基于数据挖掘的学生就业管理系统.doc

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1、考试成绩任课教师陕西科技大学研究生考试试卷考试科目智能信息处理与数据挖掘专业计算机应用技术学号1606035考生姓名李丰考生类别学术硕士注意事项1.试题随试卷交回；2.试卷评阅后，一周内送交研究生秘书处保存；3.考生类别为学术硕士、专业学位硕士、在职人员攻读硕士学位。...摘要随着计算机的普及应用和升级发展，数据挖掘作为一个新兴的、多学科交叉的应用领域，正在各行各业的以信息分析为基础的决策支持系统活动中扮演着越来越重要的角色。数据仓库挖掘作为数据挖掘的一个重要研究分支，其主要目的是用于发现数据集中项之间的相关联系，即关联规则。数据挖掘是从大型数据库中提取知识信息的主要手段，由于形式简单、易

2、于理解，因此，数据仓库挖掘已广泛应用各个领域，用来检验行业内长期形成的知识模式，或发现隐藏的新规律。随着我国教育改革的不断深入，高等教育得到了长足的发展。当前，在各类学校中，学校的数据库建设已较完善，数据库中存储着大量的教育教学信息。据调查，这些隐藏着大量教育信息的历史数据没有被很好地利用，没有好好挖掘隐藏在这些数据中的教育规律。致使在一些学校专业区分性不大，专业课设置没有明显的区分。毕业的学生却很难找到适合本专业的工作。究其原因，除了课程设置不能跟上，学生的实际能力不能被培养到实际用人单位所要求的标准等原因外，还存在着很多隐藏在背后的因。最终造成了学生在接受完四、五年教育后，良好素质没有

3、被开发，能力不够。而具有实际工作能力的学生被专业或某些未被发现的因素所限制，本文研究从大量的学校教育信息中挖掘出正确的、可靠的、可信的关联规则。本文利用数据仓库技术、OLAP技术、数据挖掘技术分析学校毕业生就业数据。通过对已毕业学生的专业、生源地、成绩及就业时间等信息进行联机分析与数据挖掘，从不同角度、不同层次寻找出学生就业与否的内在原因，发现学生对学校专业设置的需求，从而达到为专业设置和教育教学提供决策支持。...AbstractAscomputerbeingwildlyusedandupgraded,thedatamininggrowingintoanewrisingandmulti-

4、disciplinaryapplicationfieldareplayingamoreandmoreimportantroleintheinformationanalysisofdecisionsupportsystem.Associationminingisanimportantresearchbranchofthedatamining,anditaimsatdiscoveringtherelationshipamongitemsinadataset.Thedataminingisthemainmeasureofderivingknowledgefromlargedatabases.Be

5、causeofitssimpleformanditcanbeeasilyunderstood,associationmininghasbeensuccessfullyappliedtomanyfields.Itnotonlycantesttheknowledgemodesexitingintheindustry,butalsocanfindsomenewruleshidden.AseducationinnovationinChinabeingenhanced,highereducationinbeensignificantlydeveloped.Atpresent,inallkindsof

6、schools,theschooldatabasehasbeenwellconstructedandhasstoredenormouseducationandteachinginformation.Accordingtosomeresearches,thehistoricaldatawithalargenumberofeducationalinformationofhistoricaldatahasnotbeenwellusedordigtheeducationruleshiddeninthedatabaseout.Consequently,themajorsofanumberofhigh

7、ereducationschoolshavelittledistinction,andthecoursescheduleshavenocleardistinction.Graduatesarehardtofindsuitablejobaccordingwiththeireducationexperience.Toanalyzethereasons,besidescurrentcurriculumcannotbekeptu