數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理決策中的應(yīng)用

朱鐵櫻　駱?biāo)?/p>

摘 要： 針對(duì)高校教育方式的靈活多樣化和學(xué)生人數(shù)急劇增加與教學(xué)資源日漸緊張的矛盾，通過對(duì)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和決策支持系統(tǒng)的研究，提出了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校管理決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，為高校決策提供科學(xué)的依據(jù)。該方案對(duì)建設(shè)科學(xué)合理的高校數(shù)據(jù)倉庫，有效提高高校信息管理和數(shù)據(jù)利用的能力，加強(qiáng)高校管理決策的合理性和科學(xué)性，具有現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)挖掘； 決策支持系統(tǒng)； 數(shù)據(jù)倉庫； 高校管理

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2015）03-39-02

Abstract： With the expansion of college enrollment and flexible education， almost every university is faced with a increasingly tense conflict that is caused by sharp increasing in the number of students and lacking of teaching resources， which brought unprecedented challenges to the development and management of universities.This paper， through the research in data warehouse， data mining technology and the decision support system， based on data mining， proposes a university management decision support system design and provides a scientific basis for the university decision-making. This paper has some practical significances on construction of a scientific and reasonable university data warehouse， effectively improving the ability of university information management and utilization of data， strengthening the rationality and scientificity in the university management decisions.

Key words： data mining； decision support system； data warehouse； university management

0 引言

高校招生規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及教育方式的靈活多樣化，使大多數(shù)高校都面臨著學(xué)生人數(shù)的急劇增加與教學(xué)資源日漸緊張的矛盾，這給高校的管理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。因此，如何以最小的代價(jià)獲得最大的發(fā)展成為高校亟待解決的新課題。

高校從整體的、宏觀的角度認(rèn)清形勢(shì)，解決問題，優(yōu)化教育資源配置，提高教育資源利用率。建立一個(gè)有效的高校管理決策支持系統(tǒng)（Decision Supporting System，簡稱DSS）顯得十分必要。該系統(tǒng)的各項(xiàng)功能除了能滿足日常簡單的查詢、統(tǒng)計(jì)和維護(hù)、全局統(tǒng)籌規(guī)劃外，還要能夠保證管理各種信息、協(xié)調(diào)各部門工作順利開展，并能為高校管理者提供有關(guān)教育形勢(shì)的瞬時(shí)變化、發(fā)展趨勢(shì)，以及通過高科技手段來開發(fā)歷史數(shù)據(jù)，提取隱含在其中的事先未知的、潛在的、深層次的、有價(jià)值的信息，以利于簡單統(tǒng)計(jì)分析和決策。

一般在建立DSS時(shí)，會(huì)利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫（Database）技術(shù)，但有問題的數(shù)據(jù)庫滿足不了。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的出現(xiàn)給決策支持系統(tǒng)的發(fā)展注入了新的活力，它把決策者所需的信息從原始的操作數(shù)據(jù)中分離出來，把分散的、難以訪問的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為集中統(tǒng)一、隨時(shí)可訪問的信息，即數(shù)據(jù)倉庫對(duì)信息實(shí)現(xiàn)合理、全面而高效的管理。因此，研究數(shù)據(jù)倉庫和它的相關(guān)技術(shù)并應(yīng)用于高校決策支持系統(tǒng)中是極其有效的途徑[4]。

本文所采用的解決方案，就是一個(gè)以數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，簡稱DW）技術(shù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，簡稱DM）工具為手段的高校管理決策支持系統(tǒng)DSS的設(shè)計(jì)方案。本方案中，數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)和組織高校的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘則利用該基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過一系列技術(shù)挖掘出有價(jià)值的知識(shí)信息，輔助決策。

1 高校管理中的數(shù)據(jù)倉庫建立

數(shù)據(jù)倉庫不是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的簡單堆積，而是抽取數(shù)據(jù)，并整理、轉(zhuǎn)化為新的存儲(chǔ)格式，把數(shù)據(jù)聚合在一種特殊的格式中。隨著此過程的發(fā)展和完善，這種支持決策的、特殊的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)即被稱為數(shù)據(jù)倉庫。對(duì)高校管理來說，DSS建立數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)可能來自人事處、學(xué)生處、教務(wù)處、財(cái)務(wù)處、后勤管理等職能部門和二級(jí)學(xué)院等，所有這些數(shù)據(jù)從結(jié)構(gòu)上看，是相對(duì)獨(dú)立的，是不利于高校決策者進(jìn)行全面分析和查詢的。根據(jù)高校DSS的需求，必須要求數(shù)據(jù)倉庫把分散的、難以訪問的數(shù)據(jù)從不同信息系統(tǒng)中分離出來，通過深層次加工把信息轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)集市（DataMart）以利于各個(gè)職能管理部門和院系作專題分析和輔助領(lǐng)導(dǎo)層決策[5]?？傊瑪?shù)據(jù)倉庫把高校分散的、難以訪問的日常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為集中統(tǒng)一、隨時(shí)可用的信息。建立數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)長期復(fù)雜的過程。

數(shù)據(jù)倉庫的真正價(jià)值在于幫助人們制定能夠改進(jìn)過程的決策。因此，有了數(shù)據(jù)倉庫，高校管理層決策時(shí)就可以依據(jù)事實(shí)，而不再是只依賴直覺。

2 高校管理需要數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)目前高校管理信息系統(tǒng)的特點(diǎn)，首先需要將不同信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)綜合、歸類，并進(jìn)行分析利用，即建立數(shù)據(jù)倉庫，在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘，為科學(xué)決策提供依據(jù)支持。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、模糊的、隨機(jī)的、不完全的實(shí)際數(shù)據(jù)中，抽取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。從廣義上講，數(shù)據(jù)挖掘就是在觀察數(shù)據(jù)的集合中尋求模式的決策支持過程。因此，它除了處理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)值型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外，還可以對(duì)文本、圖形、圖像、WWW信息資源等半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象不僅是數(shù)據(jù)庫，也可以是文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集合或數(shù)據(jù)倉庫。基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，其任務(wù)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫中尚未被發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。對(duì)于那些決策者明確了解的信息，可以用查詢等工具直接獲取，而另外一些隱藏在大量數(shù)據(jù)中的關(guān)系等信息就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[2]。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可從數(shù)據(jù)倉庫中找出大量真正有價(jià)值的信息，可以更好地對(duì)高校各方面的發(fā)展趨勢(shì)做出定量的分析和預(yù)測(cè)。為高校的管理決策者提供更科學(xué)的決策基礎(chǔ)，從而有效地提高教學(xué)質(zhì)量，有針對(duì)性地加強(qiáng)教學(xué)管理。

就目前高校的情況而言，現(xiàn)有的管理信息系統(tǒng)大都具有分類特性，因此高校管理DSS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法主要采用能實(shí)現(xiàn)分類模式分析的方法，以分類模式分析為主線，關(guān)聯(lián)模式分析為輔線結(jié)合其他分析方法進(jìn)行。

3 決策支持系統(tǒng)技術(shù)分析

⑴ 基本概念

管理的核心是“決策”。隨著時(shí)代的發(fā)展，高校比以往任何時(shí)候都面臨著更為復(fù)雜的生存環(huán)境，更難以形成并維護(hù)其競爭優(yōu)勢(shì)，競爭的壓力對(duì)高校制定決策的質(zhì)量、速度都提出了更高的要求[1]。

決策支持系統(tǒng)（DSS，Decision Supporting System），是以運(yùn)籌學(xué)、管理科學(xué)、行為科學(xué)和控制論為基礎(chǔ)，以信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和仿真技術(shù)為手段，針對(duì)半結(jié)構(gòu)化的決策問題，支持決策活動(dòng)的具有智能作用的人機(jī)系統(tǒng)[3]。該系統(tǒng)能夠?yàn)闆Q策者提供決策所需的信息、數(shù)據(jù)和背景材料，幫助明確決策目標(biāo)和進(jìn)行問題的識(shí)別，建立或修改決策模型，提供各種備選方案，并且對(duì)各種方案進(jìn)行評(píng)價(jià)和優(yōu)選，通過人機(jī)交互功能進(jìn)行分析、比較和判斷，為正確決策提供必要的支持。決策支持系統(tǒng)作為一種新型的信息技術(shù)，能夠?yàn)楦咝Ｌ峁└鞣N決策信息以及許多問題的解決方案，從而減輕管理者從事低層次信息處理和分析的負(fù)擔(dān)，使得他們專注于最需要決策智慧和經(jīng)驗(yàn)的工作，提高了決策的質(zhì)量和效率。從功能邏輯結(jié)構(gòu)上看，它是由模型庫系統(tǒng)、知識(shí)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及人機(jī)會(huì)話系統(tǒng)等部分組成的。

⑵ DSS的分析方法

DSS應(yīng)滿足決策支持系統(tǒng)的要求和達(dá)到DSS的性能指標(biāo)，由于DSS的特殊性，對(duì)DSS的系統(tǒng)分析通常采用一種稱之為ROMC的方法。ROMC是一種基于決策過程基本活動(dòng)的方法，是決策者進(jìn)行表達(dá)（R）、操作（O）、存儲(chǔ)輔助（M）和控制（C）的方法，其基本思路是建立起DSS的要求與性能之間的關(guān)系，并力求減少它們之間的差異。

ROMC分析方法是建立在用戶目標(biāo)的基礎(chǔ)之上的，它主要從以下幾點(diǎn)進(jìn)行分析：

⑴ 提供表達(dá)式幫助決策者將問題概念化，以便于處理和交流；

⑵ 提供分析和運(yùn)算這些表達(dá)式的操作方法；

⑶ 提供輔助記憶手段；

⑷ 提供控制機(jī)構(gòu)以處理和使用整個(gè)系統(tǒng)。

4 基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)的建立

基于以上討論，一種基于數(shù)據(jù)挖掘的決策支持系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)框架已經(jīng)出現(xiàn)。它由數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘工具、數(shù)據(jù)倉庫管理模塊、知識(shí)庫、知識(shí)發(fā)現(xiàn)模塊、人機(jī)交互模塊組成。系統(tǒng)的主要輸入是源于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)以及存儲(chǔ)在知識(shí)庫中的知識(shí)；人機(jī)交互模塊提供相互聯(lián)系的集成界面；數(shù)據(jù)倉庫管理模塊完成數(shù)據(jù)倉庫的創(chuàng)建以及數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的綜合、提取等各種操作，負(fù)責(zé)管理整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)；數(shù)據(jù)挖掘工具用于實(shí)現(xiàn)實(shí)際決策問題所需的各種查詢檢索工具和數(shù)據(jù)挖掘工具等，以實(shí)現(xiàn)決策支持系統(tǒng)的各種要求；知識(shí)發(fā)現(xiàn)模塊管理并控制知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程，它將知識(shí)庫中的信息和數(shù)據(jù)的輸入用于驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)選擇過程、知識(shí)發(fā)現(xiàn)引擎過程和發(fā)現(xiàn)的評(píng)價(jià)過程。

以下描述建立決策支持系統(tǒng)的過程。①分析決策需求，確定決策主題，確定決策的問題。②確定數(shù)據(jù)來源，對(duì)異構(gòu)環(huán)境下可操作的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)記錄或文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行聯(lián)接，建立數(shù)據(jù)倉庫。③針對(duì)任務(wù)的所屬類別，選擇有效的數(shù)據(jù)挖掘算法并加以實(shí)現(xiàn)。④調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘功能，提煉數(shù)據(jù)，并與最終用戶交互、協(xié)同，得到所必須的有用的數(shù)據(jù)。⑤測(cè)試與評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性、有效性處理。⑥根據(jù)最終用戶的要求，建立適用于決策支持的集成界面和應(yīng)用程序，使用戶能在決策支持中運(yùn)用所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。

以上過程是一個(gè)學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)和修改的過程，各步驟之間包含了反復(fù)循環(huán)，以達(dá)到對(duì)所發(fā)現(xiàn)的知識(shí)不斷求精、深化，并使其易于理解的結(jié)果。

5 結(jié)束語

數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持系統(tǒng)都是方興未艾的前沿科學(xué)，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得令人滿意的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為決策支持系統(tǒng)研制與開發(fā)提供了一種有效、可行的系統(tǒng)化解決方案。隨著數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，決策支持系統(tǒng)的研究與開發(fā)將被推向一個(gè)更高的層面。

在教育領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到管理信息系統(tǒng)中，以建立高校管理決策支持系統(tǒng)，最終可以達(dá)到我們的目標(biāo)——提高高校管理者的工作效率。這種方式為高校在激烈的競爭中掌握主動(dòng)，在未來的發(fā)展中爭取更廣闊的空間，發(fā)揮重要的作用，為高校的跨越式發(fā)展起到一個(gè)科學(xué)導(dǎo)向作用。

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