基于OLAP和数据挖掘技术的高考志愿填报方式分析评估方法

发布时间：2020-03-29 21:21

【摘要】： 2008年1月11日,国家教育部在《关于做好2008年普通高等学校招生工作的通知》中提出了进一步改进志愿填报和投档录取方式的要求,鼓励各省市采取平行志愿投档。平行志愿填报方式改革浪潮兴起,各省市都相继从“志愿优先”的梯度模式向“分数优先,遵循志愿”的平行志愿填报方式过渡。 然而,改革后的高考志愿填报及投档方式是否合理,是否能最大限度的满足考生特别是高分考生的意愿,一直是社会各界尤其是各省市招生考试机构和考生密切关注的问题。如何才能科学、系统、量化的对现行志愿填报及投档方式进行评估,并在此基础上提出更新更好的志愿填报及投档方案,是一个迫切需要解决的问题。 本文依据某省多年来高考录取积累的数据,运用数据仓库技术对杂乱的数据进行整理、集中,并通过联机分析OLAP及数据挖掘两种智能技术对志愿填报方式改革成效进行评估。其中,联机分析技术OLAP依据志愿覆盖率、志愿匹配度、一志愿满额率以及高校历年最低录取分数线的指标对该省现行的平行志愿填报方式进行了分析评估；数据挖掘主要从第一志愿录取情况、前三个志愿录取情况、以该省2005年改革为分割点等三个方面来分析并解释挖掘结果,为决策者提供参考。 分析结果表明,该省2005年实行的“1+2+3”准平行志愿填报方式在一定程度上保护了高分考生,提高了考生志愿满意度,符合初衷。相应的分析评估还能为可能推出的“一档多投”投档方式提供必要的理论支撑,并为各省市招生考试机构提供决策参考。
【图文】：

第二章相关理论与技术基础如前所述，现今的志愿填报方式分析评估方法暂停留在“文字”层面，若要从大量的招生数据中获取有价值的信息来辅助志愿填报方式改革，，需要结合商务智能技术中的数据仓库技术、OLAP联机分析技术和数据挖掘技术。本章节对相关理论和技术进行阐述，为后面的章节作铺垫，使后面的问题阐述更为简明扼要。2.1商务智能概述目前，随着信息技术在企业中的普遍应用，企业产生了大量的极富价值的电子数据，如何及时、准确的从数据中提供有价值的决策信息已成为企业生存与发展的核心竞争力。但这些数据大都存储于不同的系统中，数据的定义和格式也不统一，商务智能(BusinessIntelligence)系统能从不同的数据源收集的数据中提取有用的数据[7]，对数据进行抽取、转换、加载，将其存入数据仓库或数据集市中;然后运用多维查询、分析工具、数据挖掘工具等对信息进行处理和展现，使信息变为辅助决策的知识，并将知识以适当的方式展示在决策者面前，供决策者运筹帷握。以下是商务智能解决方案体系架构图:

~~~~~~~~~~~~~数据挖掘‘ ‘ 加 加载载 载 载载载载载应应应应应 应 应应应用用鑫娜豁戮黔

本文编号：2606529