數據倉庫與數據挖掘在圖書館決策管理中的應用

呂欣

摘要：時代在快速發展，科技在高速進步，計算機信息與技術已經遍布在各行各業，在高校教育工作的管理過程中，計算機與信息技術已經得到了廣泛的應用。在高校管理當中，各個管理部門都成立了自己獨立的信息管理系統。現階段，有許多高校都在學校管理過程中，結合以往的方式方法去總結發現問題，然后通過現在階段的信息管理模式進行經驗分析。在高校的圖書館當中為了對其進行科學有效的管理與決策，就必須進行有效的信息收集與分析，最好的方法是建立數據倉庫，從圖書館當中的大量信息中挑選出有用的信息，做出科學有效的決策。

關鍵詞：數據倉庫；數據挖掘；圖書館；決策管理；實際應用

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）06-0089-01

1 數據挖掘的基本功能

1.1 概念描述

對某一個對象的實際內涵進行描述并且將其存在的相關特點進行概括。一般情況下概念描述分為區別描述以及特征描述，特征描述是對對象的共同特征進行描述，而區別描述是描述不同對象之間的區別。

1.2 自動的預測趨勢以及行為

數據挖掘在大型全面的數據庫當中要找到預測性信息，曾經需要不斷大量的分析問題現在可以直接利用數據本身得到相應的結果。

1.3 關聯分析

在數據庫當中，有著一種重要的可被發現的知識，那就是數據的關聯，如果兩個或者兩個以上的變量之間存在著一定的規律性，這就稱之為關聯。關聯有三種分類，分別是因果、簡單以及時序等類型，在數據庫當中找到存在的潛在關系就是關聯分析的主要目的。關聯分析的生成規則有著一定的可信度。

1.4 偏差檢測

在數據庫當中經常有一些異常記錄下的數據，在數據庫當中檢測這些偏差非常有必要。偏差包括許多潛藏不明顯的差別，但卻是實際存在的，比如在分類當中的的不正常實例、觀測結果和模型的預測值的偏差以及不符合規則的特例等。解決這些問題的基本方法是找到參照值和觀測結果之間的差別。

1.5 聚類

把數據庫當中的記錄區分成一系列有意義的獨立子集，這就是聚類。其使人們對于客觀現實的認識得到了增強，并且決定了偏差分析和概念描述。教學分類學以及一般情況下的傳統模式的識別方式是聚類技術的主要分類。

2 數據挖掘的一般流程

數據挖掘技術一般分為三個步驟，即數據準備、數據操作、結果表達和解釋。

第一步，數據準備；數據準備這一步可以分為集成、選擇以及預處理等三個小步驟。區分出需要分析處理的數據集合、使數據挖掘的質量得以提高以及縮小數據的處理范圍等是數據選擇的主要目的，而數據的預先處理的主要目的是解決數據挖掘工具的局限性。

第二步，數據挖掘；在數據挖掘的階段又分為目標建立、工具選擇、模型探索和結果評價等四個階段。結果評價指的是將數據挖掘與搜索的過程進行多次重復的記憶，對于調整的精度進行調整，以此來達到最終目的。

第三步，結果的解釋以及表述階段；把最終用戶決策的目標當作依據對其搜索的信息進行探索分析，把相對來說有意義的信息提取出來然后提交給數據的決策者。

3 在公共圖書館的管理決策當中護具挖掘技術的實際應用

3.1 對信息資源的優化建設

公共的圖書館對于文獻的購置并不是自由的，而是有著極為嚴格的限制的。因此，關于如何正確的協調各門科目之間的比重分配，各種不同種類之間的文獻保持什么樣的平衡才能夠使得這些經費的效益能夠得到最大效益的發揮。這其中毫無意外會存在個人主觀性甚至是被個人喜好所左右的情況，這樣一來，就會造成圖書館的有效經費無法用到刀刃上，以至于圖書館的資源無法得到有效的使用致使信息資源存在很大的漏洞。

3.2 讀者的實際需求分析

現階段，一般的需求研究都是以讀者的需求為依據，因此存在很多大的局限性。這種形式下的需求的得到方式相對來說比較簡單容易施行，但是卻也存在著很多實際性問題。當前，對于需求領域的研究沒有涉及到這一方面，讀者的閱讀行為的細分都是以調查研究作為實際依據的。然而在實際當中，讀者借閱的大量數據可以完全體現讀者的閱讀行為。

4 結語

高校圖書的管理者在對高校圖書館的管理中，探索并發現了更加適合現在狀況的管理途徑，即數據挖掘技術與數據倉庫技術，然而，我國目前的數據倉庫技術的應用還不夠成熟。從高校圖書館的角度來看，在其進行管理工作的過程中，將數據倉庫技術與數據挖掘技術融入其中，在現有的數據管理系統的基礎上建立開創出針對于圖書館管理工作的數據倉庫。這樣以來，可以使本校的競爭力得以增強，管理者的決策得到輔助，同樣能夠讓學校在社會競爭越來越激烈的環境下占據優勢。

參考文獻

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