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[摘要]校友工作应能在校友发展与母校建设中架设一座双赢的桥梁，为达成这个目标，校友信息系统的设计应本着辅助校友工作实现“主动性”、“互动性”、“专业性”“精准性”。数据挖掘这一技术体系隐含的大量数据中挖掘规律的理念，可以指导校友信息化系统建置，提升校友信息化层次，并节约校友管理工作的综合成本，实现校友工作的真正内涵。
[关键词]校友工作 信息化 数据挖掘
中图分类号:TP393.08 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2013)07-0192-01
随着高等教育事业的跨越式发展，校友工作越来越得到国内各高校的高度重视，校友管理信息化系统作为校友工作的基础，早已为各高校所使用，各高校都比较重视对校友工作信息化的建设和投入，关于校友工作信息化的研究成果也不少。但目前各高校的校友管理信息化工作大多处于信息化管理的第一阶段-建立校友信息数据库，即“找到人”的阶段。这一阶段的主要任务就是使学校校友工作部门联络上尽可能多的校友；在此基础上，有必要从校友工作的本质内涵出发，梳理校友管理信息化的指导思想，提升校友管理信息化的理论层次，利用数据挖掘技术，规范校友工作信息化进程，使校友管理信息化工作由“找到人”的第一阶段迈向的“服务人”的第二阶段，最终实现高校与校友间和谐共进的双赢局面。
一，校友工作的目标及对校友信息管理系统的要求
1，校友工作的目标
高等教育始终引领着时代的发展，而时代的发展又不断给校友工作提出新的目标。在这种形势之下，探索校友工作规律，明确校友工作目标，是建立创新高校校友工作新机制、并进而指导校友管理信息化建设的重要工作。
一般意义的校友工作出发点都是挖掘校友对高校有益的智力资源、财力资源、毕业生就业等社会关系资源，但校友工作绝不应限于此，它应致力于促进校友与母校间的互动、维护校友与母校间的情感交流、为校友提供贴心服务进而形成并加强校友的家园感与归属感，在高层次水平上满足校友精神生活需求与事业发展的有力推动，从而使广大校友有能力有意愿通过各种有形和无形的方式来回报母校，形成校友与高校间的双赢发展局面。
2，对校友信息系统的要求
围绕校友工作“服务校友、服务学校、服务社会”的终极目标，校友信息系统应能体现校友工作的“主动性”、“互动性”、“专业性”与“精准性”。主动性即能帮助校友工作人员先行一步，通过校友信息管理预先制定为校友服务、为学校服务、为社会服务的明确工作内容和工作措施；互动性即能为母校与校友间架设相互交流的桥梁，既可即时传达学校近况，又可即时接受校友信息更新；专业性即在校友服务水平上实现专业化管理，特色化服务，精准性即指能准确发现校友需求，针对不同校友制定个性化的服务内容，提升校友满意感和对母校的认同感，提高校友主动回报母校的意愿。
二，數据挖掘技术助推校友管理信息化目标实现
1、数据挖掘理念与功能
数据挖掘(Data Mining),也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover Database,KDD),就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中而我们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘目前已被许多研究人员视为结合数据库系统与机器学习技术的重要领域,在产业界可极大提升企业潜能。可以想象，如能利用数据挖掘技术对校友数据进行信息发掘和探索，助推校友工作实现其“服务校友、服务学校、服务社会”的终极目标，将是对校友数据信息处理和利用的重大创新。通过数据挖掘，我们可以从校友数据中寻找到潜在的重要信息，如校友初次就业与其后续成就的相关性、分析各校友间产业链递进关系，找到并提供校友间可能存在的合作机会等。
一般而言，数据挖掘可以完成五种功能：（1）分类：指按照分析对象的属性分门别类加以定义从而建立类组(class)。（2）推估：根据与所估计的目标变量相关的其他变量已有数据来推算预测变量的未知值。（3）预测：根据估计对象的过去观察值来预测未来值，与推估的区别在于这种预测以变量本身过去的值估计未来值。（4）关联分组：将所有对象按某种规则划分为相关联的一类，将它们放在一起。（5）同质分组：将成份各异的总体分割为若干具有相同性质的群(clust ers)。同质分组相当于营销术语中的区隔化(segmentation)，但它不是事先的区隔，而是直接根据数据自然产生的区隔。
从应用层面来看，数据挖掘的应用领域日益广泛，同样在校友服务领域也将发挥其独特之处，如校友工作办公室通过分析校友的学历、年龄、行业等与事业发展与成就的关联规则, 配合就业指导部门，为毕业生职业规划提供参考；分析校友参加活动的历史信息，确定哪些校友希望得到什么类型的服务，哪些校友在得到母校某领域的支持后有助于其事业的发展，从而提升其回报母校的意愿等。
2，数据挖掘助推校友信息工作目标实现
如前所述，校友信息系统应最终实现校友工作的“主动性”、“互动性”、“专业性”与“精准性”。而数据挖掘的功能正好满足这样的要求。在数据挖掘理念指导下构建的校友数据仓库，应能与校友的互动中及时更新校友信息，对校友信息进行预估、分类、分级、预测等，从而想校友所想，提前把握校友需求动态，针对特定校友主动提供特定信息，实现校友服务的定制化、个性化，最大化校友服务的价值。
三，数据挖掘理念下的校友管理信息化系统的建设
现代校友管理工作中，校友数据库的建设是其基础工作，只有完善的校友数据库才有可能“找到人”，挖掘目标校友，分析目标活动等，而数据挖掘则是实现校友工作目标的推进器，通过数据挖掘才能达到校友工作的真正目的：“服务人”，包括服务校友、服务母校和服务社会。在此理念下校友管理信息化系统的建置应包括至少数据仓库以及基于数据仓库的数据挖掘两大模块。
首先是数据库的建设。数据挖掘与数据仓库联系非常密切，数据仓库为数据挖掘和知识发现提供了源数据，同时数据仓库也是数据挖掘的对象。从数据挖掘视角看，校友数据仓库至少应包括三大类业务数据库，既校友基本信息数据库，记载校友相关的人口统计特征、社会关系特征等；校友活动库，记载校友与母校互动相关活动及校友参与情况等数据；校友回馈数据库，记载校友主动对母校回报的各类相关数据。随着校友工作深入开展，还应有其他类型业务数据库。因此业务数据库应为有标准接口的开放式设计。
二是基于数据仓库的数据体系构建。连同前述数据仓库建设，这应由四个层次的体系结构组成，包括分布式数据库、数据提取层、数据组织层、数据挖掘层四个部分。
目前，我国各高校校友管理信息化的工作还主要处于信息化工作的前期，即校友数据库的建设与完善过程，包括搭建系统架构、完善数据内容，其基本的着眼点还在于便利的查询功能，即满足校友管理中找到相关校友的最基本要求。如果能以数据挖掘的理念指导信息化体系架构，在信息化系统设计之初，一方面考虑到未来数据挖掘之需，预设数据挖掘四层次体系结构，另一方面综合考虑校友工作精准化、个性化、价值最大化所需，以开放式设计预留各专题需要的内容空间，这将有利于提升校友管理信息化工作的层次，并在较长一段时间内节约校友工作信息化的综合成本，从而高质高效地推动校友工作的全面进展，实现校友与母校的双赢共进。
参考文献
[1] 对高校校友资源的再认识，贺美英等，清华大学教育研究，Vol25,No.6.
[2] 刍议我国高校校友资源管理，韩丹，广西教育学院学报,NO.4，2009.
[3] 以数据挖掘为指导建立高校信息管理体系，宋莉芳，《成人高教学刊》2004年第1期.
[关键词]校友工作 信息化 数据挖掘
中图分类号:TP393.08 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2013)07-0192-01
随着高等教育事业的跨越式发展，校友工作越来越得到国内各高校的高度重视，校友管理信息化系统作为校友工作的基础，早已为各高校所使用，各高校都比较重视对校友工作信息化的建设和投入，关于校友工作信息化的研究成果也不少。但目前各高校的校友管理信息化工作大多处于信息化管理的第一阶段-建立校友信息数据库，即“找到人”的阶段。这一阶段的主要任务就是使学校校友工作部门联络上尽可能多的校友；在此基础上，有必要从校友工作的本质内涵出发，梳理校友管理信息化的指导思想，提升校友管理信息化的理论层次，利用数据挖掘技术，规范校友工作信息化进程，使校友管理信息化工作由“找到人”的第一阶段迈向的“服务人”的第二阶段，最终实现高校与校友间和谐共进的双赢局面。
一，校友工作的目标及对校友信息管理系统的要求
1，校友工作的目标
高等教育始终引领着时代的发展，而时代的发展又不断给校友工作提出新的目标。在这种形势之下，探索校友工作规律，明确校友工作目标，是建立创新高校校友工作新机制、并进而指导校友管理信息化建设的重要工作。
一般意义的校友工作出发点都是挖掘校友对高校有益的智力资源、财力资源、毕业生就业等社会关系资源，但校友工作绝不应限于此，它应致力于促进校友与母校间的互动、维护校友与母校间的情感交流、为校友提供贴心服务进而形成并加强校友的家园感与归属感，在高层次水平上满足校友精神生活需求与事业发展的有力推动，从而使广大校友有能力有意愿通过各种有形和无形的方式来回报母校，形成校友与高校间的双赢发展局面。
2，对校友信息系统的要求
围绕校友工作“服务校友、服务学校、服务社会”的终极目标，校友信息系统应能体现校友工作的“主动性”、“互动性”、“专业性”与“精准性”。主动性即能帮助校友工作人员先行一步，通过校友信息管理预先制定为校友服务、为学校服务、为社会服务的明确工作内容和工作措施；互动性即能为母校与校友间架设相互交流的桥梁，既可即时传达学校近况，又可即时接受校友信息更新；专业性即在校友服务水平上实现专业化管理，特色化服务，精准性即指能准确发现校友需求，针对不同校友制定个性化的服务内容，提升校友满意感和对母校的认同感，提高校友主动回报母校的意愿。
二，數据挖掘技术助推校友管理信息化目标实现
1、数据挖掘理念与功能
数据挖掘(Data Mining),也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover Database,KDD),就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中而我们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘目前已被许多研究人员视为结合数据库系统与机器学习技术的重要领域,在产业界可极大提升企业潜能。可以想象，如能利用数据挖掘技术对校友数据进行信息发掘和探索，助推校友工作实现其“服务校友、服务学校、服务社会”的终极目标，将是对校友数据信息处理和利用的重大创新。通过数据挖掘，我们可以从校友数据中寻找到潜在的重要信息，如校友初次就业与其后续成就的相关性、分析各校友间产业链递进关系，找到并提供校友间可能存在的合作机会等。
一般而言，数据挖掘可以完成五种功能：（1）分类：指按照分析对象的属性分门别类加以定义从而建立类组(class)。（2）推估：根据与所估计的目标变量相关的其他变量已有数据来推算预测变量的未知值。（3）预测：根据估计对象的过去观察值来预测未来值，与推估的区别在于这种预测以变量本身过去的值估计未来值。（4）关联分组：将所有对象按某种规则划分为相关联的一类，将它们放在一起。（5）同质分组：将成份各异的总体分割为若干具有相同性质的群(clust ers)。同质分组相当于营销术语中的区隔化(segmentation)，但它不是事先的区隔，而是直接根据数据自然产生的区隔。
从应用层面来看，数据挖掘的应用领域日益广泛，同样在校友服务领域也将发挥其独特之处，如校友工作办公室通过分析校友的学历、年龄、行业等与事业发展与成就的关联规则, 配合就业指导部门，为毕业生职业规划提供参考；分析校友参加活动的历史信息，确定哪些校友希望得到什么类型的服务，哪些校友在得到母校某领域的支持后有助于其事业的发展，从而提升其回报母校的意愿等。
2，数据挖掘助推校友信息工作目标实现
如前所述，校友信息系统应最终实现校友工作的“主动性”、“互动性”、“专业性”与“精准性”。而数据挖掘的功能正好满足这样的要求。在数据挖掘理念指导下构建的校友数据仓库，应能与校友的互动中及时更新校友信息，对校友信息进行预估、分类、分级、预测等，从而想校友所想，提前把握校友需求动态，针对特定校友主动提供特定信息，实现校友服务的定制化、个性化，最大化校友服务的价值。
三，数据挖掘理念下的校友管理信息化系统的建设
现代校友管理工作中，校友数据库的建设是其基础工作，只有完善的校友数据库才有可能“找到人”，挖掘目标校友，分析目标活动等，而数据挖掘则是实现校友工作目标的推进器，通过数据挖掘才能达到校友工作的真正目的：“服务人”，包括服务校友、服务母校和服务社会。在此理念下校友管理信息化系统的建置应包括至少数据仓库以及基于数据仓库的数据挖掘两大模块。
首先是数据库的建设。数据挖掘与数据仓库联系非常密切，数据仓库为数据挖掘和知识发现提供了源数据，同时数据仓库也是数据挖掘的对象。从数据挖掘视角看，校友数据仓库至少应包括三大类业务数据库，既校友基本信息数据库，记载校友相关的人口统计特征、社会关系特征等；校友活动库，记载校友与母校互动相关活动及校友参与情况等数据；校友回馈数据库，记载校友主动对母校回报的各类相关数据。随着校友工作深入开展，还应有其他类型业务数据库。因此业务数据库应为有标准接口的开放式设计。
二是基于数据仓库的数据体系构建。连同前述数据仓库建设，这应由四个层次的体系结构组成，包括分布式数据库、数据提取层、数据组织层、数据挖掘层四个部分。
目前，我国各高校校友管理信息化的工作还主要处于信息化工作的前期，即校友数据库的建设与完善过程，包括搭建系统架构、完善数据内容，其基本的着眼点还在于便利的查询功能，即满足校友管理中找到相关校友的最基本要求。如果能以数据挖掘的理念指导信息化体系架构，在信息化系统设计之初，一方面考虑到未来数据挖掘之需，预设数据挖掘四层次体系结构，另一方面综合考虑校友工作精准化、个性化、价值最大化所需，以开放式设计预留各专题需要的内容空间，这将有利于提升校友管理信息化工作的层次，并在较长一段时间内节约校友工作信息化的综合成本，从而高质高效地推动校友工作的全面进展，实现校友与母校的双赢共进。
参考文献
[1] 对高校校友资源的再认识，贺美英等，清华大学教育研究，Vol25,No.6.
[2] 刍议我国高校校友资源管理，韩丹，广西教育学院学报,NO.4，2009.
[3] 以数据挖掘为指导建立高校信息管理体系，宋莉芳，《成人高教学刊》2004年第1期.