数据挖掘技术在优化中职计算机网络技术专业职业素养培养评价体系中的研究

发布时间：2017-04-14 02:15

  本文关键词：数据挖掘技术在优化中职计算机网络技术专业职业素养培养评价体系中的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：数据挖掘技术,即英文中所指的Data Mining,是指通过某种特殊的算法,对数据库中所包含的大量数据进行分析,发现大量数据之间所携带的某种隐藏信息,而数据挖掘的目的就是要找到这些信息之间的关联性。目前,从消费者习惯分析,到大数据的数据挖掘,数据挖掘的应用已经渗透至社会的各行各业。北京市信息管理学校自2011年起构建了计算机网络专业职业素养培养体系,该体系中的对学生职业素养的评价由教师评价和企业评价两个部分构成,其中以教师评价为主。该校现在所使用的评价体系中的各指标权重值是由教师决定,缺少与企业实际人才素养需求的联系,也不能及时动态地按照企业需求进行调整。依照目前的评价体系,能实现按照指标权重,对学生进行评价,可以对学生的成绩进行简单的图表分析。但是这些数据背后所隐藏的更多信息并没有被挖掘出来,为了使得该校的职业素养评价体系能够更好地发挥作用,必须对构成学生评价的教师评价部分和企业评价部分的数据进行更深层次研究。本文以北京市信息管理学校为实例,进行了数据挖掘技术课题的相关研究。使用聚类算法对该校的职业素养评价进行了深入的分析和研究。在此基础之上,为该校建立了一套专门的职业素养评价模型。并且将使用该模型得到的学生的评价数据与企业所提供的学生的评价数据进行了比对,最终发现出二者的关系,从而了解到企业对于学生素养培养层次的具体要求,实现了将学生的职业素养培养与企业对人才的职业需求对接的培养要求。使用关联规则对职业素养培养质量的数据进行数据挖掘后,便于学校找到培养质量的关键影响因素,为以后职业素养培养提供更为准确的理论依据。
【关键词】：数据挖掘 聚类分析 关联分析 素养培养体系 评价体系
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状和研究意义11-13
• 1.3 研究意义和内容13
• 1.4 组织结构13-15
• 第2章 数据挖掘理论的基础研究15-21
• 2.1 区分数据挖掘与知识发现15-16
• 2.2 解析数据挖掘的任务和功能16-17
• 2.3 对数据挖掘的过程进行研究17-19
• 2.4 数据挖掘方法的分类19
• 2.5 本章小结19-21
• 第3章 聚类与关联规则分析研究21-29
• 3.1 对聚类分析的研究21-24
• 3.1.1 什么是聚类分析22
• 3.1.2 基本聚类方法有哪些22-24
• 3.1.3 了解基于形心技术的K-均值方法24
• 3.2 对关联规则的研究24-28
• 3.2.1 什么是关联规则24-26
• 3.2.2 主要关联规则是如何分类的26
• 3.2.3 用对比理解主要关联规则算法26-27
• 3.2.4 学习Apriori算法27-28
• 3.3 本章小结28-29
• 第4章 聚类分析在职业素养评价中的应用29-51
• 4.1 职业素养评价体系模型的构建29-31
• 4.1.1 建立层次结构模型`29
• 4.1.2 层次分析法的主要步骤29-31
• 4.2 职业素养评价的现状31-33
• 4.3 聚类分析应用于职业素养评价模型33-40
• 4.3.1 具体实施过程33-34
• 4.3.2 算法的实现34-38
• 4.3.3 数据聚类的结果38-40
• 4.4 职业素养评价模型的改进40-47
• 4.4.1 对现有模型的改进40-44
• 4.4.2 一致性验证44-45
• 4.4.3 数据之间的转换45-46
• 4.4.4 对聚类的分析46-47
• 4.5 使用SPSS进行验证47-50
• 4.5.1 使用Spss验证改进前的模型47-48
• 4.5.2 使用Spss验证改进后的模型48-49
• 4.5.3 挖掘结果的现实意义49-50
• 4.6 本章小结50-51
• 第5章 关联规则在职业素养评价中的应用51-66
• 5.1 数据预处理51-53
• 5.1.1 确定挖掘的对象和目标51
• 5.1.2 对数据的采集51-52
• 5.1.3 对数据进行预处理52-53
• 5.2 对APRIORI算法进行改进53-54
• 5.3 关联分析职业素养评价下评价等级与学生之间的关系54-59
• 5.3.1 踏实肯干勇于探索与评价等级的联系54-55
• 5.3.2 团队协作精神与评价等级的联系55-56
• 5.3.3 服务意识和责任心与评价等级的联系56-57
• 5.3.4 积极分析和解决问题的意识与评价等级的联系57-58
• 5.3.5 学习意识与评价等级的联系58-59
• 5.4 使用SPSS进行验证59-64
• 5.5 本章小结64-66
• 结论66-67
• 参考文献67-71
• 致谢71

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1 黎洪生,卓祯雨;数据挖掘技术及其在过程监控中的应用[J];广东自动化与信息工程;2002年03期

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3 何志国,曹玉东;数据挖掘技术[J];攀枝花学院学报;2002年06期

4 贺玉珍;浅析数据挖掘技术[J];运城高等专科学校学报;2002年03期

5 庞先伟;基于数据挖掘技术的资源型学习[J];现代远程教育研究;2002年03期

6 卢辉斌,王拥军;数据挖掘技术在入侵检测中的应用[J];燕山大学学报;2003年02期

7 张丽丽;数据挖掘技术的应用分析[J];山西经济管理干部学院学报;2003年04期

8 张红军;谈谈数据挖掘技术及其应用[J];广西梧州师范高等专科学校学报;2003年03期

9 田小霞,刘晓霞;数据挖掘技术在客户保持中的应用研究[J];微计算机应用;2003年03期

10 刘兰辉;论前途光明的数据挖掘技术[J];内蒙古科技与经济;2004年05期

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1 孙义明;曾继东;;数据挖掘技术及其应用[A];全国计算机安全学术交流会论文集（第二十二卷）[C];2007年

2 马洪杰;曲晓飞;;数据挖掘技术和过程的特点[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展（上册）[C];1999年

3 宁红梅;安志兴;葛亚明;李敬玺;赵坤;钟华;陈俊杰;崔艳红;;数据挖掘技术在兽医学中的应用[A];Proceedings of 2010 National Vocational Education of Communications and Information Technology Conference (2010 NVCIC)[C];2010年

4 王桂芹;黄道;;数据挖掘技术综述[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

5 徐宝莲;李晓奇;;数据挖掘技术在网络游戏中的应用[A];第十一届中国不确定系统年会、第十五届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2013年

6 胡广芹;陆小左;;数据挖掘技术在中医诊断中的应用[A];中国中西医结合学会诊断专业委员会2009’年会论文集[C];2009年

7 戈欣;吴晓芬;许建荣;;数据挖掘技术在放射科医疗管理中的潜在作用[A];2009中华医学会影像技术分会第十七次全国学术大会论文集[C];2009年

8 铁军;吴智明;;数据挖掘技术在工业铝电解生产中的应用[A];第十九届全国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2002年

9 王建华;王菲;黄国建;;数据挖掘技术研究的现状及展望[A];中国运筹学会第六届学术交流会论文集（上卷）[C];2000年

10 肖健华;吴今培;;数据挖掘技术及其应用实例[A];2001年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2001年

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1 记者　吕贤如;大力加强数据挖掘技术研究应用[N];光明日报;2006年

2 主持人 李禾;数据挖掘技术如何驱动经济车轮[N];科技日报;2007年

3 梅静彦;数据挖掘技术在美国银行的应用[N];金融时报;2006年

4 邹广普;数据挖掘技术在保险业中的应用[N];中国保险报;2010年

5 陈晓 山西财经大学教师;数据挖掘技术在高校教学管理中的应用[N];山西经济日报;2010年

6 张崇峰;挖掘，再挖掘[N];中国计算机报;2003年

7 刘红岩、何军;利用数据挖掘技术获得商业智能[N];中国计算机报;2003年

8 ;IBM公司推出新型数据挖掘技术[N];中国高新技术产业导报;2001年

9 刘军 兰小红 龚富强;新技术为老装备“保驾护航”[N];大众科技报;2006年

10 ;软件产业人才培养又辟新路[N];中国高新技术产业导报;2000年

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1 沈忱;基于贝叶斯网络数据挖掘技术研究《本草纲目》活血化瘀类中药性—效—用关系[D];南京中医药大学;2015年

2 姚山;基于数据挖掘技术的造林决策研究[D];北京林业大学;2008年

3 曹秀英;基于粗集的数据挖掘技术及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2003年

4 伍平阳;基于数据挖掘技术的医疗设备绩效预测方法的应用研究[D];南方医科大学;2008年

5 刘刚;数据挖掘技术与分类算法研究[D];中国人民解放军信息工程大学;2004年

6 王勇;时序数据挖掘技术及其在水质预测中的应用研究[D];广东工业大学;2005年

7 熊忠阳;面向商业智能的并行数据挖掘技术及应用研究[D];重庆大学;2004年

8 朱恒民;领域知识制导的数据挖掘技术及其在中药提取中的应用[D];南京航空航天大学;2006年

9 毛国君;数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究[D];北京工业大学;2003年

10 王萍;基于数据挖掘技术的消费者行为研究[D];吉林大学;2004年

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1 肖建国;数据挖掘技术在就业指导与本科教学改革工作中的应用研究[D];吉林大学;2008年

2 钱和平;基于改进的灰色理论数据挖掘技术的研究[D];内蒙古农业大学;2010年

3 安冬冬;基于数据挖掘技术的常规公交服务水平评价体系研究[D];西南交通大学;2015年

4 陈萍;数据挖掘技术在网络教学中的应用研究[D];广东技术师范学院;2015年

5 邓博;基于数据挖掘技术构建电信4G客户预测模型的研究[D];兰州大学;2015年

6 赵明芳;数据挖掘技术在教学评教中的应用与研究[D];宁夏大学;2015年

7 苗家铭;基于数据挖掘技术的商业银行个人信用风险评估模型及其应用[D];南京财经大学;2015年

8 鲍素贞;数据挖掘技术在个性化网络教学平台中的应用研究[D];聊城大学;2015年

9 李文栋;基于Spark的大数据挖掘技术的研究与实现[D];山东大学;2015年

10 郭忠俊;基于数据挖掘技术的矿井提升机故障诊断研究[D];中国矿业大学;2015年

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