數據挖掘技術在高職院校招生工作中的運用分析

李妍

摘要：隨著信息爆炸性的增長，人們開始利用數據挖掘技術來獲取想要的信息。這項技術不僅便利了人們的生活，也對高職院校的招生工作起到了很大的幫助作用。建立以數據挖掘技術為基礎的高校招生信息管理系統，這個系統可以有效的提高招生工作效率。基于此，本文主要介紹了高職院校招生信息的管理系統，并分析出幾點數據挖掘技術在高職院校招生工作中的應用，以供相關人士參考。

關鍵詞：數據挖掘技術;高職院校;招生工作

中圖分類號：TP311.13?? 文獻標識碼：A?? 文章編號：1672-9129（2020）12-0048-02

引言：高職院校主要培養具有高級技術才能的人才，但是在人們傳統的理念中，很容易輕視高等職業院校，認為只有成績不好的學生才會去高職院校接受教育，這種觀念導致了高職院校的招生工作難以開展。因此，為了使高職院校招生工作能夠順利進行，就要引進數據挖掘技術，用該技術獲取學生的信息，建立專門的招生信息管理系統，方便院校管理，這對高職院校未來的發展也提供了幫助。

1 高職院校招生信息管理系統

1.1 高職院校招生信息管理系統的內容。就當前來說，高職院校的招生系統主要可分為電腦化和自動化。構建模型主要是為了讓一些重要有效的信息能夠更加直觀地展現出來。用這種構建模型的方式來共享信息資源有很多好處，首先，對于同意遠程錄取的一些考生來說，這能夠幫助他們及時地把信息提取出來，供錄取工作人員進行信息錄取，保證了工作的時效性。其次，對計劃管理來說，各個專業的計劃信息、事業信息等都是來自錄取信息。現在，大多數高職實際上，在對故障熱像圖進行拍攝的過程中，常受到諸多因素的干擾，不利于比較熱像圖，有礙于診斷分析的開展，影響因素主要包括以下方面。環境溫度因素：由于天氣以及季節存在差異，在對故障熱像圖進行拍攝時，針對于標準熱像圖以及環境溫度，兩者之間相差可高達數十度，在很大程度上，能直接影響診斷分析。檢測角度因素：也就是針對于檢測面以及鏡頭平面，兩者之間的角度。對于檢測角度而言，紅外發射率與其息息相關，一般情況下，若檢測角度低于30度，對檢測結果影響并不大。檢測距離：也就是針對于檢測面以及鏡頭平面，兩者之間的距離。通常情況下，在空氣中，紅外線衰減并不大，而且在電路檢測方面，距離基本上處院校的招生系統就是一個適用于高等職業院校招生管理模式的管理軟件，這個軟件能夠滿足對新生錄取的大部分需求，考生的信息需要先導入到系統中，之后再按計劃對這些信息進行篩選管理和規劃，之后導入考生圖片信息，這些完成之后則需要對考生信息進行查詢、管理、審核等，甚至這個軟件還需要有打印新生通知書和分析統計招生信息的新功能。利用這種系統，從事招生工作的人員能夠及時準確地掌握招生過程中所有可能涉及到的考試信息和招生統計信息[1]。

1.2 高職院校招生信息管理系統的設計和實現。由于現在高等教育的普及，學校與學校之間的競爭激烈，招生工作將面臨著的市場運行機制的挑戰，若仍然保持這些傳統的高考觀念，存在偏見，那么招生的工作難度絕對是相當大的，而招生工作可以說是學校生存和發展的生命線，所以必須要對此進行改變。例如，青島港灣職業技術學院，通過招生管理系統對往年的招生數據進行匯總分析，為今后的招生決策提供了信息基礎，這能保證在招生決策方面更加具有先導性。

2 高職院校招生工作中對數據挖掘技術的應用

2.1 數據挖掘技術和傳統數據分析技術相比的優越性。查詢、報表和網絡聯機等都屬于我國傳統的數據分析技術，現在出現的數據挖掘技術與數據分析技術有著根本性的區別，即數據挖掘技術一般是在沒有明確的假設條件使用，根據已有的特征來對數據所包含的潛在信息和知識進行深入的挖掘和發現。而這些需要挖掘的信息往往具有先驗性，因此通過這項技術往往能夠提前獲得有效實用的信息。這項技術最厲害的功能是能夠挖掘出一些潛在信息，這對于預測未來的事情具有重要作用，掌握這些信息往往能使預測更加準確。但是，和這些優勢相比，傳統的數據分析所獲得的信息顯得缺乏及時性，基于已有的數據來進行分析，在呈現的時候還需要借助于統計學的知識，才能讓人更加容易的理解這些內容。此外，受數據分析的影響，數據倉庫中往往都是反應客觀世界歷史真實性的數據，一般情況下載入和訪問是一起的，另外還需進行查詢。對倉庫中的數據進行合理的選擇和分析是進行數據挖掘技術的基礎，進而才能分析出有用的信息[2]。作為一個反復循環的過程，每一個步驟都需要準確有效，達到預期的目標，如果不行，就要返回之前的步驟，重新分析調整，只有這樣才可以提高數據挖掘和分析的安全性能。

2.2 模式評價與解釋。通過關聯分析往往會得到一系列的關聯規則，這些關聯的規則有很多對我們是有用的，我們需要從中將他們挑選出來，并對他們進行理性的分析來總結出其現實意義。分析這些關聯規則，我們需要對最小支持度與最小的可信度進行合理的設定，這一點非常重要也很難掌握，支持度過大或可信度過大都不好。此外，可信度也不能過低，否則將會導致所產生的關聯規則過多，難以篩選出有用的關聯規則。

3 結語

綜上所述，高職院校在招生時時常面臨著很大的競爭壓力，要想能夠讓招生工作順利進行，招到足夠多數量的學生，就要充分的利用數據挖掘技術。這項技術可以根據高職院校的特點制定合適的招生方案，以及設計方便管理的招生信息管理系統。在招生工作進行時，能夠方便快捷的管理學生信息，這為學校未來的發展奠定了基礎。因此，高職院校應當多多采用新型技術，用來幫助學校的未來發展。

參考文獻：

[1]楊幸輝.關聯規則數據挖掘技術在高職院校招生中的應用[J].數字化用戶，2018，024（034）：71.

[2]曾國陽.數據挖掘技術在民辦高校招生工作中的運用[J].新教育時代電子雜志：學生版，2017（6）.