基于数据仓库的学生就业管理系统的研究-软件工程专业论文.docx

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，高等职业教育得到了长足的发展。当前，在 各类学校中，特别是在各级职业教育学校中，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。致使在一些职 业教育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原因。 最终造成了学生在接受完三、五年教育后，良好素质没有被开发，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，本文试图从大量 的职业教育信息中挖掘出正确的、可靠的、可信的关联规则。 本文通过资料收集、整理和调研，对职业教育学校中现有的教育教学历史数 据进行了数据挖掘，其目的是：(1)从数据中寻找规则来验证在当今的职业教育中 家庭的经济状况、专业对学生就业是否存在着影响。(2)通过本课题的研究，选择 适当的挖掘算法、合适的数据挖掘工具和软件，形成一个可行的针对于职业教育 中专业、家庭经济状况、就业的数据挖掘规则，使其能广泛地应用于职业教育教 学决策和教育科学研究。（3）通过数据挖掘技术所发现的专业、家庭经济状况、 地域分布与就业的关系，合理的引导学生选择专业，最终提高学生的就业率。从 而对职业教育及其教学改革具有一定的指导性意义。 本课题结合四川建筑职业技术学院 2006 年以来的生源数据，利用数据仓库技 术、OLAP 技术、数据挖掘技术分析职业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、 I II II 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。 关键词：数据挖掘,数据仓库,就业管理 III III ABSTRACT As computer being wildly used and upgraded, the data mining growing into a new rising and multi-disciplinary application field, are playing more and more important role in the information analysis of decision support system. Association mining is an important research branch of the data mining, and it aims at discovering the relationship among items in a data set. The data mining is the main measure of deriving knowledge from large databases. Because of its simple form and it can be easily understood, association mining has been successfully applied to many fields. It not only can test the knowledge modes exiting in the industry, but also can find some new rules hidden. As education innovation in China being enhanced, higher vocational education in has been significantly developed. At present, in all kinds of schools, especially in vocational education at all levels of schools, the school database has been well construct