數據挖掘技術在高校資產管理中的應用探析

陳丹琦

當前是一個大數據時代，高校的建設發展要與時俱進，跟上時代前進的腳步。高校要想在競爭激烈的教育行業中脫穎而出，就必須不斷提升自身的影響力和競爭力，有效加強對各項資產的科學管理工作。隨著國民經濟的不斷增長、科學技術的不斷創新，數據挖掘技術發展得到了質的飛躍。眾所周知，高校資產管理涉及到眾多數據內容，通過高效利用數據挖掘技術對資產數據信息進行開發挖掘，不僅能夠保障高校最大程度提高各項資產的利用率，為廣大師生提供更加優質的服務，還能促進高校穩定持續的發展。

一、數據挖掘技術概述

數據挖掘技術是指通過科學運用一些智能方法，從海量的數據信息中挖掘提取出具有現實價值的新穎信息知識，這些信息能夠輔助各個行業領域做出最為科學的決策。數據挖掘技術作為一門綜合交叉性學科，涉及眾多的技術和理論。例如，常見的統計學知識、人工智能技術以及數據庫技術等。當前，在市場中被廣泛應用的數據挖掘技術包括聯機分析處理、決策樹、遺傳算法以及數據可視化等。高校在建設發展過程中要高度重視數據挖掘技術的應用工作，以幫助高校提高資產管理綜合水平，獲取到更多有價值的數據信息，從而促進各項管理工作更加順利的開展。

二、數據挖掘技術在高校資產管理中的實踐應用

（一）數據挖掘技術在采購預算中的應用

采購預算作為高校資產管理工作中重要組成部分，主要作用是為了幫助高校節省更多的采購成本，創造出更多的效益。因此，采購預算編制實際工作水平直接關系到高校資產管理的整體質量。資產采購部門在進行預算編制前，必須深入開展對項目的調研分析工作，充分掌握項目的實際需求、技術指標參數以及時間等內容。只有認真做好前期的采購數據準備工作，才能真正發揮出采購預算在資產管理中的作用。

高校采購部門管理人員可以通過利用數據挖掘技術的時序模式和預測分析的科學方法，從不同的角度分析判斷所要采購儀器設備的使用壽命，這些預測判斷數據能夠為高校采購預算提供科學依據。管理人員在采購預算編制中所要挖掘的數據主要包括設備維修記錄、管理維護成本、損耗情況以及學科方向等，通過對數據進行科學分析，能夠準確掌控到設備的使用壽命，從而更好地幫助高校去選購儀器設備等資產。

（二）數據挖掘技術在資產維修管理中的應用

高校相關工作人員在資產管理工作中，通過日常的維修管理能夠有效延長各項儀器設備的使用壽命，為高校創造出更多的經濟效益。高校在傳統的資產管理維修工作中，往往通過個人的工作經驗和水平進行綜合管理維護，這樣會造成較多實際問題發生。例如，對設備維護周期設置不合理，導致設備維護成本過高。然而，高校通過利用數據挖掘技術能夠挖掘出眾多設備維護管理工作中具有價值的信息內容，從而幫助管理人員對儀器設備展開科學的管理維修工作，節省更多的人工管理成本。管理人員運用高效實用的預測分析方法，能夠從設備使用維修情況的相關信息總結出最佳管理方法，促使設備得到更為合理的維護和檢修，有效延長設備的生命周期。與此同時，管理人員也可以通過使用預測分析方法，成功掌握了解到各項設備的實際養護檢修費用，從而控制好設備的日常管理支出費用。

（三）數據挖掘技術在資產配置中的應用

資產配置作為高校資產管理過程的一個重要環節，是高校資產管理部門必須高度關注的工作內容。實現各項資源配置是高校資產管理人員的最終目標，只有充分發揮各項資產資源的作用，才能促進高校教育更好地發展進步。因此，高校管理部門必須對各項資產進行科學分配，不斷加強對資產的分析利用工作。資產管理人員可以采用數據挖掘技術中的聚類分析法，嚴格按照學校當前的實際發展情況和水平，有針對性地對學校部門進行規劃組合，實現科學決策分析，明確資產的最終分配方案，只有這樣，才能促使高校資產管理配置活動更加科學高效。

三、結語

綜上所述，高校要不斷加強數據挖掘技術在資產管理中的應用工作，為廣大工作人員提供大量具有價值的實時數據信息，從而幫助管理人員作出科學決策，實現對各部門數據的整合加工，最大化發揮出資產的作用，為高校節省更多的資源成本。

（作者單位：廣東建設職業技術學院）