### 数据挖掘技术概述
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经成为数据仓库和人工智能领域中的一项重要技术。它通过对数据库和数据仓库中的大量数据进行自动化的分析，旨在发现数据中的潜在模式、未知关联、数据分布特征及趋势预测等。数据挖掘技术的应用不仅能够帮助组织机构理解过去和现在的数据，还能为未来的决策提供科学依据。数据挖掘的过程一般分为四个步骤：数据清理、数据集成、数据选择与变换、以及应用算法进行数据挖掘。
#### 数据挖掘算法
数据挖掘常用的算法包括决策树分析、关联分析和聚类分析等。
1. **决策树分析算法**：这是一种树状结构的算法，通过递归选择信息量最大的字段中的有价值信息建立内部节点，将测试条件、测试结果以及分类后的结果分别对应到树的中间节点、分枝以及叶节点上。
2. **关联分析算法**：该算法主要用于数据间相互联系的挖掘，以识别频繁项集和构建关联规则。著名的算法包括A priori算法，通过两步迭代实现规则的发现：首先找出所有用户设定最低支持度以上的频繁项集，然后从频繁项集中提取置信度不低于用户设定最低值的规则。
3. **聚类分析算法**：该算法通过分类规则将数据集划分为多个具有相似特征的类集，从而使得同一类集中的数据特征具有相似性。通过聚类分析，研究者可以发现数据的分布特征并据此得出相应结果。
### 中职毕业生跟踪调查与数据挖掘技术应用
在中职教育领域，毕业生的就业质量和专业技能型人才的市场需求成为了中职学校重点考虑的问题。为了提高毕业生的就业质量，中职学校开始实施毕业生跟踪调查，并采用数据挖掘技术分析毕业生的就业数据。
#### 应用情况
中职学校利用数据挖掘技术分析了近年来毕业生的就业数据，通过EXCEL工具对毕业生就业数据进行清理和集成，并利用关联算法与聚类算法分析毕业生的就业规律。通过聚类分析算法，毕业生可以根据专业、职业、行业、工作城市和首份工作获取渠道等信息被分为不同的类别，如省内和省外两类。通过关联分析算法，可以发现特定专业与职业类别之间的关联，以及毕业生倾向于从事的岗位类型。
#### 提高就业满意度
通过数据挖掘技术，中职学校能够掌握毕业生的就业规律，为学校的就业工作提供决策依据。分析结果显示，焊接技术应用、机械加工技术等专业具有较高的就业率，而计算机岗位就业相对较困难。学校应针对就业岗位分布不均衡的情况进行深入探究，并采取有效措施提高就业率，确保专业对接市场需求。
### 结论
数据挖掘技术的应用为中职学校提供了科学的决策依据，帮助学校更好地理解毕业生的就业趋势和市场需求，从而能够针对性地进行专业设置和课程调整，提高人才培养质量。通过就业数据的综合分析，中职学校能够更有效地与企业合作，提高毕业生的就业满意度，为社会培养出更多符合市场需求的专业技能型人才。
