浅谈数据挖掘技术在管理信息系统中的应用

科技信息　０高校讲坛０　ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ　２０１１年第３１期　

数据挖掘在学生管理工作中的应用　

陈丽君　（南京大学生命科学学院江苏南京２１　００９３）　

【摘要】随着近年采高校招生规模的扩大及信息化技术的发展，很多高校都有自己的学生信息管理系统，在学生信息的统计备案。突发事　件的及时处理，日常工作的效率提升，毕业学生的跟踪调查，各部门间数据的统计联通等各个方面都发挥了重要的作用。但是．我们不能满足于　此，越来越多的人希望这个信息系统更加智能，因此，数据挖掘技术就被应用于该领域．在传统的学生数据库基础上加入现代流行的人工智能　技术，就能够集成所有信息并具备分析功能，这将是今后学生信息管理系统发展的新兴方向之一。　【关键词】高校；学生信息管理系统；数据挖掘　

１　高校学生信息系统现状　

学生信息系统主要是提供给老师、学生或者其他人员方便的查询　修改学生相关信息．对学生的信息进行统一的规范化管理的信息系　统。学生信息管理是每所学校必须面对的工作，但随着科技的进步．电　子信息化的发展，以前使用纸质档案对学生的管理正在逐渐被信息化　技术所取代．同时随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用．　管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟　学生信息管理系统就是这　么一款程序，它对学生信息进行管理统计，方便老师对学生信息管理　的一款软件程序，这个管理系统主要实现对学生信息的录入．浏览学　生的信息，查询学生的信息（按学号查询和姓名查询）、删除学生的信　息以及修改学生的信息。功能块的相应操作分别由其对应的子模块实　现。包括对学生用户、学生班级、学生成绩、学生的奖惩等信息进行存　储、修改、查阅、删除以及对学生个人所有信息的查询。　常见的学生管理系统包括以下主要模块：　①用户信息管理，包括创建用户，学生或管理员登陆，修改密码，　学生信息查询等。　②教务信息管理，学生可以通过该模块申请相关课程并查询课程　和成绩信息，后台教务部门可以进行学生学籍信息的查询和修改．课　程信息的添加删除修改．成绩信息的记录与修改等。　③奖惩信息管理，学生可以通过该模块申请和查询奖助学金．后　台学工部门可以审批、添加、删除、修改学生奖惩信息。这其中包括学　生所获得的各类奖学金助学金信息．以及学生的各种处分信息　④活动信息管理，可以添加删除修改学生活动信息。包括年级班　级或者学生自己组织的一些活动．以及老师的谈话等　⑤就业信息管理．包括学生就业资格审核。推荐表的生成．就业信　息汇总及跟踪等。　随着招生规模的不断扩大．学生工作范围的不但扩展，目前．各高　校的学生成绩管理数据库中．已经积累了相当多的数据．充分利用这　些数据来为高校服务．不仅能提高高校的信息利用率．更能为其以后　的发展壮大提供强有力的技术支持：另一方面．现实的需求迫使管理　者对学生数据的认知要持有一种科学的态度．随着数据量的大幅增　加．如何在冗杂的数据中找出有用的规律和模式成了学生成绩管理工　作的重中之重．这也是各高校开展挖掘工作必须要面对的难题之一。　我们希望信息系统能够更加智能．让我们在繁杂的数据中发现工作重　点和方向．这就是人工智能在管理系统中的应用．本文中将主要介绍　数据挖掘技术　ｌｌｌ　

数据挖掘技术在健康管理系统中的应用

马征

(内江职业技术学院，四川内江641000)应用科技

哺要]数据挖掘时信息海量时代的必然要求，同时也是数据库技术，计算机技术，网络技术发展的必然结果。数据挖掘应用于健康管理

系统中，可以为用户提高方便快捷的健康测评方式，有利于疾病预知和预防。全文首先分析了数据挖掘的定义和健康管理系统的作用，随后从两个方面阐述了数据挖掘在健康管理系统中的具体应用。鹾：键词】数据挖掘；健康管理；关联规则；多元分析

1数据挖掘

数据挖掘，即DataMining，就是从大量数据中获取有效的、新颖

的、潜在有用的、最终可理解的模式或数据的过程。它从—开始就是面向应用的，尤其是在银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等

商业领域，对数据库营销、客户群体划分、背景分析、交叉销售等市场

行为进行分析都有重要作用，它还可以用于客户流失性分析、客户信用

记分、欺诈发现等。2数据挖掘在健康管理系统中的实现

健康管理系统是对个人或人群的健康危险因素进行全面检测、分

析、评估以及预测和预防的全过程的系统。它在一定程度上脱离了医

生，护士，医院，诊所等的参与，而依靠人们自行根据系统对健康状况

进行评估。它—般由以下几部分组成：基本信息管理(含基本项管理J、

体检项目管理(含健康评估、健康报告、健康指导)、个人(企业)健

康档案数据采集、信息查询、综合数据分析和系统管理。在这个系统中，数据的输入项是用户(病人)的各项生理参数以

及查询需求。前者主要体现在诸如身高，体重，心电，血压，血氧，体

温等可以自测并能输入系统的生理参数，这些参数将与用户的个人信息，社区信息—起被存档，作为个人的病史记录。查询需求又分为两方

面，一是用户根据个人的生理参数，寻求合适的保健方法或治疗方法，

显然这些保健方法和治疗方法必须具有一定的普遍意义，其来源必须是

经过大蜀临床实践，目经过数据库挖掘得出的具有一般意义的方法，因

为健康管理系统的主要目的是作用于保健，预防，初步治疗，而不是手术，疑难杂症的治理。

计算机数据库技术在信息管理中的应用研究

当前我国技术领域中，信息技术和计算机技术是主要的技术，尤其是计算机技术的发展速度越来越快，这使得计算机技术的应用范围越来越广。计算机技术中，数据库技术在信息的整理和管理方面有着十分明显的优势，给人们的生活和工作带来了极大的便利。因此本文就对计算机数据库技术在信息管理中的应用进行了探讨。

标签：计算机数据库技术;信息管理;应用

1.计算机数据库技术的概述

1.1计算机数据库技术的内涵

计算机数据库技术是一个集各种数据于一体的仓库，它能将各种杂乱无章的大数据按照某种属性排列并将数据长期保存在一个库中。计算机数据库像是一种数据容器，通过特定的算法对数据进行计算、压缩等处理，给予数据必须的约束力，从而达到储存数据的目的。随着信息技术的快速发展，数据库的储存容量非常大，可以储存大量的、各种各样的数据，所以计算机数据技术被应用于各种数据储存的场所。回望过去，计算机数据库技术得到了广泛发展和巨大成就，计算机数据库凭借着自身的优点和对社会发展需求的研究，在各方面都有了很好的发展和应对之策，被应用到各行各业之中，特别是在信息管理中应用最广，同时推动了社会的进步和发展。

1.2数据库技术在计算机网络设计中的应用原理

在定义ODBC（开放数据库连接）时，DAO可实现多种关系数据库机制操作，同时，连接数据访问接口能完成对嵌入式数据库的有效操控。通过编程用户可利用Access操作相应的程序，将多个DAO连接为一个协同体系，对操作方法予以优化。脱离数据库的辅助管理软件可加强数据库的独立性，为计算机网络设计中的数据管理提供更好的服务和管理。

2.计算机数据库技术的特点

2.1数据结构化

计算机数据库技术在应用的过程中，对数据的存储是按照一定的规则进行的，所有的数据都是用二维表的结构进行编辑和表达的，同时对其进行存储，使所有的数据都能够以统一的结构和形式存在。同时，数据库中的信息数据并不是单一的，数据之间是具有关联性的，所以很多的数据联系在一起又构成了一个统一的数据结构。

—ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ—：］￣ＪＥｌ１］　＞＞　浅析计算机数据挖掘技术在煤矿信息管理系统中的应用　摘要：数据挖掘技术作为计算机综合性应用技术的最核心构成要素，它能够　带来非常显著的经济效益，不仅能够为企业控制成本，而且也能够给企业带来许　多的效益。在煤矿行业中，数据挖掘技术也起到了非常重要的作用，下面我们就　来探讨一下数据挖掘技术在煤矿信息管理系统中的应用。　关键词：计算机数据挖掘技术；煤矿；信息管理系统；应用　一、数据挖掘技术的概念　数据挖掘作为新的信息处理技术，它主要的特点是　对数据库中大量的数据进行分析、转换、抽取和其他模　型化处理，并能够从中抽取辅助决策的关键性数据。由　于数据库中有大量的数据，因此，在数据库中发现有用　的信息非常重要，而数据挖掘技术出现的原因就是为了　解决这个问题。　二、数据挖掘常用的方法　２．１神经网络法。神经网络能够模拟人类的形象直　觉思维，在生物神经网络研究的基础上，通过生物神经　元和神经网络的因特网，利用归纳、简化，从而提炼总　结出的一种处理网络，通过非线性映射的思想和并行处　理的方法，利用神经网络本身结构，从而表达输入和输　出的关联知识。　２．２遗传算法。这种方法是基于遗传机理和生物自　然的随机搜索算法。通过数据挖掘，能够从大量的数据　中提取人们感兴趣的知识，而这些知识无疑都是潜在　的、隐含的、事先未知的有用信息。因此，对于许多数　据挖掘问题中，我们可以将其看成为搜索问题，将数据　库或者数据仓库作为搜索空间，这就是挖掘算法的搜索　策略。　２．３决策树方法。决策树被经常用在预测模型中，　通过一系列的规则，能够将大量的数据进行有目的的分　类，从而能够找出具有价值和潜在的信息。它的主要优　点是描述的比较简单，比较容易理解，而且具有较高的　精度，分类的速度也比较快，这比较适合大规模的数据　处理，能够广泛应用在知识系统中。　三、计算机数据挖掘技术在煤矿信息　管理系统中的应用分析　３．１预测功能在煤矿信息管理系统中的应用分析。　◆彭丽蓉　在煤矿企业的计算机系统中，为了使后期的经营发展更　切合实际的预测结果，这就需要在调用数据挖掘的过程　中，不断积累各类与煤矿企业相关的经营信息，并将信　息中的内容充分表达。　３．２聚类功能在煤矿信息管理系统中的应用分析。　为了能够发挥出聚类分析法的运用效果，就需要对数据　实施详细的分类，这主要是对数据资源的特点、结构等　基础上进行分析，从而通过综合调配的方式对数据资源　进行综合归类。　３．３联系功能在煤矿信息管理系统中的应用分析。　为了使数据之间的具体联系更加清楚，这就需要通过练　习功能对数据进一步分析。关联分析是数据挖掘过程中　最为关键的部分，分析的过程会对所得的结果可靠性有　一定的影响。　３．４检测功能在煤矿信息管理系统中的应用分析。　在生产方案设计的过程中，许多煤矿企业都建立了自己　的数据库，对数据库进行分析之后，就能够从中获取最　佳的开采流程。　四、结语　社会的发展离不开计算机技术，而数据挖掘技术　在各个行业的发展中是不可缺少的一部分，采用先进的　数据挖掘技术能够使企业得到较快的发展。煤矿企业在　引进数据挖掘技术之后，就应根据现有的计算机运行条　件，煤矿信息管理系统中充分发挥出数据挖掘技术的作　用，从而为企业创造出更多的经济效益。　嗍　参考文献　ｆ１１李国强，曹巧莲，辛正宇，等．浅谈数据处理的新技术——数据挖　掘Ⅱｌ＿科技创新与生产力，２０１０，７（０６）：８８—８９．　［２］王琪．数据挖掘技术在计算机课程教学评价中的应用ＵＪ现代　阅读（教育版），２０１２，１２（１８）：１２６—１２７．　（作者单位：重庆工业职业技术学院）　信息系统工程ｆ　２０１３．１０．２０