数据挖掘在高校招生工作中的应用前景

数据挖掘迄今为止一直较多用于银行金融等经济领域,但在高等教育领域的应用较少。本文通过讨论数据挖掘在高校招生信息化中具体的运用前景,从一个新的应用视角提出:利用数据挖掘,提高高校招生咨询和宣传工作;服务高校"多元化、综合性"人才选拔机制;支持招生决策,调整招生计划和专业分布等。     

数据挖掘技术在民办高校招生工作中的应用研究

数据挖掘技术是当前信息处理领域的新兴技术,大大加强了决策分析的功能和灵活性,有助于在大量数据挖掘中挖掘多层次的知识.随着生源数量日益减少,民办高校生源竞争日趋竞争,生源数量及质量直接关系到民办高校生存和发展,对历年大量招生数据及新生信息进行有效挖掘和分析,为民办高校招生管理和决策提供支持,将对民办高校在快速变化的生源竞争中把握发展方向起到重要作用.本文分别从关联规则等技术上探讨数据挖掘技术在民办高校招生工作中的应用.     

数据挖掘技术在民办高校招生中的探索

数据挖掘技术是适应信患发展的一门新学科,可以帮助我们在海量的信忠数据中提取有用的、深层次的知识。随着每年生源数量的不断减少,大部分民办高校面临生源危机．自此生源竞争愈发激烈。如何从历史的招生信息数据资源中看到更深层次的、有价值的知识,我们就需要对历年的招生数据资源进行有效的、有深度的挖掘,从而给招生决策人员提供一足的决策依据,在招生工作中起到引领方向的作用。     

浅谈数据挖掘技术在电大开放教育招生中的应用

数据挖掘技术近几年广泛运用于各领域中。本文结合作者所在单位浙江广播电视大学的开放教育招生形势,提出了将数据挖掘技术运用到招生中,从应用的角度出发。详细描述了该技术的运用前景。     

数据挖掘在招生信息管理系统中的应用

本论文就中等职业技术学校招生信息管理系统的设置及决策分析模块中应用的数据挖掘技术进行了有益的探索和研究.     

灰色马尔科夫模型在高校招生中的应用研究

本研究深入剖析了灰色马尔科夫模型在高校招生中的应用,由于高校生源变动的随机性、波动性以及复杂性,给招生预测工作带来了很多瓶颈。为了更准确地预测招生人数,我们将试图把灰色动态预测与马尔科夫预测模型融为一体,对高校招生人数进行预测。选取河南师范大学部分新生历年录取入学情况为研究对象,采用数据收集法、实验分析法、灰色马尔科夫模型等技术发掘数据中隐藏的规律和模式,从而为高校招生工作提供科学的依据。     

研究生招生管理引入数据挖掘技术的探索

对研究生招生管理引入数据挖掘技术进行了探讨,分析了研究生招生单位招生管理和决策的需求,提出可行的数据挖掘实施方案,并通过具体实例应用研究来验证可行性,为研究生招生管理提供有效的科学决策方法。     

数据挖掘在零售业中的应用

阐述零售业的特点,简介数据挖掘技术相关知识,说明数据挖掘技术在零售业中的应用．     

二维码技术在促进招生信息化中的应用研究

本文对高校招生信息化的研究现状进行了分析,归纳了招生信息化的几个发展方面,并将二维码技术引入了招生过程中,提升了高校招生工作的信息化进程,提高了高校招生工作效率,促进了高校招生的宣传。     

贝叶斯网络在数据挖掘中的应用

数据挖掘是一种新型的数据分析技术。介绍数据挖掘关键技术及挖掘过程,探讨当前数据挖掘所面临的问题,分析将贝叶斯网络应用于数据挖掘的优势。     

ID3算法在高校招生决策中的应用研究

介绍了ID3算法的基本知识,并结合当前高校招生中的一些问题从数据挖掘的角度利用决策树算法对考生的信息进行了分类,找出帮助高校录取的一些规律,对提高新生报到率具有一定的指导意义。     

数据挖掘技术在高校人才引进中的应用

数据挖掘是一门新兴交叉学科，采用数据挖掘的方法对高校人事信息库进行科学分析，可以对人才引进规则进行深入开发，从而为高校人才引进提供决策支持。     

基于数据挖掘的在职研究生招生信息的研究与应用

本研究首次将数据挖掘技术应用于在职研究生招生信息研究与应用中,以过去五年宁波考点报考全国在职攻读硕士学位入学考试的报考数据库为基础,采用SPSS数据挖掘技术对在职人员报考硕士研究生的现状、相关性和变化趋势进行分析,同时对在职人员报考趋势进行模型预测分析。最后,分析报考生源结构、社会影响和变化趋势等因素,为在职研究生招生培养提出建设性建议。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

数据挖掘是近年来发展起来的一门新兴技术,它的作用在于从海量数据中提取有价值的信息和知识。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念、过程和功能,分析了将数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性并提出了高校图书馆数据挖掘系统的设计方法。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统在图书馆的广泛应用,图书馆积累了大量的读者对资源的历史访问数据。本文介绍并利用数据挖掘技术获取读者信息、流通信息,提出了个性化服务的相关策略。     

关联规则算法在招生中的应用研究

简要介绍了数据挖掘技术的概念、挖掘过程及关联规则,并对学生的高考成绩和学业成绩进行关联规则挖掘分析,找出它们之间的内在联系为招生决策提供依据。     

数据挖掘技术在高校人事信息建设中的应用

本文采用数据挖掘的方法对高校人事信息库进行了科学的分析．以期进行深入开发，从而为高校人事管理提供决策支持。     

信息化管理在研究生招生工作中的应用

随着社会经济的飞速发展，我国研究生教育进入了一个更快更高的发展时期，招生规模不断扩大。研究生招生工作作为研究生教育的重要组成部分，其任务是为培养高素质、高层次创新性人才选拔合格生源，随着招生规模的不断扩大，要想在新形势下继续做好研究生招生工作，确保生源质量，对研究生招生部门来说，必须加强在招生工作中的信息化管理力度。     

基于SQL Server的关联规则算法在高校招生中的应用

该文介绍了数据挖掘、关联规则、Apriori算法的基本概念,同时基于Microsoft数据库平台 SQL Server 2005,结合BI Development Studio的分析服务功能SSAS,利用Microsoft关联规则数据挖掘算法对招生系统中数据进行数据处理和数据挖掘,从而找出强关联规则,为高校的招生提供参考依据。     

谈数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

数据挖掘技术是计算机领域和人工智能领域中的一种关键技术,可以将表面上庞大杂乱的数据转换为有用的知识和信息,因此引起了信息产业界的广泛关注。近年来,图书馆的信息服务管理渐渐引入数据挖掘技术,高校图书馆作为图书馆中的特殊群体,是为高等学校教学、科研活动提供信息保障的学术性机构,作为综合性知识和信息的集散地与发源地,数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用显得更为必要。