本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在優(yōu)化中職計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專業(yè)職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)評(píng)價(jià)體系中的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),即英文中所指的Data Mining,是指通過某種特殊的算法,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中所包含的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間所攜帶的某種隱藏信息,而數(shù)據(jù)挖掘的目的就是要找到這些信息之間的關(guān)聯(lián)性。目前,從消費(fèi)者習(xí)慣分析,到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用已經(jīng)滲透至社會(huì)的各行各業(yè)。北京市信息管理學(xué)校自2011年起構(gòu)建了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)體系,該體系中的對(duì)學(xué)生職業(yè)素養(yǎng)的評(píng)價(jià)由教師評(píng)價(jià)和企業(yè)評(píng)價(jià)兩個(gè)部分構(gòu)成,其中以教師評(píng)價(jià)為主。該�，F(xiàn)在所使用的評(píng)價(jià)體系中的各指標(biāo)權(quán)重值是由教師決定,缺少與企業(yè)實(shí)際人才素養(yǎng)需求的聯(lián)系,也不能及時(shí)動(dòng)態(tài)地按照企業(yè)需求進(jìn)行調(diào)整。依照目前的評(píng)價(jià)體系,能實(shí)現(xiàn)按照指標(biāo)權(quán)重,對(duì)學(xué)生進(jìn)行評(píng)價(jià),可以對(duì)學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖表分析。但是這些數(shù)據(jù)背后所隱藏的更多信息并沒有被挖掘出來,為了使得該校的職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)體系能夠更好地發(fā)揮作用,必須對(duì)構(gòu)成學(xué)生評(píng)價(jià)的教師評(píng)價(jià)部分和企業(yè)評(píng)價(jià)部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次研究。本文以北京市信息管理學(xué)校為實(shí)例,進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)課題的相關(guān)研究。使用聚類算法對(duì)該校的職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)進(jìn)行了深入的分析和研究。在此基礎(chǔ)之上,為該校建立了一套專門的職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)模型。并且將使用該模型得到的學(xué)生的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)與企業(yè)所提供的學(xué)生的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比對(duì),最終發(fā)現(xiàn)出二者的關(guān)系,從而了解到企業(yè)對(duì)于學(xué)生素養(yǎng)培養(yǎng)層次的具體要求,實(shí)現(xiàn)了將學(xué)生的職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)與企業(yè)對(duì)人才的職業(yè)需求對(duì)接的培養(yǎng)要求。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘后,便于學(xué)校找到培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵影響因素,為以后職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)提供更為準(zhǔn)確的理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 聚類分析 關(guān)聯(lián)分析 素養(yǎng)培養(yǎng)體系 評(píng)價(jià)體系
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和研究意義11-13
• 1.3 研究意義和內(nèi)容13
• 1.4 組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 數(shù)據(jù)挖掘理論的基礎(chǔ)研究15-21
• 2.1 區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)15-16
• 2.2 解析數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)和功能16-17
• 2.3 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的過程進(jìn)行研究17-19
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘方法的分類19
• 2.5 本章小結(jié)19-21
• 第3章 聚類與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析研究21-29
• 3.1 對(duì)聚類分析的研究21-24
• 3.1.1 什么是聚類分析22
• 3.1.2 基本聚類方法有哪些22-24
• 3.1.3 了解基于形心技術(shù)的K-均值方法24
• 3.2 對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究24-28
• 3.2.1 什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則24-26
• 3.2.2 主要關(guān)聯(lián)規(guī)則是如何分類的26
• 3.2.3 用對(duì)比理解主要關(guān)聯(lián)規(guī)則算法26-27
• 3.2.4 學(xué)習(xí)Apriori算法27-28
• 3.3 本章小結(jié)28-29
• 第4章 聚類分析在職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用29-51
• 4.1 職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)體系模型的構(gòu)建29-31
• 4.1.1 建立層次結(jié)構(gòu)模型`29
• 4.1.2 層次分析法的主要步驟29-31
• 4.2 職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)的現(xiàn)狀31-33
• 4.3 聚類分析應(yīng)用于職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)模型33-40
• 4.3.1 具體實(shí)施過程33-34
• 4.3.2 算法的實(shí)現(xiàn)34-38
• 4.3.3 數(shù)據(jù)聚類的結(jié)果38-40
• 4.4 職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)模型的改進(jìn)40-47
• 4.4.1 對(duì)現(xiàn)有模型的改進(jìn)40-44
• 4.4.2 一致性驗(yàn)證44-45
• 4.4.3 數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換45-46
• 4.4.4 對(duì)聚類的分析46-47
• 4.5 使用SPSS進(jìn)行驗(yàn)證47-50
• 4.5.1 使用Spss驗(yàn)證改進(jìn)前的模型47-48
• 4.5.2 使用Spss驗(yàn)證改進(jìn)后的模型48-49
• 4.5.3 挖掘結(jié)果的現(xiàn)實(shí)意義49-50
• 4.6 本章小結(jié)50-51
• 第5章 關(guān)聯(lián)規(guī)則在職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用51-66
• 5.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理51-53
• 5.1.1 確定挖掘的對(duì)象和目標(biāo)51
• 5.1.2 對(duì)數(shù)據(jù)的采集51-52
• 5.1.3 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理52-53
• 5.2 對(duì)APRIORI算法進(jìn)行改進(jìn)53-54
• 5.3 關(guān)聯(lián)分析職業(yè)素養(yǎng)評(píng)價(jià)下評(píng)價(jià)等級(jí)與學(xué)生之間的關(guān)系54-59
• 5.3.1 踏實(shí)肯干勇于探索與評(píng)價(jià)等級(jí)的聯(lián)系54-55
• 5.3.2 團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神與評(píng)價(jià)等級(jí)的聯(lián)系55-56
• 5.3.3 服務(wù)意識(shí)和責(zé)任心與評(píng)價(jià)等級(jí)的聯(lián)系56-57
• 5.3.4 積極分析和解決問題的意識(shí)與評(píng)價(jià)等級(jí)的聯(lián)系57-58
• 5.3.5 學(xué)習(xí)意識(shí)與評(píng)價(jià)等級(jí)的聯(lián)系58-59
• 5.4 使用SPSS進(jìn)行驗(yàn)證59-64
• 5.5 本章小結(jié)64-66
• 結(jié)論66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71

【相似文獻(xiàn)】

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6 趙明芳;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)評(píng)教中的應(yīng)用與研究[D];寧夏大學(xué);2015年

7 苗家銘;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的商業(yè)銀行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及其應(yīng)用[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

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  本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在優(yōu)化中職計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專業(yè)職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)評(píng)價(jià)體系中的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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