高校招生工作中数据挖掘技术应用.pdf

数据挖掘技术在教育领域的应用是一个相对较新的研究领域，尤其在高校招生工作中，数据挖掘技术可以发挥重要作用。数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的过程，它通过统计、模式识别、机器学习和数据库技术等多个领域的技术组合，分析数据，识别数据之间的关系，最终实现对数据的预测和决策支持。下面将详细介绍数据挖掘在高校招生工作中的应用。 我们要了解教育信息化的重要性。随着信息技术的快速发展，大量学生信息的积累使得教育数据挖掘成为可能。在这些数据背后隐藏着许多有价值的信息，需要通过数据挖掘技术来充分理解并利用。数据挖掘在高职院校招生工作中的应用可以为学校提供决策支持，帮助提高新生报到率，同时节省招生成本，实现招生效益最大化。 数据挖掘的过程模型是指导数据挖掘工作的重要工具。在高职院校招生工作中，数据挖掘过程模型可以分为六个主要阶段：招生业务理解、招生数据理解、招生数据准备、挖掘模型建立、挖掘结果分析和招生决策制定。这个过程模型帮助研究者和实践者从宏观层面和工程化方法上理解并实施数据挖掘工作。 在招生业务理解阶段，需要深入理解高职院校招生的基本情况，包括招生计划、专业设置、录取成绩及变化趋势等。同时，对招生相关的人力、数据和软硬件资源进行评估，并将招生工作面临的具体问题转化为数据挖掘问题。 招生数据理解阶段涉及对所需数据的全面调查和分析，从原始数据的收集开始，到数据描述和质量检验，目的是熟悉数据并鉴别数据质量问题。数据质量直接关系到数据挖掘结果的准确性和可靠性。 在招生数据准备阶段，数据挖掘人员需要进行数据选择和预处理。数据选择是指初步筛选数据挖掘所需的原始数据，而数据预处理则是数据挖掘过程中的关键步骤，涉及数据的清理、集成、转换、离散和规约等。 挖掘模型建立阶段要求根据实际招生问题和数据挖掘目标，采用合适的数据挖掘技术和工具来建立挖掘模型，并通过模型来优化招生决策。 在挖掘结果分析和招生决策制定阶段，根据定义的招生业务问题，对挖掘结果进行深入分析，将有价值的知识转化为可操作的决策信息，如采用可视化技术展示挖掘出的模式和数据。 文章中提到的使用数据挖掘技术有效分析招生数据，获取有价值的信息，是实现高校招生工作精细化管理的重要手段。通过对历史数据的深入挖掘，高校能够更好地了解潜在学生的特征和偏好，针对性地制定招生策略和计划，优化资源分配，提高招生效率和新生报到率。 综合来看，数据挖掘技术在高校招生工作中的应用是多方面的，包括招生计划的制定、学生选择的优化、录取政策的调整、教育资源的合理分配以及未来招生趋势的预测等。随着数据挖掘技术的不断完善和发展，其在高校招生工作中的应用将更加广泛，有力推动高校招生工作的科学化、规范化和精准化。