数据挖掘技术作为一种从大量不完整或模糊的数据中提取信息和知识的方法，在高校设备档案管理中具有广泛的应用。在本文中，作者刘璐璐探讨了数据挖掘技术在高校固定资产设备档案的管理与应用，并提出了几项运用数据挖掘技术管理的措施，充分说明了数据挖掘技术管理模式的优势所在。
数据挖掘技术在高校设备档案管理中的应用包括多个具体方法，例如关联分析法、序列模式分析法、分类分析法、聚类分析法和孤立点分析法。这些方法分别用于从统计学的角度发现数据集中的频繁项或集合、解释数据集合的特征、对有关数据信息进行分类、细致加工分析数据信息，以及发现数据中的故障或排斥的信息点或信息段。
关联分析法通过发现频繁出现的数据集合来分析这些数据的特征和性质。举例来说，它能帮助发现用户的购买习惯，从而对市场分析和商品陈列有指导作用。序列模式分析法则通过有序的集合来发现频繁项集的规律性，例如，它可以用于分析超市中顾客的购买序列，从而优化商品的摆放和推荐。分类分析法则通过一定方式对数据进行分类，比如学校可以利用学生的基础信息数据，对学生的学习基础、掌握知识情况和分数情况等因素进行层次分划，从而对学生进行更合理的分类管理。聚类分析法则通过对已有数据信息进行再次加工分析，如通过学生的基础信息数据将所有学生信息分组，对学习模式进行描述，找出特征，帮助教师制定更有针对性的授课方案。孤立点分析法则识别出数据中的异常或错误信息点，对于风险管理具有重要意义，例如在银行和金融领域发现诈骗行为。
高校设备档案管理由于种类繁多、使用频率高、要求高的特点，传统的手工管理方式已经无法满足现行工作需求。因此，需要将手工管理模式与现代化网络数据库管理模式相结合。数据挖掘技术的应用使设备档案管理从传统的静态模式管理转变为动态管理，实现了数字化统计过程，不仅方便了档案的录入和查阅工作，而且实现了资产信息的动态更新，大大提高了档案管理员的工作效率。通过数字化录入模式，资产管理人员能够及时了解学校设备的信息，实现了录入、编辑、修改等功能，达到了方便高效的管理目标。
在具体应用方面，设备档案分类是将所有固定资产和低值易耗品的档案进行横向和纵向的分类管理。数据挖掘技术的应用可以细致而准确地进行档案分类，例如，按照属性类别进行排序，从而提高档案管理的效率。
总体而言，数据挖掘技术在高校设备档案管理中的应用能够帮助档案管理人员更好地进行档案的整理和分类，使得档案管理从传统的手工方式转变为数字化、智能化管理，从而提高管理效率和准确性，为高校资产管理提供强有力的技术支持。
