关键词:
数据挖掘
管理信息系统
决策树
关联规则
就业
决策支持
摘要:
自1999年以来,我国高校招生规模逐年扩大。由于学生人数的大幅度增加,给高校学生管理工作带来了诸多压力,更给毕业生就业带来压力。因此,运用管理信息系统和决策支持技术对在校学生和毕业生信息实施管理,可提高现代化管理手段,更重要的是,根据学生信息对其就业情况进行预测,可以更好地对高校的招生和培养工作给予辅助指导。
基于上述需求和沈阳大学新民师范学院的实际,本文开发了一个基于数据挖掘技术的高校毕业生就业管理信息系统,其主要工作包括:一、设计并实现了毕业生网上管理信息系统,以解决沈阳大学新民师范学院毕业生信息管理问题,使大量重复繁杂的工作进行计算机自动处理和有序管理,能够实时动态、准确完整地提供就业信息,较好地保证数据一致性、准确性和及时性,保证高校在就业方面管理的质量,为高校提供高度规范化、科学化和数字化的就业管理信息及处理平台;二、分析数据挖掘技术在高校就业管理信息系统中应用的必要性和重要性,找到两者的结合点,探索如何在高校就业管理信息系统中应用数据挖掘技术;三、重点分析了C4.5决策树分类和Apriori关联规则挖掘算法,并将这些数据挖掘技术应用到高校就业管理信息系统,对已有数据进行分析挖掘,对毕业生就业情况即兴分析和预测;四、根据用户需求提出系统设计方案,确定系统采用典型的B/S结构,以安全稳定的SQL Server数据库管理系统为后台数据中心,使用ASP工具开发本系统。
实验表明,本文系统实现了上述功能,并能够应用于高等学校学生信息的管理及毕业生就业情况的分析预测。