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数据挖掘在培训管理中的应用论文

第一篇：数据挖掘在培训管理中的应用论文1、引言对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。2、数据挖掘在培训管理系统中的应用大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。2.1初步探索培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。2.2数据预期处理数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。2.3数据挖掘WangJ开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。BodeaCN使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。3、总结目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。参考文献[1]菅志刚,金旭.数据挖掘中数据预处理的研究与实现[J].计算机应用研究,2004,21(07):117-118.[2]王全旺,赵兵川.数据挖掘技术在Moodle课程管理系统中的应用研究[J].电化教育研究,2011(11):69-73.[3]陈怡薇.数据挖掘技术:教育培训管理新手段[J].石油化工管理干部学院学报,2014(04):49-52.[4]肖明,陈嘉勇,栗文超.数据挖掘在学习管理系统中应用的研究进展综述[J].现代教育技术,2010,20(09):127-133.第二篇：数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用毕业论文.数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用根据波特的影响企业的利益相关者理论,企业有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中,最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上,还体现在市场上,谁能获得更大的市场份额,谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺,因此,企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变,对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理,就要通过有效的途径,从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析,获得有利于商业运作,提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘,即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持,才使得客户关系管理的理念和目标得以实现,满足现代电子商务时代的需求和挑战。一、客户关系