数据挖掘技术在高职院校招生工作中的运用分析

李妍

摘要：随着信息爆炸性的增长，人们开始利用数据挖掘技术来获取想要的信息。这项技术不仅便利了人们的生活，也对高职院校的招生工作起到了很大的帮助作用。建立以数据挖掘技术为基础的高校招生信息管理系统，这个系统可以有效的提高招生工作效率。基于此，本文主要介绍了高职院校招生信息的管理系统，并分析出几点数据挖掘技术在高职院校招生工作中的应用，以供相关人士参考。

关键词：数据挖掘技术;高职院校;招生工作

中图分类号：TP311.13   文献标识码：A   文章编号：1672-9129（2020）12-0048-02

引言：高职院校主要培养具有高级技术才能的人才，但是在人们传统的理念中，很容易轻视高等职业院校，认为只有成绩不好的学生才会去高职院校接受教育，这种观念导致了高职院校的招生工作难以开展。因此，为了使高职院校招生工作能够顺利进行，就要引进数据挖掘技术，用该技术获取学生的信息，建立专门的招生信息管理系统，方便院校管理，这对高职院校未来的发展也提供了帮助。

1 高职院校招生信息管理系统

1.1 高职院校招生信息管理系统的内容。就当前来说，高职院校的招生系统主要可分为电脑化和自动化。构建模型主要是为了让一些重要有效的信息能够更加直观地展现出来。用这种构建模型的方式来共享信息资源有很多好处，首先，对于同意远程录取的一些考生来说，这能够帮助他们及时地把信息提取出来，供录取工作人员进行信息录取，保证了工作的时效性。其次，对计划管理来说，各个专业的计划信息、事业信息等都是来自录取信息。现在，大多数高职实际上，在对故障热像图进行拍摄的过程中，常受到诸多因素的干扰，不利于比较热像图，有碍于诊断分析的开展，影响因素主要包括以下方面。环境温度因素：由于天气以及季节存在差异，在对故障热像图进行拍摄时，针对于标准热像图以及环境温度，两者之间相差可高达数十度，在很大程度上，能直接影响诊断分析。检测角度因素：也就是针对于检测面以及镜头平面，两者之间的角度。對于检测角度而言，红外发射率与其息息相关，一般情况下，若检测角度低于30度，对检测结果影响并不大。检测距离：也就是针对于检测面以及镜头平面，两者之间的距离。通常情况下，在空气中，红外线衰减并不大，而且在电路检测方面，距离基本上处院校的招生系统就是一个适用于高等职业院校招生管理模式的管理软件，这个软件能够满足对新生录取的大部分需求，考生的信息需要先导入到系统中，之后再按计划对这些信息进行筛选管理和规划，之后导入考生图片信息，这些完成之后则需要对考生信息进行查询、管理、审核等，甚至这个软件还需要有打印新生通知书和分析统计招生信息的新功能。利用这种系统，从事招生工作的人员能够及时准确地掌握招生过程中所有可能涉及到的考试信息和招生统计信息[1]。

1.2 高职院校招生信息管理系统的设计和实现。由于现在高等教育的普及，学校与学校之间的竞争激烈，招生工作将面临着的市场运行机制的挑战，若仍然保持这些传统的高考观念，存在偏见，那么招生的工作难度绝对是相当大的，而招生工作可以说是学校生存和发展的生命线，所以必须要对此进行改变。例如，青岛港湾职业技术学院，通过招生管理系统对往年的招生数据进行汇总分析，为今后的招生决策提供了信息基础，这能保证在招生决策方面更加具有先导性。

2 高职院校招生工作中对数据挖掘技术的应用

2.1 数据挖掘技术和传统数据分析技术相比的优越性。查询、报表和网络联机等都属于我国传统的数据分析技术，现在出现的数据挖掘技术与数据分析技术有着根本性的区别，即数据挖掘技术一般是在没有明确的假设条件使用，根据已有的特征来对数据所包含的潜在信息和知识进行深入的挖掘和发现。而这些需要挖掘的信息往往具有先验性，因此通过这项技术往往能够提前获得有效实用的信息。这项技术最厉害的功能是能够挖掘出一些潜在信息，这对于预测未来的事情具有重要作用，掌握这些信息往往能使预测更加准确。但是，和这些优势相比，传统的数据分析所获得的信息显得缺乏及时性，基于已有的数据来进行分析，在呈现的时候还需要借助于统计学的知识，才能让人更加容易的理解这些内容。此外，受数据分析的影响，数据仓库中往往都是反应客观世界历史真实性的数据，一般情况下载入和访问是一起的，另外还需进行查询。对仓库中的数据进行合理的选择和分析是进行数据挖掘技术的基础，进而才能分析出有用的信息[2]。作为一个反复循环的过程，每一个步骤都需要准确有效，达到预期的目标，如果不行，就要返回之前的步骤，重新分析调整，只有这样才可以提高数据挖掘和分析的安全性能。

2.2 模式评价与解释。通过关联分析往往会得到一系列的关联规则，这些关联的规则有很多对我们是有用的，我们需要从中将他们挑选出来，并对他们进行理性的分析来总结出其现实意义。分析这些关联规则，我们需要对最小支持度与最小的可信度进行合理的设定，这一点非常重要也很难掌握，支持度过大或可信度过大都不好。此外，可信度也不能过低，否则将会导致所产生的关联规则过多，难以筛选出有用的关联规则。

3 结语

综上所述，高职院校在招生时时常面临着很大的竞争压力，要想能够让招生工作顺利进行，招到足够多数量的学生，就要充分的利用数据挖掘技术。这项技术可以根据高职院校的特点制定合适的招生方案，以及设计方便管理的招生信息管理系统。在招生工作进行时，能够方便快捷的管理学生信息，这为学校未来的发展奠定了基础。因此，高职院校应当多多采用新型技术，用来帮助学校的未来发展。

参考文献：

[1]杨幸辉.关联规则数据挖掘技术在高职院校招生中的应用[J].数字化用户，2018，024（034）：71.

[2]曾国阳.数据挖掘技术在民办高校招生工作中的运用[J].新教育时代电子杂志：学生版，2017（6）.