取 系统 信息 ， 系统 向有 序 、 使 规则组 织 的方 向发展 。
总 体效果 ７个 指标 作为 项 目评价 总体效 果指 标 的类别 和 训 练样 本 数 据 ， 中 ｙ 表 示 项 目编 号 ， ｄ分 为 ４ 其 ｍｙ 个级 别 ： ； 好 较好 ； 般 ； 。 目的是 挖掘 出培 训 总体效 一 差
（１Ｓ ， ， 一 Ｅ （ ｓ ，２ … Ｓ ） Ａ）
依 据 图 １ 图 ２原 始 数 据 ， 合 应 用 情 况 ， 择 、 结 选 １＝授 课 内 容 、 ２ 授 课 方 法 、 ３ 教 学 态 度 、 ： ： 一 一
ｐ４ Ｊ ＝教 学 效果 、 ｊ 一项 目设计 、ｊ 一班级 服 务 、 一 ｐ５ ｐ６ 矽
中 图分 类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ２４ 文献标识码 ： Ａ
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｉ ｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｔ ａｉｙ ｐ ｉ ｔｏ ｆＤａ ａＭ ｎ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏ Ｑｕ ｌｔ ｃ
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划 分 的纯 度越高 。熵越 大 ， 表示 系统越混 乱 。
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图 ２ 教 师评 价原 始 数 据
中样 本 属 于 Ｃ 的概 率 。
属 性 获 得 的信 息增 益 ， 公 式 为 ： ｉ （ ＝ 其 Ｇａｎ Ａ）
果 的好坏 与 哪些 因素关 联较 大 。如图 ３所示 。
所 以 ， 择属 性对 节 点进 行划 分 的标准 就 是选 取 信 息 选
增 益最 大 的属性 Ｌ。 ４ ］
Ｉ Ｄ３算 法 的 优点 是 ： 法 的理论 清 晰 ， 算 方法 简 单 ， 学 习能力 较强 。其缺点 是 ： 只对 比较小 的数据集 有 效 ，
＊ ＊ 吕秀华 ， ，９ １ 生 ， 士 ， 程 师 ， 究 方 向 ： 据 库 、 络 安 全 。 女 １７ 年 硕 工 研 数 网
数据 挖 掘 技 术 在 企 业 培 训 质 量 评 估 中 的 应 用
个 结 点 ， 根据 字段 的不 同取值 建立树 的分支 ， 每个 再 在 分支 子集 中重 复建 立树 的下 层 结点 和分 支 的过 程 ， 即 可建立 决 策树 ［ 。 ３ ］ 某 属 性 的信息增 益按下 列方法计算 。通 过计算 每 个属 性 的信息增 益 ， 获得具有 最大信 息增益 的属性 。 设 是 ｓ 个数 据样 本 的集合 。假定类 标号 属性 具
摘
要 ： 过对 数 据 挖 掘 决 策 树 算 法 的 研 究 ， 用 Ｍ ｉ ｏｏｔ ＱＬ ｅｖ ｒ０ ０Ａ ａｙｉ Ｓ ｒｉ ｓ 成 培 训 质 量 评 估 数 据 的 分 析 ， 通 应 ｃ ｓｆ Ｓ Ｓ ｒｅ２ ０ ｎ ｌｓ ｅｖ ｅ 完 ｒ ｓ ｃ
发 现 了影 响 培 训 质 量 的关 键 因素 ， 为培 训 策 划 及 实 施 管 理 提 供 了依 据 ， 利 于 提 高 培 训 质 量 。 有 关 键 词 ： 据 挖 掘 ， 策 树 算 法 ， 业 培 训 ， 量 评 估 数 决 企 质
有ｒ ｎ个不 同值 ， 定义 个 不同类 Ｃ （一１ … ， ） 设 ｓ ， 。
析培训 评估 数据 ， 取有 利用 价值 的信 息 ， 持 培训 项 获 支 目管理 与策 划 。
２ 应 用 实 例
培训 评估 是 培训 管理 中 的重 要组 成 部 分 ， 训 组 培
织 者 可 以通 过评 估对 培训 效 果 进行 合 理 的判 断 ； 以 可 找 出培 训 的不 足 ， 总结 经 验 教 训 ， 以便 改 进 今 后 的 培 训 ； 以 为管 理 者 决 策 提 供 重 要 信 息 ； 升 管 理 水 平 可 提 等 。 文 以项 目评 价 与教 师评 价为原 始数 据进 行 分析 ， 本 使 用决 策树 方法 进行 培训 质 量的实验 研究 。 从 项 目培 训 数据 库 中获 得 ２ １ ０ １年度 培训 评 估 的 原始数据 ， 目评价如 图 １所示 、 项 教师评价如 图 ２所 示 。
Ｔｈ ｅ ａ ｔ ｒ ｒ ｖ ｄ ｄ ａ ｂ ｓｓ ｆ ｒｔ ａ ｎ ｎ ｌ ｎ ｉ ｇ ａ ｄ ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｎ ｍ ａ ａ ｅ ｎ ， ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｑ ａ ｉ ｅ ｋ ｙ ｆ ｃ ｏ ｓｐ ｏ ｉ ｅ ａ ｉ ｏ ｒ ｉ ｉ ｇ ｐ ａ ｎ ｎ ｎ ｍ ｌ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ Ｔｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ｕ ｌ ｙ ｏ ｍ ｔ
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培 训领 域 ， 培训 质量 评 估数 据 中提 取 出 隐藏 在数 据 从 中有 价值 的信 息 。 比如将 决 策树算 法应 用 于培训 质量
的、 有噪 声 、 模糊 的、 随机 的原始 数据 中、 提取 隐含 在其 中、 们 事先不 知道 、 人 但又 是潜 在有 用 的 、 可信 的、 有价 值信 息 的技术 ［ 。 １ 为此 ， 虑将 数据 挖掘 技术 引入 企业 ］ 考
决 策 树方 法最早 产生 于 ２ ｏ世 纪 ６ Ｏ年代 ， ２ 到 Ｏ世 纪 ７ Ｏ年 代末 ， ＪＲ ｓ ｉｌｎ提 出 了 Ｉ 由 ｏ ｓＱｕｎａ Ｄ３算 法 ， 此 算 法 的 目的在 于减少 树 的深度 。但 是忽 略 了叶子数 目 的研 究 。Ｃ ． ４ ５算法在 Ｉ 算 法 的基础 上 进行 了改进 ， Ｄ３ 对 于 预测 变量 的缺值 处理 、 剪枝 技术 、 生规 则等 方 面 派 作 了较 大 改 进 ， 既适 合 于分 类 问题 ， 适 合 于 回归 问 又 题 。 了适 应处 理 大规模 数据集 的需 要 ， 来 又提 出 了 为 后 若 干 改 进 的算 法 ， 中 Ｓ Ｉ ｓ ｐ ｒｖｓｄ ｌ ｒ ｉｇ ｉ 其 Ｌ Ｑ（ｕ ｅ—ｉ ｅ ｎｎ ｎ ｅ ａ