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【摘 要】数据挖掘技术是近几年发展比较迅速的数据处理技术，其能够在海量的数据中挖掘出满足用户需求的数据类型。本文主要从数据挖掘在高校管理、高校选课系统、高校课堂教学评价系统、高校学生信息管理系统以及高校图书馆信息系统五个方面的应用来简要说明数据挖掘技术的优势。
【关键词】数据挖掘 高校管理 高校选课 高校课堂教学评价系统 学生信息管理 图书馆信息管理
一、高校管理中的应用
数据挖掘技术在高校管理的内容主要包括：高校招生录取工作、贫困生选定以及优秀生评定等。高校每年的招生工作是学校可持续发展的重要环节，直接影响到高校教学质量以及发展情况。比如数据挖掘技术在高校管理中的应用主要是对学生高考成绩、志愿填报、以及生源来源地等多方面信息进行整理分类汇总。具体步骤是通过进行数据的收集和预处理，建立相关数据模型，采用分类算法，提取和挖掘对用户有用的信息，然后进行数据挖掘的数据存储形式。目前高校数据挖掘技术应用的范围比较广泛，由于高校管理内容比较复杂，因此在其管理内容的每个小部分也开始利用数据挖掘技术进行管理，比如学生成绩管理，课堂教学评价系统等。
二、高校选课系统
数据挖掘技术在高校选课系统中的应用主要是利用其关联规则。通过对学生真实成绩进行整理，分析得出教学调研以及学生成绩分布的特点，总结出影响学生学习的因素，比如选课的顺序以及教师的水平等，现阶段高校选课系统中只考虑学生的选课顺序。关联规则技术就是从海量的数据中挖掘出对用户需求有价值的并且能够描述数据之间相互联系的内容，换句话说就是数据挖掘技术就是找出具有价值关联的数据群。
三、高校课堂教学评价中的应用
数据挖掘技术在高校课堂教学评价系统中的应用主要也是利用关联规则，首先先对数据进行预处理工作，数据的预处理是数据挖掘技术的关键步骤，并且直接影响着数据挖掘技术的应用效率。数据预处中要将教师的基本信息、教师教授课程以及教师的职称、学历、学生信息以及学生课表相关信息进行数据初始记录。对于教师的评价内容根据高校自身的条件和需求而定，学校教学评价管理部门登录学校教务系统后，将学生所选择的选项对应转换为教师的分值，通过计算机计算总分后得出教师的学期得分。由于高效课堂教学评价系统不是一成不变的，而是一个动态过程，每个学期都要进行测评，因此评价完后的数据清理工作就显得尤为重要。数据清理主要是填补数据库中遗漏的数据，在实际使用过程中可以发现，学生对于教师的评价并不是固定的几个方面，数据清理系统能够根据学生的兴趣补充相应的选项，在高校课堂教学评价系统中，通常要设置两个极端数据，其一就是零分，再者就是满分。学生对于教师教学的评价在一定程度上也反映了自己的学习情况，如果对教师的评价为零分，则说明学生也否定了自己的学习效果。而满分是另一个极端数据，教务管理者要对这两种数据进行特殊记录和处理。
四、高校学生信息管理系统中的应用
高校学生信息管理系统中管理要素主要是学校的领导、任课教师、学生以及家长。系统的功能要包括：对不同的用户设置不同的使用权限；对学生的基本信息以及学生浏览管理网站的记录要做到明确记录；各个学院不同专业的学生课程要能准确公布并允许学生根据实际情况修改；成绩管理要能实现大批量添加及修改；还有比如评优活动、党务管理等具体功能。数据挖掘技术在高校学生信息管理系统中的应用主要是利用决策树的方法。学生信息管理的基本数据就是学生入学时填写的基本信息表，内容包括学生的姓名、学号、考勤以及学习成绩等，这些都是学生特有的属性，学生信息管理利用决策树方法就是将学生的这些属性作为决策元素，监理不同的决策节点，实现对学生全方位的考核和评价，完整的了解到每位学生的具体信息。
五、高校图书馆信息系统中的应用
数据挖掘技术最基本的应用就是通过对现有的数据进行分析来了解学校图书馆现有资源利用情况，为图书馆的未来建设提供可靠数据。数据挖掘技术能够使图书馆资源得到极大程度的优化整合。比如数据挖掘技术可以对检索记录进行整理，将手工数据转变为电子数据记录。其最大的优势就是利用数据挖掘技术更加全面的分析总结数据库资源，帮助图书馆管理人员对于图书馆信息的补充和调整，还能够为高校图书馆的馆藏工作建设提供有效的引导。数据挖掘还能应用于图书馆的多媒体数字资源，多媒体数据挖掘技术能够更为快捷和准确的为读者提供相应的服务，这对于超大型图书馆的建设具有强大的促进作用，这也是信息技术发展的客观要求。目前数据挖掘技术其中一种类型是以分析一般数据为目的的软件包，还有一种就是针对特定功能而研发的软件，再者就是比较高级的大型数据分析软件，因为图书馆的资源不计其数，信息量比较庞大，采用单独的某种工具都无法更好的实现对数据挖掘的充分利用，实际应用的压力会迫使技术人员开始研发高效的应用软件，高效的软件研究方向将向着集中化、智能化及操作简单化的方向发展。
六、总结语
通过分析数据挖掘技术在高校多个管理项目中的应用可知，现代化高校的建设是必须基于数据挖掘技术之上的，高校信息资源建设等方面都要利用数据挖掘技术。目前我国数据挖掘技术在现高校管理中的应用已经日趋完善，但是也是存在一定问题的。因此我们在日后的研究工作中要注意结合具体应用来研究数字挖掘技术，为现代高校管理提供良好的技术基础和发展空间。
参考文献：
[1] 董彩云 ， 曲守宁 . 数据挖掘及其在高校教学系统中的应用 [J]. 济南大学学报 （ 自然科学版 ），2004（1）： 65-68.
[2] 马维华.数字图书馆个性化信息服务发展研究[J].郑州大学学报：哲学社会科学版，2006（6）：171-174.
[3] 陆川，王静静.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用研究[J].北京：电脑开发与应用，2009，3.
[4] 魏萍萍，王翠茹，王保义，等.数据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用[J].计算机工程，2003（7）：87-89.
【关键词】数据挖掘 高校管理 高校选课 高校课堂教学评价系统 学生信息管理 图书馆信息管理
一、高校管理中的应用
数据挖掘技术在高校管理的内容主要包括：高校招生录取工作、贫困生选定以及优秀生评定等。高校每年的招生工作是学校可持续发展的重要环节，直接影响到高校教学质量以及发展情况。比如数据挖掘技术在高校管理中的应用主要是对学生高考成绩、志愿填报、以及生源来源地等多方面信息进行整理分类汇总。具体步骤是通过进行数据的收集和预处理，建立相关数据模型，采用分类算法，提取和挖掘对用户有用的信息，然后进行数据挖掘的数据存储形式。目前高校数据挖掘技术应用的范围比较广泛，由于高校管理内容比较复杂，因此在其管理内容的每个小部分也开始利用数据挖掘技术进行管理，比如学生成绩管理，课堂教学评价系统等。
二、高校选课系统
数据挖掘技术在高校选课系统中的应用主要是利用其关联规则。通过对学生真实成绩进行整理，分析得出教学调研以及学生成绩分布的特点，总结出影响学生学习的因素，比如选课的顺序以及教师的水平等，现阶段高校选课系统中只考虑学生的选课顺序。关联规则技术就是从海量的数据中挖掘出对用户需求有价值的并且能够描述数据之间相互联系的内容，换句话说就是数据挖掘技术就是找出具有价值关联的数据群。
三、高校课堂教学评价中的应用
数据挖掘技术在高校课堂教学评价系统中的应用主要也是利用关联规则，首先先对数据进行预处理工作，数据的预处理是数据挖掘技术的关键步骤，并且直接影响着数据挖掘技术的应用效率。数据预处中要将教师的基本信息、教师教授课程以及教师的职称、学历、学生信息以及学生课表相关信息进行数据初始记录。对于教师的评价内容根据高校自身的条件和需求而定，学校教学评价管理部门登录学校教务系统后，将学生所选择的选项对应转换为教师的分值，通过计算机计算总分后得出教师的学期得分。由于高效课堂教学评价系统不是一成不变的，而是一个动态过程，每个学期都要进行测评，因此评价完后的数据清理工作就显得尤为重要。数据清理主要是填补数据库中遗漏的数据，在实际使用过程中可以发现，学生对于教师的评价并不是固定的几个方面，数据清理系统能够根据学生的兴趣补充相应的选项，在高校课堂教学评价系统中，通常要设置两个极端数据，其一就是零分，再者就是满分。学生对于教师教学的评价在一定程度上也反映了自己的学习情况，如果对教师的评价为零分，则说明学生也否定了自己的学习效果。而满分是另一个极端数据，教务管理者要对这两种数据进行特殊记录和处理。
四、高校学生信息管理系统中的应用
高校学生信息管理系统中管理要素主要是学校的领导、任课教师、学生以及家长。系统的功能要包括：对不同的用户设置不同的使用权限；对学生的基本信息以及学生浏览管理网站的记录要做到明确记录；各个学院不同专业的学生课程要能准确公布并允许学生根据实际情况修改；成绩管理要能实现大批量添加及修改；还有比如评优活动、党务管理等具体功能。数据挖掘技术在高校学生信息管理系统中的应用主要是利用决策树的方法。学生信息管理的基本数据就是学生入学时填写的基本信息表，内容包括学生的姓名、学号、考勤以及学习成绩等，这些都是学生特有的属性，学生信息管理利用决策树方法就是将学生的这些属性作为决策元素，监理不同的决策节点，实现对学生全方位的考核和评价，完整的了解到每位学生的具体信息。
五、高校图书馆信息系统中的应用
数据挖掘技术最基本的应用就是通过对现有的数据进行分析来了解学校图书馆现有资源利用情况，为图书馆的未来建设提供可靠数据。数据挖掘技术能够使图书馆资源得到极大程度的优化整合。比如数据挖掘技术可以对检索记录进行整理，将手工数据转变为电子数据记录。其最大的优势就是利用数据挖掘技术更加全面的分析总结数据库资源，帮助图书馆管理人员对于图书馆信息的补充和调整，还能够为高校图书馆的馆藏工作建设提供有效的引导。数据挖掘还能应用于图书馆的多媒体数字资源，多媒体数据挖掘技术能够更为快捷和准确的为读者提供相应的服务，这对于超大型图书馆的建设具有强大的促进作用，这也是信息技术发展的客观要求。目前数据挖掘技术其中一种类型是以分析一般数据为目的的软件包，还有一种就是针对特定功能而研发的软件，再者就是比较高级的大型数据分析软件，因为图书馆的资源不计其数，信息量比较庞大，采用单独的某种工具都无法更好的实现对数据挖掘的充分利用，实际应用的压力会迫使技术人员开始研发高效的应用软件，高效的软件研究方向将向着集中化、智能化及操作简单化的方向发展。
六、总结语
通过分析数据挖掘技术在高校多个管理项目中的应用可知，现代化高校的建设是必须基于数据挖掘技术之上的，高校信息资源建设等方面都要利用数据挖掘技术。目前我国数据挖掘技术在现高校管理中的应用已经日趋完善，但是也是存在一定问题的。因此我们在日后的研究工作中要注意结合具体应用来研究数字挖掘技术，为现代高校管理提供良好的技术基础和发展空间。
参考文献：
[1] 董彩云 ， 曲守宁 . 数据挖掘及其在高校教学系统中的应用 [J]. 济南大学学报 （ 自然科学版 ），2004（1）： 65-68.
[2] 马维华.数字图书馆个性化信息服务发展研究[J].郑州大学学报：哲学社会科学版，2006（6）：171-174.
[3] 陆川，王静静.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用研究[J].北京：电脑开发与应用，2009，3.
[4] 魏萍萍，王翠茹，王保义，等.数据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用[J].计算机工程，2003（7）：87-89.