高校管理數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

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高校招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及教育方式的靈活多樣化，使大多數(shù)高校都面臨著學(xué)生人數(shù)的急劇增加與教學(xué)資源日漸緊張的矛盾，這給高校的管理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。因此，如何以最小的代價(jià)獲得最大的發(fā)展成為高校亟待解決的新課題。高校從整體的、宏觀的角度認(rèn)清形勢(shì)，解決問題，優(yōu)化教育資源配置，提高教育資源利用率。建立一個(gè)有效的高校管理決策支持系統(tǒng)（DecisionSupportingSystem，簡(jiǎn)稱DSS）顯得十分必要。該系統(tǒng)的各項(xiàng)功能除了能滿足日常簡(jiǎn)單的查詢、統(tǒng)計(jì)和維護(hù)、全局統(tǒng)籌規(guī)劃外，還要能夠保證管理各種信息、協(xié)調(diào)各部門工作順利開展，并能為高校管理者提供有關(guān)教育形勢(shì)的瞬時(shí)變化、發(fā)展趨勢(shì)，以及通過高科技手段來開發(fā)歷史數(shù)據(jù)，提取隱含在其中的事先未知的、潛在的、深層次的、有價(jià)值的信息，以利于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析和決策。一般在建立DSS時(shí)，會(huì)利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫（Database）技術(shù)，但有問題的數(shù)據(jù)庫滿足不了。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的出現(xiàn)給決策支持系統(tǒng)的發(fā)展注入了新的活力，它把決策者所需的信息從原始的操作數(shù)據(jù)中分離出來，把分散的、難以訪問的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為集中統(tǒng)一、隨時(shí)可訪問的信息，即數(shù)據(jù)倉庫對(duì)信息實(shí)現(xiàn)合理、全面而高效的管理。因此，研究數(shù)據(jù)倉庫和它的相關(guān)技術(shù)并應(yīng)用于高校決策支持系統(tǒng)中是極其有效的途徑[4]。本文所采用的解決方案，就是一個(gè)以數(shù)據(jù)倉庫(DataWarehouse，簡(jiǎn)稱DW)技術(shù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，簡(jiǎn)稱DM)工具為手段的高校管理決策支持系統(tǒng)DSS的設(shè)計(jì)方案。本方案中，數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)和組織高校的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘則利用該基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過一系列技術(shù)挖掘出有價(jià)值的知識(shí)信息，輔助決策。

1高校管理中的數(shù)據(jù)倉庫建立

數(shù)據(jù)倉庫不是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單堆積，而是抽取數(shù)據(jù)，并整理、轉(zhuǎn)化為新的存儲(chǔ)格式，把數(shù)據(jù)聚合在一種特殊的格式中。隨著此過程的發(fā)展和完善，這種支持決策的、特殊的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)即被稱為數(shù)據(jù)倉庫。對(duì)高校管理來說，DSS建立數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)可能來自人事處、學(xué)生處、教務(wù)處、財(cái)務(wù)處、后勤管理等職能部門和二級(jí)學(xué)院等，所有這些數(shù)據(jù)從結(jié)構(gòu)上看，是相對(duì)獨(dú)立的，是不利于高校決策者進(jìn)行全面分析和查詢的。根據(jù)高校DSS的需求，必須要求數(shù)據(jù)倉庫把分散的、難以訪問的數(shù)據(jù)從不同信息系統(tǒng)中分離出來，通過深層次加工把信息轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)集市(DataMart)以利于各個(gè)職能管理部門和院系作專題分析和輔助領(lǐng)導(dǎo)層決策[5]?？傊瑪?shù)據(jù)倉庫把高校分散的、難以訪問的日常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為集中統(tǒng)一、隨時(shí)可用的信息。建立數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)長(zhǎng)期復(fù)雜的過程。數(shù)據(jù)倉庫的真正價(jià)值在于幫助人們制定能夠改進(jìn)過程的決策。因此，有了數(shù)據(jù)倉庫，高校管理層決策時(shí)就可以依據(jù)事實(shí)，而不再是只依賴直覺。

2高校管理需要數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)目前高校管理信息系統(tǒng)的特點(diǎn)，首先需要將不同信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合、歸類，并進(jìn)行分析利用，即建立數(shù)據(jù)倉庫，在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，為科學(xué)決策提供依據(jù)支持。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、模糊的、隨機(jī)的、不完全的實(shí)際數(shù)據(jù)中，抽取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。從廣義上講，數(shù)據(jù)挖掘就是在觀察數(shù)據(jù)的集合中尋求模式的決策支持過程。因此，它除了處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)值型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，還可以對(duì)文本、圖形、圖像、WWW信息資源等半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象不僅是數(shù)據(jù)庫，也可以是文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集合或數(shù)據(jù)倉庫?；跀?shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其任務(wù)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫中尚未被發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。對(duì)于那些決策者明確了解的信息，可以用查詢等工具直接獲取，而另外一些隱藏在大量數(shù)據(jù)中的關(guān)系等信息就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[2]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可從數(shù)據(jù)倉庫中找出大量真正有價(jià)值的信息，可以更好地對(duì)高校各方面的發(fā)展趨勢(shì)做出定量的分析和預(yù)測(cè)。為高校的管理決策者提供更科學(xué)的決策基礎(chǔ)，從而有效地提高教學(xué)質(zhì)量，有針對(duì)性地加強(qiáng)教學(xué)管理。就目前高校的情況而言，現(xiàn)有的管理信息系統(tǒng)大都具有分類特性，因此高校管理DSS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法主要采用能實(shí)現(xiàn)分類模式分析的方法，以分類模式分析為主線，關(guān)聯(lián)模式分析為輔線結(jié)合其他分析方法進(jìn)行。

3決策支持系統(tǒng)技術(shù)分析

⑴基本概念管理的核心是“決策”。隨著時(shí)代的發(fā)展，高校比以往任何時(shí)候都面臨著更為復(fù)雜的生存環(huán)境，更難以形成并維護(hù)其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，競(jìng)爭(zhēng)的壓力對(duì)高校制定決策的質(zhì)量、速度都提出了更高的要求[1]。決策支持系統(tǒng)（DSS，DecisionSupportingSystem），是以運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)、行為科學(xué)和控制論為基礎(chǔ)，以信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和仿真技術(shù)為手段，針對(duì)半結(jié)構(gòu)化的決策問題，支持決策活動(dòng)的具有智能作用的人機(jī)系統(tǒng)[3]。該系統(tǒng)能夠?yàn)闆Q策者提供決策所需的信息、數(shù)據(jù)和背景材料，幫助明確決策目標(biāo)和進(jìn)行問題的識(shí)別，建立或修改決策模型，提供各種備選方案，并且對(duì)各種方案進(jìn)行評(píng)價(jià)和優(yōu)選，通過人機(jī)交互功能進(jìn)行分析、比較和判斷，為正確決策提供必要的支持。決策支持系統(tǒng)作為一種新型的信息技術(shù)，能夠?yàn)楦咝Ｌ峁└鞣N決策信息以及許多問題的解決方案，從而減輕管理者從事低層次信息處理和分析的負(fù)擔(dān)，使得他們專注于最需要決策智慧和經(jīng)驗(yàn)的工作，提高了決策的質(zhì)量和效率。從功能邏輯結(jié)構(gòu)上看，它是由模型庫系統(tǒng)、知識(shí)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及人機(jī)會(huì)話系統(tǒng)等部分組成的。⑵DSS的分析方法DSS應(yīng)滿足決策支持系統(tǒng)的要求和達(dá)到DSS的性能指標(biāo)，由于DSS的特殊性，對(duì)DSS的系統(tǒng)分析通常采用一種稱之為ROMC的方法。ROMC是一種基于決策過程基本活動(dòng)的方法，是決策者進(jìn)行表達(dá)（R）、操作（O）、存儲(chǔ)輔助（M）和控制（C）的方法，其基本思路是建立起DSS的要求與性能之間的關(guān)系，并力求減少它們之間的差異。ROMC分析方法是建立在用戶目標(biāo)的基礎(chǔ)之上的，它主要從以下幾點(diǎn)進(jìn)行分析：⑴提供表達(dá)式幫助決策者將問題概念化，以便于處理和交流；⑵提供分析和運(yùn)算這些表達(dá)式的操作方法；⑶提供輔助記憶手段；⑷提供控制機(jī)構(gòu)以處理和使用整個(gè)系統(tǒng)。

4基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)的建立

基于以上討論，一種基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)框架已經(jīng)出現(xiàn)。它由數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘工具、數(shù)據(jù)倉庫管理模塊、知識(shí)庫、知識(shí)發(fā)現(xiàn)模塊、人機(jī)交互模塊組成。系統(tǒng)的主要輸入是源于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)以及存儲(chǔ)在知識(shí)庫中的知識(shí)；人機(jī)交互模塊提供相互聯(lián)系的集成界面；數(shù)據(jù)倉庫管理模塊完成數(shù)據(jù)倉庫的創(chuàng)建以及數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的綜合、提取等各種操作，負(fù)責(zé)管理整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)；數(shù)據(jù)挖掘工具用于實(shí)現(xiàn)實(shí)際決策問題所需的各種查詢檢索工具和數(shù)據(jù)挖掘工具等，以實(shí)現(xiàn)決策支持系統(tǒng)的各種要求；知識(shí)發(fā)現(xiàn)模塊管理并控制知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程，它將知識(shí)庫中的信息和數(shù)據(jù)的輸入用于驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)選擇過程、知識(shí)發(fā)現(xiàn)引擎過程和發(fā)現(xiàn)的評(píng)價(jià)過程。以下描述建立決策支持系統(tǒng)的過程。①分析決策需求，確定決策主題，確定決策的問題。②確定數(shù)據(jù)來源，對(duì)異構(gòu)環(huán)境下可操作的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)記錄或文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行聯(lián)接，建立數(shù)據(jù)倉庫。③針對(duì)任務(wù)的所屬類別，選擇有效的數(shù)據(jù)挖掘算法并加以實(shí)現(xiàn)。④調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘功能，提煉數(shù)據(jù)，并與最終用戶交互、協(xié)同，得到所必須的有用的數(shù)據(jù)。⑤測(cè)試與評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性、有效性處理。⑥根據(jù)最終用戶的要求，建立適用于決策支持的集成界面和應(yīng)用程序，使用戶能在決策支持中運(yùn)用所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。以上過程是一個(gè)學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)和修改的過程，各步驟之間包含了反復(fù)循環(huán)，以達(dá)到對(duì)所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)不斷求精、深化，并使其易于理解的結(jié)果。

5結(jié)束語

數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持系統(tǒng)都是方興未艾的前沿科學(xué)，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得令人滿意的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為決策支持系統(tǒng)研制與開發(fā)提供了一種有效、可行的系統(tǒng)化解決方案。隨著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，決策支持系統(tǒng)的研究與開發(fā)將被推向一個(gè)更高的層面。在教育領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到管理信息系統(tǒng)中，以建立高校管理決策支持系統(tǒng)，最終可以達(dá)到我們的目標(biāo)——提高高校管理者的工作效率。這種方式為高校在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中掌握主動(dòng)，在未來的發(fā)展中爭(zhēng)取更廣闊的空間，發(fā)揮重要的作用，為高校的跨越式發(fā)展起到一個(gè)科學(xué)導(dǎo)向作用。

作者：朱鐵櫻 駱?biāo)?單位：浙江廣廈建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息與控制工程學(xué)院