数据挖掘在PDCA循环管理模式中的应用, 是将数据挖掘技术应用于PDCA循环管理模式中, 以提高职业教育的质量和效率。PDCA循环管理模式，又称德明环，由美国质量管理专家W. Edwards Deming提出，包括四个阶段：计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）和行动（Act）。在PDCA循环管理模式中，数据挖掘技术的应用主要体现在以下几个方面：
1. PDCA循环管理中的数据挖掘：数据挖掘通过分析大量数据，从中寻找规律，然后将这些规律以可视化的方式表示出来，帮助决策者理解数据之间的关联因素。这有助于在PDCA循环的各个环节中做出更有依据的决策，从而提高质量管理和决策的效率。
2. PDCA循环管理中的应用：在PDCA循环管理模式中，数据挖掘可以帮助管理者在计划阶段制定出更合理的计划，执行阶段更有效地执行计划，检查阶段更准确地检查执行效果，行动阶段更有效地采取行动。例如，通过数据挖掘，管理者可以准确地找出质量管理体系中的问题，然后采取行动进行改进。
3. 数据挖掘的定义和应用：数据挖掘是通过统计学中的抽样、估计和假设检验，基于计算机模型的模式识别，人工智能等技术，从大量数据中寻找规律的技术。在PDCA循环管理模式中，数据挖掘的应用可以帮助管理者更准确地理解数据，从而做出更好的决策。
4. 数据挖掘在内部质量保证体系中的应用：在建立内部质量保证体系的过程中，数据挖掘技术可以帮助学校全面开展教学诊断与改进工作，找出教学过程中的关键问题，然后有针对性地进行改进。这有助于提高学校的教学质量，实现学校办学质量与内涵建设的目标。
5. 数据挖掘与诊断与改进的关联：诊断与改进的思路借鉴了全面质量管理（TQM）、目标管理、卓越绩效管理等理论，以考核性诊断为抓手，树立科学质量保证理念，培育特色质量文化。数据挖掘技术可以帮助管理者更有效地明确诊断与改进的目标数据，从而有目的、有依据地建设目标任务，落实行为。
6. 数据挖掘在高职院校质量保证体系中的应用：通过数据挖掘技术，可以进一步有效明确诊断与改进的目标数据，从而有目的、有依据地建设目标任务，落实行为。例如，可以通过数据挖掘找出高职院校在教学、学生管理等方面的问题，然后有针对性地进行改进，提高学校的教学质量和管理水平。
7. 数据挖掘在高职院校质量保证体系研究中的应用：本文系江苏省高校哲学社会科学研究基金项目——基于数据挖掘高职院校质量保证体系的研究，该研究基于数据挖掘技术，对高职院校的质量保证体系进行了深入的研究，提出了许多有价值的观点和建议。
数据挖掘在PDCA循环管理模式中的应用，可以帮助管理者更准确地理解数据，做出更有依据的决策，从而提高PDCA循环管理的效率和质量。这对于提高职业教育的质量和效率，构建现代职业教育体系，适应经济发展的新常态，具有重要的意义。
