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职业教育论文-数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨.doc职业教育论文-数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨.doc

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职业教育论文数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨摘要文章阐述了数据挖掘技术的概念、分类、功能以及主要过程,探讨分析了数据挖掘技术用于职业教育的可能性。关键词数据挖掘;职业教育;教育信息化目前,计算机技术已经渗透到社会生活的各个方面,对职业教育的教学也产生了重要影响。随着教育信息化进程的推进,产生了大量的、复杂的数据,面对如此巨大的数据资源,如何更充分、更有效地加以利用呢将数据挖掘(DATAMINING,DM)技术应用于职业教育中,可从大量的教育数据中发现隐藏的、有用的知识来指导教育、发展教育,改善职业教育中的教学效果,从而有效提高职校学生的职业与文化素质。数据挖掘技术随着信息技术的飞速发展及数据库技术的广泛应用,人们积累的数据越来越多,但是数据资源中蕴含的知识却未能得到充分的挖掘和利用,“数据丰富而知识贫乏”的问题十分严重。人们迫切需要一种新的技术将这些海量的数据资源转换为有用的知识,从而帮助人们科学地进行各种决策。面对这一挑战,数据挖掘技术应运而生,并逐渐显示出其强大的生命力。(一)数据挖掘的概念数据挖掘是一个集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉性学科研究领域。数据挖掘是一个从数据中发现知识的过程。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、有用的信息和知识的过程。通过数据挖掘可以帮助决策者寻找规律,发现被忽略的要素,预测趋势,进行决策。数据挖掘是对数据内在和本质的高度抽象与概括,是对数据从感性认识到理性认识的升华。它涉及对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析以及模型化处理,从中提取辅助决策的关键性数据,因此数据挖掘就是深层次的数据信息分析方法。(二)数据挖掘的分类与主要功能数据挖掘的分类方式很多,根据数据挖掘的任务可分为分类或预测模型数据挖掘、数据总结、数据聚类分析、关联规则分析、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。根据数据挖掘的对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据、异质数据库、遗产数据库以及WEB数据源等。数据挖掘具有预测趋势和行为、关联分析、聚类、概念描述以及偏差检测等主要功能。预测趋势和行为数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以通过数据挖掘迅速
编号:201312171438255288    类型:共享资源    大小:14.34KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-17
  
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本文标题:职业教育论文-数据挖掘技术及其在职业教育中的应用探讨.doc
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