进入信息时代,高校教职工因公出国访问需要通过管理系统进行填报申请,虽然这项业务办理的自动化流程提高了因公出访活动的效率,但是却没有对这一部分出访数据进行分析与挖掘,丧失了数据的价值。除此之外,现阶段也缺乏对教职工因公出访活动的评价体系,没有统一的量化标准就没有办法提高教职工因公出访活动的质量水平。所以本文基于这两个痛点研发了高校教职工因公出访数据分析系统,通过设计评价算法量化研究教职工因公出访活动,直观地表现出教职工因公出访水平,同时设计针对性的个性化出访推荐,满足用户需求,提高高校教职工因公出访质量。本系统是以Django为底层框架开发的高校教职工因公出访数据分析系统,以MTV设计模式为设计框架,数据库同时采用关系型数据库My SQL和非关系型数据库Mongo DB。本系统设计了出访活动评价、外事数据分析和出访信息服务三个功能模块,其中出访活动评价模块主要构建了基于改进AHP（层次分析法Analytic Hierarchy Process,简称AHP）算法的高校教职工因公出访评价模型,为教职工提供了查询出访活动量化评分的功能,同时设计了基于知识图谱的个性化推荐算法,可以为教职工推荐出访活动类似评分的学者,可以有效提高教职工因公出访质量,除此之外,还设计了基于多元决策融合算法的学者评价和单位评价的功能,教职工可以查询学者及单位的相关指标与评分;外事数据分析模块是针对教职工因公出访数据进行学校、学院、个人三个层面的统计分析,分别对出访次数、出访单位、出访类别、出访时间等信息进行可视化结果分析,利于教职工全面掌握每一次出访活动信息;出访信息服务模块主要针对教职工护照、签证和出访活动到期设计了提醒功能,便于教职工的出访的前期准备。教职工因公出访数据分析系统已经在学校的管理系统内部集成上线,辅助学校高效地管理教职工因公出访活动,提高教职工因公出访质量,进而提高学校的办学化水平。