数据挖掘在培训管理中的应用论文

数据挖掘在培训管理中的应用论文（精选10篇）

1.数据挖掘在培训管理中的应用论文 篇一

网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文

网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文【1】

摘要：数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。

该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。

该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性，并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。

关键词：数据挖掘;网络经济;序列模式

随着数据库和网络等技术的迅速发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高,大量的数据储存在数据库和数据仓库中,我们已被淹没在数据和信息的汪洋大海中。

这项以数据库技术、网络技术、统计分析、人工智能等为依托的综合性运用技术的出现有其必然性和可行性。

人们需要有新的、更有效的手段地各种大量数据进行挖掘以发挥其潜能,数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的,它的出现为自动和智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段。

1网络经济

网络经济，一种建立在计算机网络基础之上，以现代信息技术为核心的新的经济形态。

它以信息为基础，以计算机网络为依托，以生产、分配、交换和消费网络产品为主要内容，以高科技为支持，以知识和技术创新为灵魂。

它不仅是指以计算机为核心的信息技术产业的兴起和快速增长，也包括以现代计算机技术为基础的整个高新技术产业的崛起和迅猛发展，更包括由于高新技术的推广和运用所引起的传统产业、传统经济部门的深刻的革命性变化和飞跃性发展。

它实际上是一种在传统经济基础上产生的、经过以计算机为核心的现代信息技术提升的高级经济发展形态。

2数据挖掘商网络经济的案例

2.1电子商务行业概况

随着电子商务行业不断发展，新的供应商仍在进人市场与传统企业竞争。

电子商务行业促使杂货、药品、玩具零售商提供更低的价格和更全的商品。

电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。

中国移动互联网市场规模达393.1亿元，同比增长97.5%，移动电子商务的飞速发展正是中国移动互联网市场快速增长的主要推动力。

20，移动电商在移动互联网市场中的占比已接近三成，预计在末可以达到57%以上。

传统互联网电商企业在发展到一定规模后，有足够的经验和资本向移动终端转移，是移动电商快速增长的主要原因。

2.2数据挖掘分析过程

上面面用一个针对淘宝网滁州店铺采集的样本数据，进行挖掘的例子来说明数据挖掘的具体应用。

表1给出了数据源的部分字段格式。

表2、表3给出了经过整理和转换后的适用于挖掘工具的数据样本。

在本案例中，我们自行编写挖掘工具。

限于篇幅，具体数据挖掘过程省略。

2.3数据挖掘应用分析结论

从上面电子商务行业数据挖掘后分析可以得出:

电子商务销售的主体:我们找到进行网络销售的主体人(店铺)及相关个人店铺信息;

电子商务销售的内容：我们可以查询店铺所销售的商品信息，对销售商品是否违规进行监管;

电子商务市场行为分析：特定范围内市场消费倾向是什么，以便引导，制定销售、决策方案;

监管范围的扩展：传统工商监管只对实体店铺进行监管，通过对网络的市场监管，可以扩大工商管理监管范围，更加规范的市场。

3网络数据挖掘的分析方法

针对网络经济形态下的数据挖掘，我们主要采用以下三种方式进行数据挖掘:

3.1关联分析

利用关联规则进行数据挖掘。

在数据挖掘研究领域,对于关联分析的研究开展得比较深入,人们提出了多种关联规则的挖掘算法,如APRIORI、STEM、AIS、DHP等算法。

关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系,它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。

关联分析就是生成所有具有用户指定的最小置信度和最小支持度的关联规则。

3.2分类分析

设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。

分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。

3.3序列模式分析

序列模式分析和关联分析法相似,其目的也是为了采掘出数据之间的联系,但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。

运用序列模式分析销售记录,零售商则可以发现客户潜在的购物模式,例如客户在购买微波炉前常购买何种商品。

3.4数据挖掘与信息过滤技术的结合

网络的迅速发展导致了“信息过载”、“信息超载”现象，利用网络数据挖掘中得到的数据进行信息过滤机制就是为了克服上述现象，减少用户在获得信息过程中的负担，同时向用户提供数量适宜、质量优良的信息应运而生的。

比如在网络内容挖掘之前对网络文档中包含的信息进行过滤、筛选、分类和归档等操作，使网络内容挖掘所要处理的数据量得以减少，使输入数据的质量、网络内容挖掘的信息挖掘速度及精确度和用户所得信息的时效性得以提高。

4网络数据挖掘步骤

1)确定应用领域:包括此领域的基本知识和目标。

2)建立目标数据集:选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。

3)数据预处理:在大数据集中,根据需求,利用数据净化和整合技术,选择与任务相关数据,在不降低其准确度的状况下减少处理数据量。

4)数据转换:找到数据的特征进行编码,减少有效变量的数目。

5)数据挖掘:根据数据和所要发现知识的种类来确定相应的挖掘算法。

6)数据评价:将挖掘出的知识和数据以各种可视化方式显示,并将其以图形、文本等方式存储在库中,以便对它们进一步挖掘,直至满意为止。

7)实施和应用:利用数据挖掘技术所建立模型在实际项目中的应用,包括数据库的构建,个性化用户服务、基于知识的企业信息管理(MIS)、企业目标管理、决策支持等等。

5网络数据挖掘的未来展望

以上数据时网络经济形态下，在工商管理部分的应用，实际的工商管理目标是为工商管理与决策提供服务，未来的数据挖掘将会形成标准的数据挖掘语言或其他方面的标准化工作的数据挖掘系统。

数据挖掘能发现网络中隐含的有价值的信息和知识，从而提高标引、自动摘要、自动分类和自动聚类等的准确率;能促进用户兴趣模型的构建，从而为用户提供更好的个性化信息，难以满足网络信息用户的动态需求。

在网络信息检索的实际应用中，往往不是单一地运用数据挖掘技术，数据挖掘需和其他相关技术结合，才能发挥出更大的效用。

参考文献:

[1]刘彩虹,杨玉红.论图书馆文献信息服务的创新[J].图书馆工作与研究, (1):59-61.

[2]王振强.用知识管理思想建设企业竞争情报——通过信息综合利用实现企业竞争智能[EB/OL].(-12-15).

[3]周黎明,邱均平.基于网络的内容分析法[J].情报学报, (5):594-599.

[4]罗春荣,曹树金.因特网的信息资源评价[J].中国图书馆学报, (3):45-52.

[5]苗杰,倪波.面向集成竞争情报系统的数据挖掘应用研究[J].情报学报,2001 (8):443—450.

[6]翁烨.知识管理系统与市场数据挖掘的融合[J].中国信息导报, (7):52-53.

[7]郑宏珍,韩静萍.异构平台数据仓库与数据挖掘技术[J].中国信息导报,2003 (2):53-55.

 

2.浅谈大数据在教育管理中的应用 篇二

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。

学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。

如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。

大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

3.数据挖掘在培训管理中的应用论文 篇三

0引言

族谱又称为家谱、宗谱，是一种记录家族世代繁衍和重要人物事迹的图文体裁。 族谱文献对于我们了解人文历史有很大的帮助，并且在政治经济学、地理学、群体遗传学等方面都有着潜在的研究价值[1]。 传统的中国式族谱通常以纸质、布质等形式的谱书为承载形式，各族、各家拥有自己独立的谱书。 这些谱书在存在形式上相互独立，但是在内容上却有很强的相关性。传统的谱书式族谱在信息交互和共享方面存在着先天不足，且实体的谱书不便于后续的修改(续修)以及保存。 因此，近年来族谱数字化受到了社会的广泛关注。

数字化族谱系统除了能提供给用户录入族谱信息、利用族谱信息的功能之外，还需要兼顾中国式族谱的特殊需求——谱书。 家族在编修族谱时，通常都需要以采集好的族谱数据为基础，通过编辑、排版形成内容丰富、图文并茂、样式美观的谱书，然后将其印刷成册并分发给族人。 目前，国内外在数字化族谱系统方面已有一些研究和开发工作。 著名的族谱网站FamilySearch[2]中，用户可以方便地创建和管理个性化族谱空间，但没有提供族谱数据纸质化输出功能。 文献[34]都实现了基于单机形式的族谱录入软件：将族谱的制作工作分割成多个任务，由多位制作人员分别完成这些任务并以文件存储任务中的族谱数据，最后将多个数据文件合并，编辑形成最终的族谱。 但是这种数据管理方式不利于信息的共享，而且多个数据文件之前存在较多的冗余以及冲突，无法自动完成数据文件合并。 为了加快族谱数字化进程，结合实际的应用需求，本文设计并实现了一个基于B/S架构的族谱信息系统，该系统提供了族谱数据的录入、查询服务、纸质化输出等功能。 结合族谱信息系统中的实际需求，本系统的数据存储采用了分布式结构和内存数据管理技术，大大加快了族谱信息录入和检索的速度。

本文内容组织如下：第1节介绍族谱信息数据的特点;第2节介绍系统功能，并分析引入内存数据管理技术的必要性;第3节将简单介绍本系统中所涉及的相关内存数据管理技术;第4节介绍内存数据管理技术在族谱信息系统中的具体应用;第5节对本文工作进行总结并对未来工作进行展望。

第5期张文杰，等：内存数据管理技术在族谱信息系统中的应用华东师范大学学报(自然科学版)1族谱数据简介

族谱数据通常由三部分构成：世系数据、文档数据以及多媒体数据。

(1) 世系数据包括人物数据和人物之间的亲缘关系数据。 其中亲缘关系主要分为父子(父女)、母子(母女)、配偶、过继(从亲属中收养子女)、兼祧(一位男子同时继承多家)。 世系数据是族谱数据中最重要的部分。 (2) 文档数据包括在族谱中家族大事件的文字记录和重要的人物传记，族谱中的文档数据除文本之外还包含图表等，呈现一种图文并茂的形式。

(3) 多媒体数据包括族谱中记录人物或者家族大事件的图像、音频、视频，这里的多媒体数据并不包括文档数据中含有的图表。

族谱数据中的文档数据、多媒体数据和一般的文档数据、多媒体数据在组织和存储形式上并无明显区别，而世系数据作为族谱数据中的核心数据，其特点鲜明。

如果把世系数据中每个人物作为节点，人物之间的关系作为边，则世系数据就构成了一种类似树的结构，下文中也把这种结构称为世系树，如图1所示。

如果考虑更广泛的亲缘关系(如联姻)，很多世系数据就会联系在一起构成类似森林的结构，这和社会网络[5]数据非常相似。 但是世系数据比社会网络数据所表达的人物群体更加特定，人物之间的关系更加明确。

总结起来，世系数据具有以下特点：

(1) 表达对象是特定的人物“群体”——家族(或者支系)，人物关系是亲缘关系，相比其他人际关系要更加紧密和牢固。

(2) 如果把人物视作节点，把人物之间的关系视作边，世系数据构成了一种特殊的层次结构—世系树。

(3) 如果把多个世系树用联姻关系联系在一起，会构成一种特殊的图结构，类似于森林和社会化网络数据。

图1世系树示例图

Fig。1The tree structure of genealogy data

2族谱信息系统

传统族谱信息系统采用的是单机管理不易于扩展功能，数据分散且有大量冗余，无法利用这些族谱数据向公众用户提供服务。 为了更好地收集和利用族谱数据，我们设计并开发了一款基于B/S架构的`族谱信息系统。 该系统支持多用户并行录入同一族谱中的数据，并统一对族谱数据进行管理，同时通过本系统还可向公众用户提供对已录入族谱数据的检索。

族谱信息系统的主要功能包括数据录入、数据服务和数据输出。

2。1数据录入

数据录入功能主要包括三部分：世系数据录入、文档数据录入、多媒体数据录入。 其中世系数据录入是指录入人物的基本数据以及录入人物之间的联系数据。

2。2数据服务

数据服务功能主要包括数据展示、统计检索、一键寻祖和一键寻亲。

(1) 数据展示

数据展示功能包括族谱展示和对照预览。 族谱展示功能主要显示一个族谱的基本信息。 对照预览则用于在正式输出纸质化族谱之前以各种不同的样式来预览输出的效果。

(2) 统计检索

统计检索提供了对系统中的族谱数据进行统计和检索的功能。 族谱统计是显示整个族谱的统计信息，如总人数、男女比例、生死状况等。 简单检索和组合检索是在某些族谱属性或者人物属性上进行检索的功能。

(3) 一键寻祖和一键寻亲

一键寻祖可以从族谱中根据人物之间的亲缘关系得到指定人物在指定范围内(比如限定世代数)的祖先。 一键寻亲则是指在族谱数据中找到两个指定人物之间的亲缘关系链(即两人是通过哪些人关联在一起)。

2。3数据输出

为了满足用户传统纸质谱书的需求，族谱信息系统中提供了数据输出功能，主要包括族谱编排、族谱生成。

(1)族谱编排

谱志编排功能是通过用户的个性化需求对谱书的样式、数据出现的顺序、名词的表达方式等进行设置。

(2) 族谱生成

族谱生成功能主要是在族谱编排过后，按照用户的个性化需求从原始族谱数据中转换生成电子版的谱书以供印刷。

2。4应用内存数据管理技术的必要性

通过对族谱信息系统的功能分析，族谱信息系统具有以下特点。

(1)数据源单一。 在数据录入过程中，对每个录入用户来说，只能操作自己参与录入的族谱数据。 同时，数据输出过程中，只需要去访问要生成电子族谱的特定族谱的数据。

(2)数据量较大。 每个族谱都存有数量和容量庞大的世系数据、文档数据、多媒体数据。

(3)实时性要求高。 由于本系统基于B/S模式设计，无论是数据录入、数据服务还是数据输出功能，系统响应时间都应该很短。

族谱信息系统的大数据量和高实时性的特点对系统实现提出了挑战。 而随着主存的成本显著降低，许多成熟的内存数据管理技术为族谱信息系统的实现提供了解决方案[6]。

3内存数据管理技术

内存数据管理[7]的关键技术包括存储结构[8]、索引结构[9]、并发控制[10]、同步策略[11]、故障恢复[12]等。 本节将重点介绍系统中用到的索引结构和同步策略。

3。1索引结构

内存数据库由于其工作的主版本保存在内存中，所以内存数据库的索引选择应结合存储介质的特点，从而通过索引的建立来保证内存数据库查询操作的高效性。 目前在内存数据库中经常选用的索引结构有hash索引和T树索引。

(1) hash索引[13]定义了一个hash函数，通过将关系表的索引项传入到hash函数可以计算出相应的hash值，从而在索引项和hash值之间建立起对应关系，通过hash索引查找数据只需常数时间的复杂度。

(2) 在内存数据库中目前较广泛使用的一种树是结合B树[14]和AVL树进化而来的T树[14]。 T树的单个节点有多个数据，因此拥有良好的修改和存储特性。 由于T树属于AVL树的一种演进，具有AVL树的平衡特性，从而进一步提升了树的搜索性能。 因此T树在时间和空间两者间具备较好的平衡性。

hash索引在进行定值的查找时效率很高，而T树索引一方面具有树的二叉性而且其设计符合内存数据库存储介质的特性，所以当前主流的内存数据库都至少提供了这两种索引结构。3。2同步策略

内存数据管理的数据同步更新技术大致可以分为表复制技术、事务复制技术、触发器技术和影子表技术。 这里主要介绍表复制技术和事务复制技术[15]。

(1) 表复制技术：采用把某一时刻源数据表的内容通过网络发送到复制的副本，因为复制的内容是表的某一时刻的状态，所以又被形象地称为表快照。 表快照的复制不是以事务为基础，所以副本缺乏基本的关系完整性。 基于表复制技术不需依赖特别的机制，不占用额外的系统资源，管理和操作也非常容易，而且在同步初始化和崩溃恢复时是必须的。 但是全表更新效率很低。

4.数据挖掘在培训管理中的应用论文 篇四

精细化管理思想在国家级骨干教师培训中的应用

作者：陈建国 宋鑫

来源：《现代交际》2013年第03期

[摘要]中等职业学校国家级骨干教师培训是我国提高中职教师队伍素质的重要举措，在实施培训过程中引入精细化管理思想，对培训过程实行精细化管理，实现精细化规划、精细化操作、精细化分析，提高中等职业学校国家级骨干教师的培训质量。

[关键词]精细化管理 骨干教师 培训

[中图分类号]G715 [文献标识码]A [文章编号]1009-5349（2013）03-0006-0

2为大力发展我国中等职业教育，加强职业教育基础能力建设，自“十一五”开始，我国实施了中等职业学校教师素质提高计划，中等职业学校专业骨干教师国家级培训（以下简称国家级骨干教师培训）是该计划的重要内容和主干项目，目的是为中等职业学校造就一大批专业理论水平高、实践教学能力强，在教育教学工作中起骨干示范作用的“双师型”优秀教师和一批高水平的职业教育教学专家。如何贯彻教育部培训要求，更好地开展专业骨干教师国家级培训，提高培训效果，是各培训基地需要认真思考的问题，精细化管理理论的引入为解决这个问题提供了很好的思路。

一、精细化管理的内涵和引入培训管理的意义

精细化管理是一种理念，一种文化，是起源于西方的一种全面管理模式，主要应用在企业生产、员工培训等方面，强调充分考虑工作流程、工作细节和控制方法，包含精细化的规划、精细化的操作、精细化的控制、精细化的核算、精细化的分析（百度百科）。精细化管理的内涵体现在注重细节、规范流程、严格执行、确保质量、节约成本等方面。近年来，精细化管理思想在学校管理、培训等方面也被广泛运用。

国家级骨干教师培训中积极引入精细化管理思想，对培训管理的各环节、培训工作流程以及设想达到的目标进行细化、分解，实现培训管理的系统化、流程化、规范化，目的是明确培训管理者的职责、工作流程和工作标准，促进培训管理的精细化、效益最大化，形成自己的培训特色，最大幅度地提高中等职业学校专业教师队伍的整体水平。

二、国家级骨干教师培训群体的基本特点

认真分析国家级骨干教师培训群体的基本特点，是对国家级骨干教师培训实施精细化管理的前提和必要条件。通过研究我们发现，国家级骨干教师培训群体有以下几个特点：

（一）受训教师地域分布的分散性

国家级骨干教师培训是由教育部确定的全国重点建设职教师资培养培训基地承办，教育部每年制订培训计划，各省市根据计划上报的培训人数、专业，分配给培训基地，因此培训基地面对的是来自全国各地的中等职业学校的教师，地域分布十分广泛。

（二）受训教师原有水平的不均衡性

虽然国家级骨干教师培训的选拔全国具有相同的标准，但是由于各地经济、职业教育发展水平、职教师资队伍建设在全国存在着较大差异，在参训教师的甄别选拔上执行国家标准不一，导致相同层级的参训教师的专业知识水平、教学能力、实践能力存在着很大差距：有些教师是科班出身，有的则是半路出家；有的教师实践动手能力很强，具有高级工甚至技师证书，有的根本没有任何实践经验。

（三）学习目的的差异性

教育部对国家级骨干教师培训确立了明确的培训目标和学习要求，但由于受训教师来自不同的地区和学校，各自有着不同的专业知识背景和教学经验，导致每个参加培训的教师学习目的各不相同：有些教师希望学习系统的理论知识，也有些教师则把重点放在实践能力的提高，还有的教师参加培训的目的主要是开阔眼界，等等。

（四）培训态度的差异性

态度决定一切，参训教师的学习态度决定着培训的效果，由于有些地区在选拔培训教师时没有严格执行教育部的相关要求，在选拔时受到人情、关系等因素的影响，特别是受参训学员单位领导态度的影响，学员的学习态度有很大差别。在实际培训中，参训学员的态度分为三种情况：第一种，抱着提高自己的专业知识和教育教学素养的态度积极参与到培训过程中；第二，为完成领导交待的任务来参加培训；第三种，把参加骨干教师培训当做一种福利、一种待遇来休闲度假，没有明确的学习目的。

三、精细化管理在培训过程中的实施

根据骨干教师培训的工作流程，我们将整个培训过程划分为三个阶段，即培训前的计划阶段、培训方案的实施阶段和培训后的反思追踪阶段。

（一）计划阶段——精细化规划

计划是行动的前提，完善的计划是实施精细化管理的前提和基础。国家级骨干教师培训的前期计划包括培训内容的确定、培训方式的设计、任课教师的选聘、实训基地的选择、后勤服务保障措施以及经费预算等。

1.建立培训机构。培训机构是培训精细化管理的主体。承担培训任务的基地要根据所承担的培训任务建立相应的组织领导机构，将培训任务层层分解，具体到每一个与培训有关的部门和工作人员，并制订明确的工作职责和工作要求（包括细化、量化岗位职责，明确工作流程，制定规章制度和保障措施），确保培训的每项工作、每个环节有人管，有人抓，有标准，可检查。

2.确定培训目标。一方面，在参训学员的培养目标定位上，培训机构要借自身优势，以提高中职骨干教师职教能力和水平为中心，建立“双师型”教师队伍为重心，提高教学能力为核心，转变骨干教师观念，更新学员知识。另一方面，为骨干教师攻读中职硕士提供后续支持，运用现代教育技术手段拓宽远程教育网络覆盖范围，促进骨干教师培训后的自我提升与完善。

3.确定培训内容。培训内容是实施整个培训计划的载体，培训内容确定的合适与否直接关系到培训质量。为使培训内容满足参训学员的实际需求，加强培训的针对性，在确定培训内容之前必须开展培训需求调查，通过问卷、座谈等途径征求参训学员对专业知识、操作技能、教学方法、培训形式等各方面的了解，结合培训基地的培训资源，分析培训需求的可能性和现实性以及共性和个性之间的关系，寻找出最佳的结合点，作为确定培训内容的依据。培训内容既要考虑全体学员的共性需求，又要考虑不同群体和个体的差异，统一性与灵活性有机结合，培训内容至少要有三套。

4.确定组织形式。教育部虽然对国家级骨干教师培训确定了基地培训+企业实践的培训模式，但由于不同专业的学科性质不同、培训需求存在差异以及培训基地的条件限制，考虑学员对知识技能掌握的程度、学员的参与程度、学员的理解力、实际动手能力，在培训开始前要充分分析开展培训所需的各要素的条件，针对不同专业确定不同的培训组织方式，采用菜单式教学、参与式培训、专题研究与自主学习相结合，集中授课与小组研讨结合的培训模式，力争以最适合的方式对学员开展针对性的培训。

5.选聘培训教师。由于国家级骨干教师的培训目标是为中职学校培训在教育教学工作中起骨干示范作用的“双师型”优秀教师和一批高水平的职业教育教学专家，所以在师资队伍的构成上应坚持内外结合，理、实兼顾的原则，以基地教师为主，结合外聘企业、行业高级专业人员、高级技师等组成培训教师团队，满足受训学员多方面的学习需求。

6.开发培训课程。国家级骨干教师培训所要达成的目标已经十分明确，但由于参加培训学员的文化背景、知识结构、工作经验、教学能力等各方面存在较大差异，而现实中又缺乏适合的教材可以利用，因此培训课程的开发就显得非常重要，培训基地根据受训学员的实际需求、师资安排和实训条件，编写培训辅导教材和其他培训资料。

7.后勤服务准备。国家级骨干教师培训时间较长，一般为两个月，参训教师来自全国各地，在安排培训活动时要充分考虑不同地域教师的生活习惯、饮食习惯以及培训中产生的疲劳，在培训过程除了安排好日常生活外，结合各种节假日、分阶段为学员安排丰富多彩的业余

文化生活，创造适合学员学习的生活氛围，调节学员的学习情绪，提高培训的积极性、主动性。

8.做好经费预算。国家级骨干教师培训经费是由国家财政承担，由参训学员或送培单位先行垫付，凭培训单位开具的发票报销。由于经费总数固定，且教育部对于经费使用情况有着明确的要求，因此在培训前必须做好培训经费预算安排，合理分配经费的使用去向，确保各项培训活动顺利进行。

（二）实施阶段——精细化操作、控制

培训方案一旦确定，就必须严格按照计划执行。

1.为学员发放培训通知书，告知培训的时间、地点、需要携带的材料以及生活物品等；印制培训讲义、考勤表、课表、培训须知、应急预案、调查问卷、试题等，确认教学场地和实验设备、课程安排、后勤服务保障等。

2.接受学员报到、分发学习生活用品、组织开学典礼、解读培训实施方案、宣布培训管理制度、介绍培训教师等，进入培训教学环节。

3.培训过程中要安排专人负责日常培训班的管理工作，包括组织学员参加各种培训活动，按时开、关教室门，与培训教师保持联系，提醒任课教师上课时间，检查教学实验设备，对学员和教师进行考勤，了解学员和教师的意见，督促学员按时完成培训作业和总结。任课教师及时完成作业的审批并给出成绩、评选优秀学员、发放结业证书等，发现问题及时进行调整。

4.分阶段水平测试。摸清参训学员的真实水平是实现培训精细化控制的基础。对参训学员在培训前进行统一的专业水平测试（包含专业知识、教学理论与方法、教学能力、实践能力等），根据测试的结果和学员的学习意愿分成不同的组别进行有针对性的培训；在培训中根据不同培训项目的进度完成情况随机开展测试，了解学员对培训内容的掌握情况；最后在培训结束时进行培训综合水平测试，检验培训效果。

5.信息的收集与传递。精细化控制是在掌握大量培训信息的基础上实现的，培训过程中来自培训教师、受训学员、企业或实训基地、后勤服务等各方面与培训有关的信息，为培训管理者掌握培训过程和效果提供了依据。同时注意信息的流向是双向的，组织者既要向学员发出培训活动安排等信息，又要注意及时收集学员以及其他部门的反馈信息。信息的快速收集与反馈，可以使问题在出现之前或之初就可以得到解决，避免事态激化出现僵持或不可控的局面，影响培训进度的完成与质量。

6.督导检查。实现培训的精细化管理，除了在计划阶段充分考虑各个环节制订详细的工作预案之外，还要加强培训全过程的各个环节督导检查。监督检查的内容包括：教师的授课水平，内容是否符合学员的实际需求，学员的出勤情况，学员在培训中的参与度，培训进度与计

划是否一致，培训设备运转情况，服务保障设施是否到位，学员对培训的满意度等，只有每一项预设的培训内容、管理措施都认真完成，才能实现预定的培训目标，确保培训质量。

7.分析调整培训方案。再完整、周密的培训计划也不可能完全预判出培训中可能遇到的问题，在履行职责、执行程序、贯彻制度等方面虽然有计划、标准和要求，但在实际过程中也会遇到一些无法预知的问题，因此，根据培训过程中遇到的实际问题和收集到的信息，及时对培训方案进行调整和完善，使整个培训按照预定目标进行。

（三）反思与评价——精细化分析

培训内容的完成并不意味着培训过程的终结，一个完整的培训需要对整个培训过程进行分析和梳理，评价培训效果。反思的内容包括：对培训过程的设计，培训中出现的问题，产生原因与解决措施，评价的内容包括：培训方案的执行情况，培训教师在培训中作用的发挥，受训学员在培训过程中的感受，在知识、能力、态度等各方面的变化，特别对学员所在原单位反馈的情况进行认真分析，评价培训效果。

【参考文献】

[1]李攀，邵晓枫.我国中等职业学校骨干教师培训存在问题及改革策略[J].职教论坛，2011

5.数据挖掘在电子商务中的应用论文 篇五

1.1数据挖掘

数据挖掘，即在数据库中的信息发现，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和随机的数据中，提取出潜在的、不为人知的、同时又是非常有用的知识和信息的过程。数据挖掘是一项应用技术广泛的交叉学科，它聚集了众多不同领域的知识，例如人工智能、可视化、数据库、数理统计等。从始至终数据挖掘技术都是面向应用领域，不仅是对于特定数据库的简单检索查询，还包括对数据的不同层面、不同角度的统计、分析、推理和综合，以此得到问题的求解，以及发现事件之间的联系，还有对未发生活动的预测。另外数据挖掘技术在存在大量数据积累的电子商务行业有着广泛的应用，是现代商务企业发展的不二选择。

1.2数据挖掘的过程

1.2.1数据预处理

在实际情况中，企业获得的数据具有不完整性、模糊性和冗余性，所以数据挖掘技术针对的不是已得到的数据，而是潜在的数据信息，并通过预处理技术获得简洁、准确的数据。预处理的工作分为三步，数据合并、数据选择和数据清洗。先将多个数据库和文件中的数据进行合并，然后选择适合分析的数据信息集合，最后剔除无关记录，并将各个文件转换成方便数据挖掘的格式。

1.2.2模式发现

这个阶段就是利用挖掘计算技术挖掘出有用的、潜在的、新颖的、可以理解的知识和信息。像关联分析、聚类分析、路径选择、序列分析等都可以用于Web的挖掘技术。

1.2.3模式分析

这个阶段是将模式发现中没有用的模式和规则过滤掉。通过技术分析，得到有效的结论。常用关联规则、序列等手段。

2数据挖掘技术的方法

2.1关联分析

所谓的关联分析，就是利用数据间相互关联的规则进行数据挖掘，为的是挖掘数据间潜在的联系规则。比如，在进行关联分析时，能发现类似哪些产品更受客户的欢迎、为什么、产品优势有哪些、有多少客户会再次购买等问题。

2.2序列模式分析

这个过程和第一个关联分析有些类似，但主要任务是发现数据间的`前后顺序联系，比如在这段时间里，企业先销售出x产品，随后销售y产品，然后是z产品，所以就形成x-y-z的销售序列，出现频率较高，进而对其进行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易数据库中，找出按照时间排布的交易集，发现其中的高频序列，从而进行下一个步骤。

2.3分类分析

假设有一个数据库和一组互相区别的标记，利用特殊标记数据库中的每一个数据，这样的数据库被叫做训练集或者实例数据库。分类分析就是利用分析标记数据库中的每一个数据，对每个类别建立分析模型或做出精准的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分类模式对数据库中的数据进行分类分析。

2.4聚类分析

6.数据挖掘在培训管理中的应用论文 篇六

3.1 信息化建设

智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展, 国内许多景区已经实现Wi-Fi覆盖, 部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动, 多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台, 从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台, 已基本能掌握跟游客和景点相关的数据, 可以实现更好旅游监控、产业宏观监控, 对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。

但从智慧化的发展来看, 我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证, 但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知, 更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上, 除了必备的硬件设施, 大数据实验平台还涉及大量部门, 如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联, 要想建立一个完整全面的大数据实验平台, 难度可想而知。

3.2 大数据挖掘方法

大数据时代缺的不是数据, 而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔, 但是面对大量的数据, 不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用, 那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据, 通过云计算技术, 对数据的收集、存储都较为容易, 但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析, 相似度分析, 距离分析, 聚类分析等等, 这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中, 相关性分析方法通过关联多个数据来源, 挖掘数据价值。但针对旅游数据, 采用这些方法挖掘数据的价值信息, 难度也很大, 因为旅游数据中冗余数据很多, 数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中, 一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的.旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析, 对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。

3.3 数据安全

, 数据安全事件屡见不鲜, 伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代, 无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹, 如何保证这些信息被合法合理使用, 让数据“可用不可见”[4], 这是亟待解决的问题。同时, 在大数据资源的开放性和共享性下, 个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外, 经过大数据技术的分析、挖掘, 个人隐私更易被发现和暴露, 从而可能引发一系列社会问题。

大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库, 被完全共享、挖掘、分析, 那游客的人身财产安全将会受到严重影响, 最终降低旅游体验。所以, 数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。

3.4 大数据人才

大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持, 然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求, 加之创新型人才的外流, 以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒, 国内智游的构建还缺乏大量人才。

4解决思路

在信息化建设上, 加大政府投入, 加强基础设施建设, 整合结构化数据, 抓取非结构化数据, 打通各数据壁垒, 建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上, 对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置;在数据安全上, 从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手, 提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进, 加强产学研合作, 培养智游大数据人才。

参考文献

[1]翁凯.大数据在智游中的应用研究[J].信息技术, , 24:86-87.

[2]梁昌勇, 马银超, 路彩虹.大数据挖掘, 智游的核心[J].开发研究, 2015, 5 (180) :134-139.

[3]张建涛, 王洋, 刘力刚.大数据背景下智游应用模型体系构建[J].企业经济, , 5 (441) :116-123.

[4]王竹欣, 陈湉.保障大数据, 从哪里入手?[N].人民邮电究, 2017-11-30.

7.大数据在教育行业中的应用 篇七

海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。

2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。

另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。

2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用

经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。

广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络行为、发表的言论和帖子、对网络资源的兴趣偏好是什么等等，从而有效掌握学生的上网行为动态。

随着计算机技术的迅速发展，大数据时代的网络行为已经成为当前学生校园生活中的一项重要活动内容，正在悄然的改变着学生的学习和生活。因此，深入研究学生网络行为，理性分析学生网络行为特点，动机和需求，以及如何引导学生合理运用网络资源，树立健康的上网理念，构建有益的校园网络环境，已经成为目前学校研究的重要课题。

3.数据挖掘在学习分析及干预中的应用

教育领域已经开发和应用了多款学习分析系统，主要集中在绩效评估、学习过程预测与学习活动干预三个方面。

绩效评估: 如美国 Northern Arizona University 研发的 GPS(Grade Performance Status)系统，可实现全校在校大学生的课堂学习绩效评估。该系统能为教师提供最新的学生出勤情况、学生的反馈意见，为学生提供教师的最新评价以及重大事项的提醒。

学习过程预测: 如澳大利亚 University of Wol-longong 研发的 Snapp(Social Networks Adapting Ped-agogical Practice)系统。该系统可以记载和分析在线学习者的网络活动情况(如学生在线时间、浏览论坛次数、聊天内容等)，使教师能深入了解学习者的行为模式，进而调整教学方式，最大化地为学习者提供适应的教学指导。

学习活动干预: 可分为人工干预和自动干预，现在主要集中在人工干预上，借助绩效评估工具和学习活动预测工具，由教师完成学习干预。自动干预是未来学习分析技术发展的方向，大数据将为这一目标的实现提供强大动力。

在教育管理改革方面，学习分析能为高职院校教育管理系统的方方面面提供指导教学管理活动的相关数据。依靠这些数据，高职院校管理部门可以有针对性地完善不足之处，修订教育管理方案，优化教学资源配置，并最终评估修订方案及资源配置情况。

在教学改革方面，学习分析技术能真正意义上营造信息化的教学环境，保证教师提供的学习服务契合学习者个性化学习、协作学习的需要。传统教学模式中，教师无法保证所提供的学习资源能真正满足学生的学习需求，无法适时调整和分配资源，无法提供个性化地学业指导，无法及时了解学习过程中出现的障碍与疑惑。这些问题都限制了高职院校教育改革的深度，而学习分析技术恰恰可以弥补这些缺陷。通过应用学习分析的相关工具和大数据技术，教师可以及时获取学生的学习行为数据，从而支持一种既能体现教师主导作用，又能兼顾学生主体地位的新型教学方式，以最大化地激发学生的潜能，为新世纪培养创新性人才。

在学习方式改革方面，学习分析技术的作用在于: 自动识别学习情境，能够从大量纷杂的数据中自动分析出学习者的特征信息，根据其需要推送适应的目标资源，并提供学习建议以协助学习者修订自己的学习任务；学习者可以实时调整自己的学习计划，预约辅导以解答学习疑惑；在特定情况下，还可以通过锁定学习者所在地理区域、学习特点等因素划分学习小组，以满足个别学习者的协作学习需求。此外，学习分析能为在校学生提供个性化的学习指导建议，以帮助学生规划在校学习路径，明确其学业成就的期望。

4.大数据在课程建设方面的应用

大数据时代学习者在数字化学习过程中留下很多数字碎片，通过分析这些数字碎片，我们将会发现学习者的各种学习行为模式。梁文鑫指出：大数据对课堂教学带来的主要影响是使教师从依赖以往的教学经验教学转向依赖海量数据教学分析进行教学，使学习者对自我发展的认识从依赖教师有限理性判断转向对个体学习过程的数据分析，从而使传统的集体教育转向对学习者的个性化教育。

目前流行的大规模在线开放课程（Massive Open Online Course，MOOCs）教育，MOOCs 教育被寄予厚望的主要原因是学习分析技术和大数据对它的支持，有了学习分析和大数据技术，优质的教学、课程资源和服务等通过数据真实客观的被呈现出来。比如：对每一门课程资源和支持服务系统的建设和维护都建立在学习者使用过程的数据分析基础上，从而使提供的课程内容更符合学习者的需求、教学指导更具有针对性，进而提高了学习者的学习积极性，促进了学习成功的实现。学习者在 MOOCs平台上学习时，教师和程序可以通过大数据对学习者的学习行为进行理性干预，比如：通过预测认知模型为学习者自动提供适合的学习内容和学习活动方案，通过作业情况、留言板以及讨论区的问题讨论情况可以发现存在学习困难的学习者，以确保可以及时对其学习进行有效干预等。

大数据的应用可以实现大规模在线教育的同时可兼顾学习者的个人需求，大数据对海量数据的高速实时处理技术可以为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高学习效果提供支持，还可以对学习过程中产生的不相关信息进行深度分析，以预测和把握学习者的需求变化。

5.大数据在助学贷款方面的应用

国家助学贷款始于2000年，此后,全国各地普通高等院校陆续开办国家助学贷款业务。但由于政策设计的缺陷、学生个人的诚信缺失、银行的积极性等多方面的问题,贷款业务开展出现较大差异东部好于西部,南部优于北部,部属院校高于地方院校。年国家修正贷款政策,加大贷款工作力度和政策扶持力度,国家助学贷款工作才得以继续进行。但国家对家庭经济困难学生没有给出界定,更缺乏界定标准,因此各高校在确定助学贷款资助对象时,只能依靠学生个人陈述、老师自己的判断、同学之间的投票等方法对困难学生加以界定,以致帮困助学工作困难越来越多。同时,由于信息沟通缺乏有效的渠道,管理缺少统一的工作平台,很大程度制约了贷款工作的开展,影响了学校、银行工作的积极性。缺少信息的沟通,造成信息的不对称,也影响了工作的开展,出现管理的滞后。

2005年，郑爱华作为课题负责人,组织完成校内课题“济南大学帮困助学问题及对策研究”,主持申报了山东省科学技术发展计划软科学科学项目“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”,同年获得立项,项目编号：B2005016。

助学贷款决策支持系统是济南大学研究的山东省省级课题“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”的子课题之一。目的在于通过该系统,建立家庭经济困难状况指标评价体系,包括评价指标的设立、指标分值的量化、最后计算机进行决策计算,输出决策支持的结果,帮助学校确定贷款资助对象,建立贷款信息数据仓库，并将贷款信息通过计算机进行处理,实现快捷、方便、及时、准确的数据动态管理,克服银行、学校、学生、主管部门之间的信息不对称问题，实现科学决策、信息化管理的目标，有利于山东省助学贷款工作的健康发展,有利于减轻学校贷款工作的管理难度,降低贷款成本,为帮困助学工作开辟有效的途径。

河北省教育厅学贷中心河北省学生贷款管理中心于2007年开始实施助学贷款信息化建设,将先进的计算机技术应用到国家助学贷款管理工作中,建立“河北省国家助学贷款管理信息系统”,使学生对国家助学贷款的申请、学校对助学贷款的管理、银行对学生申请的审批以及其间的各种信息的交互等都实现网络化。6.基于大数据证据的教育教学决策

在美国，教育大数据为美国政府、教育管理部门、学校与教师做出合理的教育教学决策提供了可靠的证据。整体上，美国建立了严格的教育问责制度，包括利用州教育问责系统(State Accountability Systems)对各州教育发展情况进行全方位评价，借助于学区级评价系统(District-level Evaluation Systems)评价各学区、各学校的整体教育质量，并要求学校与学区要对后进生进行基于数据的支持性学习干预(Data-driven Interventions)。美国联邦政府以及各州政府基于对教育大数据的分析结果评价各州或州内学区的教育进展水平，并以此作为教育投入的依据以及教育政策制定的根据。

美国学校一般利用基于大数据的教育评价支持本校在规划学校整体发展、优化学生管理、制定教学质量改进计划等方面的教育教学决策。据统计，97%的美国中小学利用来自整个年级或整个学校的教育大数据确定学校需要提升的关键领域；分析学生的个体数据以便于分班或安排相关学习支持服务，包括了解哪些学生需要特殊支持或更多支持。47%的美国中小学通过专门的评价人员分析不同教师讲授同一教学内容或同一教师以不同教学策略讲授同一教学内容时产生的数据，评价教师的教学质量并提出教学方式变革计划。而83%的学校在利用教育大数据尤其是本校产生的大数据了解本校教师教学发展的现状与需求，并据此决策如何支持本校教师的教学发展。

学校教师可以利用教育大数据改进与优化自己的教学决策。整体上，教师可以利用大数据分析需要在何种时机对哪些学生以何种方式安排何种教学内容。教师利用本班学生产生的大数据，或同时借助与外部大数据的对比分析，可以深度评价本班学生的学习表现与学习效果，可以有效分析学生的学习偏好与个性化需求，分析学生群体的学习需求，同时也可以利用数据分析哪些学生更适合在一起进行小组学习，分析怎样分组才更合理。对于那些有学习困难的学生，通过对大数据的利用，可以分析出学生在什么环节、什么类型内容学习方面存在问题，分析哪些因素可能在影响学生的学习，这样便于给出适当的学习支持与干预。

那么，大数据从何而来？美国在教育评价的实施过程中主要依托覆盖全美的立体化教育数据网络，同时注重数据质量保障，有效地解决了教育评价“大数据从何而来”的问题。

国家级、州级(State-level)、学区级(District-level)以及校级(School-level)在内的各级各类教育数据系统(Educational Data System)均服务于教育问责体系。这些数据系统之间相互关联，数据互通，形成立体化数据网络，为美国教育评价用大数据的获取提供了基本的依托。

在国家层面，美国有由教育部与各州教育管理部门及一些企业协同创建与发展的教育数据机构EDFacts，建设了“教育数据快线(ED Data Express)”，还有美国国家教育统计中心(National Center for Education Statistics)，主要任务在于与教育部内部各机构、各州教育管理部门、各地教育机构合作提供可靠的、全国范围内的中小学生学习绩效与成果数据，分析各州报告的教育数据以整合成为联邦政府的教育数据与事实报告，为国家层面的教育规划、政策制定以及教育项目管理提供了有力的数据支持。

2005年，美国教育部启动了“州级纵向数据系统项目(The Statewide Longitudinal Data Systems(SLDS)Program)”，旨在帮助全美各州“设计、开发与利用州级纵向数据系统以便有效地、准确地管理、分析、分类处理与利用每一位学生的数据”，至今全美有47个州至少获得过一次本项目资助。

州级与学区级数据系统主要为区域性教育评价提供数据支撑，其中主要包括本州/学区学生的成长数据，教育工作人员在工作方面的安排与准备等相关数据，以及其它关于学与教条件的关键数据，比如教师人数、学生入学率、学生与学生家长及学校教职员工对于学校氛围、条件等方面的评价数据等，认为这些数据直接反映学校与学区在让学生做好毕业准备方面取得的进展情况。各州的教育数据系统基本都具有测量学生的成长(Student Growth Measures)、提供高中学习反馈报告(High School Feedback Reports)、实施学业预警(Warning Systems)的功能。学校常常利用四种类型数据系统来收集、整合教学过程数据或评价数据：一是在校学生的实时信息系统(Student Information System)，其中包括学生出勤率、人口学特征、考试成绩、选课日程等数据；二是数据软件坊(Data Warehouses)，其中保存了学校当前或历史上的学生、教职员工、财政方面的信息；三是教学或课程管理系统(Instructional or Curriculum Management Systems)，支持学校教师接入教学设计工具、课程计划模板、交流与协作工具，支持教师创建基准性评价；四是评价系统(Assessment Systems)支持快速地组织与分析基准性评价数据。7.大数据在招生方面的应用

数据挖掘是一项新兴的技术，是商业智能的重要组成部分。近年来，随着高校数据收集量的不断增加以及教育决策对量化分析结果的愈加依赖，数据挖掘在美国高校管理中的应用呈显著上升趋势。许多研究表明这项技术能帮助大学管理人员更好地分析数据，从而获取潜藏的、有用的信息和知识，最终提高决策效率。

加州大学9所分校在校长办公室的统一协调下通过“综合评审”的原则招收本科生。“综合评审”包括两个步骤：第一步是对申请学生的合格性通过多种方法进行确定；第二步是对合格学生的所有背景、特征及技能进行综合评定，并以此为标准做出录取决定。加州大学虽然保证录取所有合格的学生，但由于有的分校或专业竞争激烈，例如伯克利分校、工程专业等，因此不能保证完全按学生的报考志愿录取。在这种情况下，所有合格、但未被报考分校录取的学生，将被推荐到两所加州大学制定的分校，以确保尽可能录取每位合格的学生。另一方面，这两所分校也通过 录取这些“落榜”的学生来增加其入学人数。由于加州大学的录取审核工作是由各分校负责进行，招生的最后决定到四月初才能见分晓。这时许多学生可能同时接到其他大学的录取通知，并需要在短期内选择自己要上的大学。因此，从吸引合格学生入学的角度来说，这时再向学生推荐这两所大学为时已晚。为了提前做好这一工作，校长办公室招办在一月份申请截止日期之后就对申请学生的录取情况进行预测，并将这些合格但极有可能被拒的学生名单提供给这两所分校，供他们提前向学生宣传学校的情况，鼓励学生来这两所学校就读。校长办公室用来完成这项预测分析研究的工具就是SAS Enterprise Miner数据挖掘技术。

通过这项数据挖掘技术，加州大学可以更有效的招收合格的学生。8.大数据在学习成果评估方面的应用

随着大学教学模式由传统的“行为主义”方式向“构建主义”教学过渡，如何更有效地对学生成绩进行评估也成为广大教师和评估工作人员面临的挑战之 一。除了利用传统的考试方法对学生所学知识进行考核外，越来越多的授课教师侧重对学生的学习行为进行评价，譬如合作意识、创新精神、实践能力，等等。这些评价结果更有利于帮助学生提高学习效率，特别是应用知识的能力。但靠传统的评价方法很难有效地完成类似的评估工作，或者说评估结果的可靠性难以得到保证。近几年来，许多学者尝试利用数据挖掘技术提高评估效度。

哈佛大学的研究人员娇蒂·克拉克（Jody Clark）和克里斯·戴迪（Chris Dede）在这方面的尝试非常值得借鉴和参考。他们通过复杂的教育媒体收集丰富的与学生学习行为有关的数据，然后利用数据挖掘技术对其进行分析和研究。

评估结果的价值体现在：1）完成对学生的形成性评估，为教师及时提供信息反馈；2）完成对学生的总结性评估，以真实的实践表现为基础了解学生最终掌握知识的情况；3）根据学生的个性特征，深层了解学生的学习行为以及学习成效；4）合理评判学生合作学习和解决问题的能力；5）通过对学生的学习行为规律和学习成效之间的“路径”关系进行“挖掘”，洞察学生的学习动态。

9.衢州市柯城区依托大数据为学生“私人定制”成绩单

近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。衢州市柯城区以大数据为依托，为学生“私人订制”成绩单。

2015年开始，衢州市柯城区启动教学质量诊断系统项目，采用CC教学测评系统对每个学生进行数据分析，为学生出具“学业诊断分析报告单”。“学业诊断分析报告单”基于对学生一个学期以来成绩的大数据分析，通过“单科成绩对比图”、知识点掌握情况分析表、知识点的个人掌握率和班级平均做对比表，将学生考试各科目考察的每一个知识点的掌握程度作出相应的分析，从数据中分析学生对知识点的掌握程度，对个人能力如识记能力、运用能力做出综合评价，为学生的学业作出一份细致全面的“体检诊断报告”。“学业诊断分析报告单”为学生提供了知识、能力掌握上的优势和不足信息，学生可通过分析原因，提高学习的针对性和有效性，减少重复的试题训练，进而有效减轻学习负担。教师可通过分析了解学生在知识、能力掌握方面存在的优势和缺陷信息，实施补教性教学，从而提高教学质量，促进学校教学、学生学习方式的改革和发展。10.大数据在学生扶贫方面的应用案列

西安交通大学学生处立足大学生资助工作实际，按照教育部“教育扶贫，十三五期间实现‘精准资助’”的要求，结合陕西省教育厅关于教育精准扶贫的工作思路，扎实开展了一系列“绿色通道”迎新工作：利用大数据完成学生贫困程度的精准识别，通过实地家访将绿色通道延伸到新生家中，开展“知心工程”让资助教育沁入学生心中，建立七位一体的资助系统让学生没有任何后顾之忧。西安交通大学提供给每个贫困生的，不仅是金钱的资助，更是被尊重及自信积极的人生态度。

资助大数据实现精确认定。在新生来校报到之前，通过“西安交通大学家庭经济困难学生综合认定系统”挖掘学生家庭经济困难指数，认定家庭经济困难学生情况，并以此为依据，主动引导特困新生在家中即可通过网上申请“绿色通道”并顺利入学，消除特困生家庭的后顾之忧，在此基础上与各书院共同主动开展有针对性的帮扶工作。

资助全覆盖实现精准帮扶。学校为每一位通过“绿色通道”入学的学生发放全套床上用品“爱心大礼包”，体现学校的关爱。新生入学后学校将陆续通过“奖、助、贷、补、勤、免、偿”七位一体的资助体系给予学生持续资助，确保每一位学生不会因为经济困难而影响学业。学工系统还通过“知心工程”工作体系，全面跟踪家庭经济困难学生情况，建立建全贫困生信息库。今年学校还将特别为建档立卡户新生每人发放一学期的生活费。11.希维塔斯学习”（Civitas Learning）利用大数据帮助学生提高成绩

在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。

现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。其中，“希维塔斯学习”建立了高等教育领域最大的跨学校数据库。

“希维塔斯学习”是一家专门聚焦于运用预测性分析、机器学习从而提高学生成绩的年轻公司。Civitas Learning提供了一套应用程序，学生和老师可以在其中规划自己的课程和安排。“希维塔斯学习”各种基于云的智能手机第三方应用程序（APP）都是用户友好型的，能够根据高校的需要个性化。这意味着高校能聚焦于各自不同的对象，相互不同地用这家公司的分析工具开展大数据工作。

该公司在高等教育领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万名学生的相关记录和700万个课程记录，这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。此外，还允许用户发现那些导致无谓消耗的特定课程，并且看出哪些资源和干预是最成功的。

12.电子科大利用大数据寻找校园中最孤独的人

从硅谷到成都，大数据，这个新鲜的话题正在全球同步热传。一场关乎每个人生活、工作和思维的大变革正在悄然发生，大数据时代迎面袭来。

到底什么是大数据？大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化的核心理念是：一切都被记录，一切都被数字化。电子科大的周涛解释到，“大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。”比如，国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势，移动通讯基站定位数据可以用于优化城市交通设计，微博上的关注关系和内容信息可以利用于购物推荐和广告推送„„

他们做过一个有意义的课题——寻找校园中最孤独的人。他们从3万名在校生中，采集到了2亿多条行为数据，数据来自学生选课记录、进出图书馆、寝室，以及食堂用餐、超市购物等数据。通过对不同的校园一卡通“一前一后刷卡”的记录进行分析，可以发现一个学生在学校有多少亲密朋友，比如恋人、闺蜜。

8.统计数据在新闻传播中的应用 篇八

专题新闻中也频频出现统计图表、图片等。

引入这些数据不但增加了新闻的可信度，更有助决策者从中获取重要的讯息，以便提出最佳的解决方案。

此外，统计学应用于专题新闻中，使得新闻调查也更为深入、透彻。

而统计图表、统计视频等多媒体的呈现方式也加强了专题新闻的可视性。

便于观众了解到关键讯息，增强新闻的感染力。

关键词 专题新闻;统计学;数据;今晚800;综合运用

过去，统计数据更多的是用在科技新闻和财经新闻这两块。

现在，这门学科也常运用于专题新闻中。

成都电视台的《今晚800》是一档以舆论监督为核心，以深度调查为手段，以电视评论为特点的栏目。

该栏目创办于1992年10月。

起初，栏目的风格是紧贴实事，评述成都人民身边的话题，现在的《今晚800》更多的是以调查监督节目为主，而在这些调查监督节目中，统计数据显得格外重要。

数据的真实、全面为调查结果提供了坚实有力的基础，一方面保障了节目质量，另一方面也使得新闻的表现方式变得多样化了。

1统计学在专题新闻中的综合运用

1.1统计学有效地对新闻进行保鲜

统计学中统计分析得出的数据是经过层层调查和排除的。

所得数据经过人工和软件双重核实。

可信度是比较高的，将这些数据引用到新闻中，能大大增加新闻的可信度。

保证新闻最基本的真实性。

在《今晚800》一期名为《成都，史上最严的非机动车查处在进行》的节目中，便引用了前后两年内拘留非机动车人员的数据及处理此类事件的相关数据。

这些数据是从交警部门和有关公安部门获取的内部统计资料，具有真实性。

，拘留人数为359人，处理非机动车相关案件为4868件，扣留的非机动车数量为143台。

而今年截至止9月，拘留人数达到722，处理相关案件8677起，扣留非机动车数量达到360多台。

节目中直接将数据列举成图表给观众讲解。

如下：

从图表中，可以明显得看出，20到9月，对于非机动车的查处比例加大了一倍。

这也不难看出，这确实是成都历史上最严的非机动车查处。

有了这些数据的支撑，新闻显得丰满了，记者也方便顺藤摸瓜，对非机车的危害进行深度调查。

1.2统计学的数据整合，利于发挥新闻的监测功能

统计学的介入，让专题新闻的表现形式多元化，由多媒体制作的统计图片，表格等具有直观、准确、全面、深入等特点。

这也便于以调查为归宿的专题新闻有了屏障。

通过对比，综合分析事件背后的原因，将真相呈现在大众眼前。

《今晚800》一期名为《暴雨之后成都菜价波动调查》的节目中，207月，特大暴雨袭击成都，造成蔬菜市场价格的巨大波动。

蔬菜一天一个价，就像坐过山车一般，时高时低。

在整个新闻调查中，数据成为了真相的`证据，也为之后政府的决策提供了依据。

大雨侵袭后，平日里普通的蔬菜也悄然涨价。

就拿莴苣来说，从过去的1块/斤涨到了现在5元/斤。

莴苣这类叶子菜普遍比大雨前涨了3倍以上。

数据描述了现象，就需要从现象中看到事件的本质。

记者通过调查周边地区的菜农得到了答案。

因为暴雨降临，成都、绵阳、雅安等地受灾严重。

截至7月15日9时统计，此次暴雨洪涝灾害已造成阿坝、德阳、成都、雅安、绵阳等15市(自治州)90个县(区、市)344.4万人受灾。

农作物受灾面积156.5千公顷，直接经济损失200.8亿元。

对于蔬菜基地的破坏尤为严重，一个生产基地破坏，源头大量减产，商户去收菜，收不到。

菜价出现波动，交易量出现下跌，远一点的菜受到交通影响，一车菜都出来不了，商户绕道5、6百公里，花三倍时间，运输成本大幅上升，蔬菜质量比原来下降的多，要么大量的菜同时进入市场、要么全部堵在路上，价格波动明显。

受灾规模大，商家运输困难造成了蔬菜价格大涨。

为了应付而四川盆地7月的这场特大暴雨，成都市农委和成都市商务局着情下药，该中心立即启动了市场调节机制。

外地蔬菜之前供应成都市场占到了40%多不到50%、是走向成都区域的，雨季期间供应成都市场的量占到了60%以上了，大部分货源走向了成都区域，弥补了成都区域货源不足。

9.大数据在我国房地产中的应用 篇九

关键词：大数据，房地产企业，应用引言

电子计算机和互联网技术的迅速发展带来了数据量的爆发：百度每天约需处理几十拍字节的数据；淘宝网平均每天产生约20太字节的数据；平均每一秒钟就有一段长于1小时的视频发布在YouTube上；Facebook有超过10亿的注册用户，每天上传的照片数量约1000万张，点赞或评论次数高达几十亿。“如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启”。

麦肯锡公司最先提出大数据概念：“数据已经成为重要的生产因素渗透到当今各个行业和业务职能领域。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。牛津大学著名网络和数据科学家维克托·迈尔－舍恩伯格认为预测是大数据的核心；大数据时代应对纷繁复杂的数据进行取舍，构建积极而安全的未来。国际顶级期刊Nature和Science分别专刊了大数据，阐述了大数据的潜在价值及处理技术上的困难。我国“十二五”规划中重点强调了信息处理技术等四项与大数据概念密切相关的关键技术创新工程；著名学者李国杰和程学旗曾系统阐述了大数据的研究进展和实践应用中所面临的困难与挑战，探讨了大数据的科学问题和研究意义。

在大数据时代，数据资源的战略价值毋庸置疑，许多企业通过大数据挖掘出有效信息，提高了决策能力和经济效益，比如某些颇具胆识的房企已经在大数据应用方面取得了相当的成功。相较于已经开始实践应用的房地产企业而言，学术研究方面却相对滞后。陈大川等人以及严娟分别做了大数据技术在住房信息系统中的应用研究以及基于大数据的房地产企业精确营销研究。然而总体上，对房地产大数据的价值评估和应用研究仍有待进一步深入。大数据在我国房地产开发与营销中的应用

大数据时代的到来必将为一些掌握大数据资源并能充分挖掘其价值的产业带来更为广阔的发展空间。这种情况下，如何应用大数据做好开发运营是我国房地产企业提高自身竞争力的关键。

大数据纷繁复杂的特点使得无论是房地产开发企业还是房地产中介服务企业或者是物业管理企业，其业务范围都趋向于多样化和综合性，开发运营、中介服务和物业管理往往密不可分。本文主要从房地产开发和营销两方面分析大数据在我国房地产企业中的应用现状。

2.1 大数据在房地产开发中的应用分析

大数据为房地产企业理性开发提供了有力的数据支持；通过对现有数据潜在价值的挖掘，房地产企业还可以进行多元化投资；个人信息的数据化以及房地产业的思维变革，使得大数据条件下的创新性投资成为房地产企业新的利润增长点。

2.1.1 理性投资，多元化开发

我国不同地区房价不同，投资热度迥异。虽然近年来房地产业总体呈现或升或稳的良好势头，但也同样出现了“鬼城”、“空城”等背离开发商预期的情况。我国房地产业的兴起与繁荣已有相当长的时期，在开发投资方面拥有大量历史数据，包括城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等。房地产企业可以定量分析这些大数据，预测未来的供需情况，评估项目投资价值，合理开发。Google公司就曾通过分析海量的搜索词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。

土地资源对房地产企业尤为重要，大数据的出现为土地市场的准确预测提供了可能。房地产企业要重视大数据背景下的土地市场，敏锐洞察土地资源市场走向。万科集团土地资源数据基本来自第三方，面对不断攀升的地价，万科集团借助于大数据分析，通过二手市场交易和“三旧”改造土地以及保障性住房用地来应对。

除了利用大数据进行住房供求分析、理性拿地之外，房地产企业在业务范围内的多样化投资也提高了盈利能力。万达和绿地等房地产企业已开始利用大数据先机，大力拓展旅游和酒店项目等多元化投资，发掘出住房市场以外的盈利空间。正如维克托所言，数据的再利用不会使数据的价值量折损，反而数据的价值就体现在潜在的收益中，大数据可以挖掘出计划外的收益空间。

2.1.2 创新性投资

对以往的投资和销售数据进行挖掘有利于企业合理开发，多元化投资；然而房地产企业所拥有的数据远不止这些，尤其是大型企业，他们所掌握的信息不再局限于户主姓名、家庭结构、收入情况以及购房意向等，计算机技术的发展和互联网的普及使得越来越多购房者的个人信息变得更易捕捉和存取。这些大数据经过专业分析，便可以从中发掘出一些看似与房地产企业不相关的信息，比如购房者的日常消费习惯或者是他们偏爱的出行路线等。多数情况下这些数据的结构性较差，但其潜在价值却很大，是房地产业开发投资的新机遇，是盈利的新突破点。

万科和花样年在应用大数据进行创新性投资方面的经验值得分析。上千万的购房者数据使得花样年具备充分的优势，从居民需求出发，以手机APP的形式将商户与居民联系起来，构建“社区电子商务”平台，在方便快捷的基础上实现精准营销。除了社区电商，花样年控股集团有限公司还构建了金融服务、酒店服务以及文化旅游等八大领域基于移动互联网的大数据业务布局，远远超越了传统意义上的房企业务范围。同样，万科集团日臻完善的大数据处理技术也为之带来了商机。通过对其所掌握的480万业主数据进行挖掘，将社区商业、社区物流、社区医疗和养老等与业主的大数据信息相结合，万科集团提出构建“城市配套服务商”的理念，应用大数据避免了危机。

相比较万科和花样年，世茂集团在投资方面的创新更值得关注。其经营理念认为，“未来购房者买的不仅是一幢房子，更是一种生活体验”；据此推出了向业主提供健康监控和咨询服务的“健康云”管理业务。通过手机、手表等一些移动设备，适时监控业主健康状况相关数据，并进行分析处理，构建健康方案，为业主做好疾病预防、保持身心健康提供咨询建议，或者为其直接链接实体医疗。其他一些房地产企业比如金地和绿地也开始利用大数据开拓新的业务，相继推出了“智慧城市”、“云服务”等概念；不再单纯为购房者提供一个遮风挡雨的地方，更侧重服务于消费者的心理需求和精神需求。

国外房地产企业运用自身数据优势进行业务创新的案例同样屡见不鲜。常被用来作为美国大学教学案例的Windermere房地产就是其中的经典之一。该公司通过分析近1亿名驾驶员行车GPS导航信息，为潜在购房者在不同时间段上下班行车线路和时间进行了缜密的规划，切实满足顾客需求，提升服务质量。表1呈现了相关企业利用大数据技术辅助房地产投资与开发决策情况。

2.2 大数据在房地产营销中的应用分析

近年来，在我国某些中小城市，俨然出现了房地产过度开发投资的情况。房屋本来是一种消费品，但是行业看似稳定而高昂的收益率使得大量投资者趋之若鹜。实际上这些城市的吸引力远不如一二线城市，大量开发的结果只能是空置。因此，对这些地方来说，房地产企业如何利用手中的数据促进库存消化才是关键。另外，由于电子商务的普及，人们消费方式的转变使得对商业地产的传统营销模式难以发挥作用。

要解决上述问题，关键是在大数据时代如何做好房地产营销。数据资源是房地产企业提升竞争力的关键之一，庞大的数据来源保证了精准的客户定位，为房地产企业成功营销提供了可能。首先房地产企业可以通过信息系统实现精确营销。凭借房地产商自身的数据优势，建立客户信息系统，将客户进行分类，通过挖掘大数据，提炼出客户信息，有针对性地实现精确营销（见图1）。

此外，也有些大型房企主动转向了电商，对营销模式进行变革。新峰地产规划了五个大数据应用系统，其中房谱网可以根据需求为客户筛选出中意的房产；自动评估系统通过大数据处理技术实现了对房产价格自动评估的功能，用户只需将房产相关数据输入系统，系统会自动评估出房价，并为用户提供相应的贷款和税费等信息。类似于万达集团的电商运营模式，新峰地产也同样采取线上线下相结合的方式，线下的营销部也会根据客户的线上信息与客户取得联系。这种营销方式需要企业自身既是大数据拥有者又是数据处理技术的领先者，对房地产企业的数据搜集、存储和数据挖掘能力要求很高。

上述营销方式，都是房地产商将原本的业务范围主动拓宽的做法，基本不需要第三方平台（见表2）。而维克托认为，如果房地产商共享数据资源，还可以通过与第三方合作的方式将开发商、家居服务等市场参与方与消费者联系起来，使得大数据的优势更加明显。比如CNFS房地产大数据系统中就包含了从政府到房地产开发商再到二手房交易市场覆盖中国289个城市的房地产数据，有些城市甚至记录了长达十年的庞大数据量。美国著名的众筹公司Realty Mogul也属于这样的第三方平台。Realty Mogul通过互联网众筹的方式搭建起房地产商和投资者之间的桥梁，为那些小规模投资者提供了机会；而它所提供给投资者的充分的房产信息和分析结果则来自于其掌握的大量数据。宜居中国是轻资产运营的典型代表，它最早提出中国的房地产流通服务商这一理念。借助先进的IT技术，易居推出了独立的“克而瑞房价分析系统”，为超过100万置业用户提供服务。好屋中国通过大量吸收个人购房者信息，整合建立起大数据资源库，通过一定的算法找到购房者需求与房产项目之间的匹配，进而提高房地产交易成交量。凤凰房产网拥有超过160万的访问量，通过对海量数据的有效分析，这些网站可以更好地了解到客户的需求，为房地产商的营销准确定位，以大数据的思维推动房地产业更好发展。自腾讯公司推出即时聊天工具以来，其用户数据量相当可观。去年3月份，腾讯大粤房产与碧桂园山河城的合作就是大数据时代房地产业成功营销的范例。而在此之前，依托于腾讯社交平台和大数据平台，碧桂园十里银滩成功营销，开盘当日即创下了3300套房源的奇迹。在营销方面类似的第三方平台还有很多，他们拥有先进的互联网和数据处理技术，为更好地利用大数据提供了保证。表2呈现了相关企业利用大数据技术来改变或发展营销的模式。大数据在我国房地产企业应用中的挑战

大数据虽然是新事物，但是房地产企业在运用大数据思维进行开发和营销的同时也不能忽略潜在的挑战和威胁：大数据出现在隐私保护上的问题总是难以协调，所要求的海量数据处理能力是目前许多房地产企业并不具备的；另外房地产企业本身具有的一些特点也使我们在发展大数据应用时面临的挑战。

3.1 来自大数据的问题和应对

房地产企业应用大数据为客户量身定制的服务，必然建立在对其资料充分了解的基础上，甚至当不包含个人信息的数据大到一定程度的时候，对个人身份的识别率也能达到99%以上。这些大量的信息不可避免地包含了许多个人隐私，以当前的道德伦理观不可能对之不予理会。应对这种情况，维克托提出可以通过让数据使用者承担隐私保护的责任，而不是遵循本人许可方可使用这种传统的方式来保护个人隐私；或者将个人信息数据进行模糊处理，牺牲掉一些精确性来保护个人隐私。这些方法在房地产业的大数据道路上究竟能否可行还有待进一步实践。

大数据的优势不仅仅是在数量上，而是在其涵盖的复杂多样的信息。庞大的非结构化数据在搜集、存储和处理上都不是常规算法或软件能够轻易实现的。大量数据持续快速生成，其价值密度却在降低，如何从中分离出有效的信息对每个房地产企业来讲都是一个不小的挑战。针对这种情况，一方面可以通过制定大数据国家战略，切实推进我国大数据学术研究进程，加快科技成果转化为生产力，增强我国房地产企业大数据处理能力；另一方面，房地产企业可以将数据委托给第三方处理。不同类型的企业在大数据时代的角色定位不同，目前有许多企业具备专门的大数据处理技术，房地产企业通过类似外包的形式将数据委托给专门的公司处理，而自身专注于信息的使用从而实现纵深发展。

大数据时代既要注重国际交流，又要避免国外先进的数据挖掘技术对我国大数据应用造成冲击。目前，已有一些做数据研究的国外公司看到了我国市场上的海量数据，希望进入中国市场做大数据业务，而目前我国还没有实力相当的企业能够与之抗衡。在这种情况下，可以先与国际企业进行友好合作，带动我国房地产企业大数据业务的发展继而走向国际化。但是在此过程中应注意盈利模式的选择和双方的角色定位。国外的公司应定位于数据中间商，而我国房地产业在数据授权时应注意保留所有权及其潜在价值。

3.2 房地产企业自身的困境和应对

房地产业既是实体经济的支柱又具有一些虚拟经济的特点，比如复杂性、介稳性和高风险性等。这些特点使得房地产企业在应用大数据时的未知数增多：虚拟经济体系对心理预期的变化较为敏感，大数据时代数据的公开和共享有可能影响人们对房地产业的心理预期，对投资需求造成冲击。考虑到房地产虚拟经济的介稳性，一旦受到冲击，房地产业的稳定性就会遭到破坏，影响国民经济发展。因此，房地产企业在应用大数据时既要抓住机遇，勇于创新，又要纵观全局，不能盲目变革。

相比电子商务，房地产业在大数据方面的优势并不突出，目前还存在严重的数据结构不平衡，信息不对称情况。因此，迫切需要一个房地产大数据共享平台，对房地产数据进行备案，并结合房产估价师的努力构建出一个庞大而真实的房地产大数据库。比如住房信息系统的建立和完善，可以对住房监测、公积金和住房保障等相关数据进行统一管理。通过对数据采集方案、数据库系统方案以及数据查询方案的设计，建立一个安全、完整、时效、独立的系统，实现政府部门、企事业单位和个人之间的数据共享。

10.数据挖掘在房地产营销中的应用 篇十

一、房地产行业需要数据挖掘技术的支持

随着房地产行业竞争的加剧，房地产企业要想在竞争中制胜，必然需要充分的信息支持和准确的市场判断。房地产行业拥有大量的数据积累，包括行业信息、经济环境信息、客户信息等。这些数据是房地产企业市场运作的重要参考。面对快速增长的海量数据收集，企业需要有力的数据分析工具将“丰富的数据”转换成“有价值的知识”，否则大量的数据将成为“数据丰富，但信息贫乏”的“数据坟墓”。

数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中发现潜在关联、模式，做出预测性分析的有效工具，它是现有的一些人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。应用数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出解决问题所需要的关键因素，使企业处于更有利的竞争位置。

二、数据挖掘在房地产行业的应用

1．数据挖掘的概念

对于企业的海量信息存储，数据挖掘是一种系统地检查和理解大量数据的工具。数据挖掘根据预定义的商业目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示其中隐含的商业规律，并进一步生成相应的分析、预测模型。

数据挖掘发现的是以前未知的、可理解的、可执行的信息，所以也被称为“知识发现”(Knowledge Discovery in Databases)。与统计分析技术相比，数据挖掘技术能很好地和数据库技术相结合，而且数据挖掘工具用以发现数据中隐含的商业规律的方法已不局限于统计技术，还包括神经网络、遗传算法、自组织图、神经模糊系统等统计学科以外的方法。数据挖掘发现的“知识”一方面可以用于构建预测模型，另一方面可以被用于丰富统计分析师的背景知识，再被统计分析师应用到数据分析中。

数据挖掘任务一般可以分两类：描述和预测。描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，以进行预测。具体来讲，数据挖掘主要用于解决以下几种不同事情：

（1）关联分析（Association analysis），是寻找属性间的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一事件中出现的不同项的相关性，比如某个住宅项目的目标客户对该项目各方面评价之间的相关性序列分析寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌、房地产周期的分析。

（2）分类（Classification）和预测（Prediction）。分类根据某种标准将数据库记录分类到许多预先定义好的类别中。例如，将房地产企业客户根据消费决策模式进行分类；同时可以建立预测模型，给定潜在客户的收入、职业、家庭构成等个人属性，预测他们在购房支出；如将房地产企业客户分为潜在客户、购买者和实际客户。分类系统可以产生这样的规则：“如果客户可以并且愿意承担每月2000元的月供，计划在1年内在某地区买房，那么他/她是一个潜在客户；如果客户至少进行过一次业务访问，那么他/她是一个购买者。”

（3）聚类（Clustering）是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别明显，而同一群之间的数据尽量相似。聚类与分类不同：分类之前已经知道要把数据分成哪几类，每个类的性质是什么；聚类则恰恰相反。

（4）演变分析（evolution analysis）描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。例如，结合人口构成变动趋势、教育水平发展趋势、社会经济发展趋势进行房地产消费趋向的分析。

（5）描述和可视化（Description and Visualization），对数据进行归约、概化或图形描述等。例如，通过空间聚集和近似计算对一些具体的地理位置概化聚类，形成对某区域的形象化描述。

2．数据挖掘的市场研究价值

数据挖掘技术在商业上实际应用十分丰富。应用数据挖掘技术，可以帮助房地产行业找出有价值的信息，十分有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略。对于房地产市场研究，数据挖掘可以应用于宏观经济形势研究、市场发展趋势研究、楼盘供应研究、竞争对手研究、客户研究。包括但不局限于以下几个方面：

（1）宏观经济形势研究——1）房地产周期时序分析中的相似搜索：可找出已有房地产周期数据库中与给定查询序列最接近的数据序列。比较识别两个相似时间段间数据系列的主要差异，对房地产市场的宏观分析很有参考价值。2）宏观经济形势研究——房地产周期一般性因素关联分析：一般而言，房地产周期是影响不动产收益的一系列因素组成的总体概念。各因素均会对总体房地产周期起决定作用。关联分析方法可用于帮助发现各因素和房地产周期间的交叉与联系。

（2）市场发展趋势研究——1）销售量的增长与人均可支配收入的回归分析；2）个人购买与集团购买房地产比重的拟合与分析；3）对房地产销售波动率的回归分析。通过对市场总体状况、市场占有率、发展水平等动态的分析、总结和评价，及时获得准确数据，辅助经营决策。

（3）楼盘供应研究——地理发展空间的多维分析：综合人口住房条件及分布、土地利用现状及政府规划、交通现状分布信息，通过聚集及层次化描述，发掘区域内需建立的高档别墅、高、中、低档公寓的数量及各自的地理位置和发展计划。

（4）客户研究——客户信息的多维关联和序列模式分析：关联分析可在客户信息中发现客户的消费行为模式，帮助营销人员找出影响消费者的机会与方式。

目前，专业市场研究公司对房地产行业的调研主要集中在客户需求分析方面，并积累了一定的经验，因此，本文主要探讨房地产客户信息的数据挖掘。

3．数据挖掘在房地产客户研究中有着广泛的应用

房地产行业的客户信息有许多特点，如下图所示，一方面房地产行业面对的客户群广泛，而且客户的特征描述的结构复杂，另一方面房地产客户需求的层次不一，且易受外界因素影响，具有多层次性和多变性。

对于复杂、多样而且擅变的客户信息，房地产行业客户信息的数据挖掘有助于识别客户购买行为，发现客户购买模式和趋势。从而，帮助房地产企业改进服务质量，取得更好的客户关系和满意程度，设计更好的营销方案，减少商业成本。根据已有的数据挖掘经验，数据挖掘在房地产行业的应用可以归纳成以下几个方面：

4．明确商业目标

三、如何在房地产行业应用数据挖掘技术

应用数据挖掘的首要任务就是明确需要达到什么样的商业目标，并描述出需要解决的问题。目标的描述应该细化、清楚，以便于选择合适的挖掘方法，也方便检测数据挖掘效果，判断建立的模型的有效性。例如，下列目标是大而空的目标：获得客户行为的了解；在数据中发现有用的模型；发现一些有意思得东西。而另外一些目标有较强操作性：发现哪些客户不受某种促销手段的影响；找出项目封顶时哪类客户成交率增加。

5．数据准备

基于数据挖掘的商业目标，提取所需要的数据。为了保证数据的质量，除了对数据进行必要地检查和修正外，还需要考虑不同源之间数据的一致性问题。

如果数据集包含过多的字段，需采用一定的方法找到对模型输出影响最大的字段，适当的减少输入的字段。常用的方法包括：“描述型数据挖掘”、连结分析等。

很多变量如果组合起来（加、减、比率等）会比这些变量自身影响力更大。一些变量如果扩大它的范围会成为一个非常好的预测变量，比如用一段时间内收入变化情况代替一个单一的收入数据。因此，在数据准备阶段需考虑是否创建一些新的变量。

处理缺失数据也是数据准备阶段的一个重要工作。有些缺值本身就非常有意义。例如：富有的顾客会忽略“收入”，或者不在乎价格的影响。

6．建立模型

建立模型是一个反复的过程。首先需要选择适合解决当前问题的模型。对模型的选择过程可能会启发对数据的理解并加以修改，甚至改变最初对问题的定义。

一旦选择了模型的类型及应用的方法，所选择的模型将决定对数据的预处理工作。例如，神经网络需要做数据转换，有些数据挖掘工具可能对输入数据的格式有特定的限制等。

接下来是建立模型的工作。对于通过数据挖掘建立的模型需要有一定的数据来测试和验证。对于预测性任务，需通过反复的测试、验证、训练，才能不断提高模型的准确率。

大部分数据挖掘模型不是专为解决某个问题而特制的，模型之间也并不相互排斥。不能说一个问题一定要采用某种模型，别的就不行。例如：Cart决策树算法、神经网络既可以用于建立分类树，也可建立回归树。

7．输出结果的评价和解释

模型建立好之后，必须评价其结果，解释其价值。在实际应用中，模型的准确率会随着应用数据的不同发生变化。但准确度自身并不一定是选择模型的正确评价方法。对输出结果的理解需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。如果模型每个不同的预测错误所需付出的代价（费用）也不同的话，代价最小的模型（而不一定是错误率最小的模型）将是较好的选择。

直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意后再向大范围推广。

8．实施

模型在建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。一种是提供给分析人员做参考，由他通过查看和分析这个模型输出，并做出解释和方案建议；另一种是把模型应用到不同的数据集上。模型可以用来标示一个事例的类别，给一类客户打分等，还可以用模型在数据库中选择符合特定要求的记录，以用其他工具做进一步分析。

在应用模型之后，还要不断监控模型的效果。即使模型的运用很成功，也不能放弃监控。因为事物在不断发展变化，很可能过一段时间之后，随着购买方式、消费观点的变化，模型就不再起作用。因此随着模型使用时间的增加，要不断的对模型做重新测试，有时甚至需要更新建立模型。

四、应用举例：基于客户分类的关联分析

1．商业目标

为了更详尽地了解客户的消费决策，本案例设计的问题是：“给客户分类，并了解不同类的客户有什么特点？”针对此类问题挖掘出的结果可以被用于预测性分析，例如预测客户最倾向于做出哪种购买行为。２．数据准备

本案例中采用某一时点上的房地产消费者需求抽样调查，取出描述消费者个人属性和消费特点的字段。

３．建立模型

（1）对数据进行分类

本案例中由购房者选择最多五个自己在购房决策过程中比较看重的因素，并以总评分100分为前提给出每个因素的看重程度的评分。

案例得到的抽样数据显示，尽管地理位置是影响一个房地产项目定位的重要因素，人们对地理位置的看重程度仍有较大的差异。因此，以客户对地理位置的关注程度为分类标准，构建了一个简单的决策树。决策树中根据购房者对地理位置的看重程度，将购房者分为：地理位置决定型、地理位置重要参考型、地理位置参考型、地理位置不重要型、地理位置无关型五种类型。下表是应用决策树得到的客户分类结果。从各客户群评分的均值和标准差可以看出，各客户群具有较好的组内相似性和组间差异性，说明所构建的决策树的分类结果比较理想，可用于进一步的分析。

（2）关联分析运用关联分析的目的是寻找数据库中值的相关性。本例采用基于兴趣度的关联规则挖掘算法，挖掘每类客户不同属性间的相关性。经过挖掘，发现一些值得深入探讨的关联，见下表：

注：a)支持率反映了关联是否是普遍存在的规律。例如：支持率=5%，表示在1000个客户中有50个客户符合关联规则描述。

b)可信度反映了关联规则前提成立的条件下结果成例的概率。本例中，可信度=15%可以解释为，对应的客户群中有15个人符合关联规则的描述。

c)兴趣度反映了关联规则中元素的关系的密切程度。兴趣度越大于1说明该规则中的元素的关系越密切，该规则的实际利用价值越大。

d)最小支持度阈值、最小可信度和最小兴趣度的阈值可以由用户和领域专家设定。此例中以支持度>3.5%，可信度>15%，兴趣度>2为阈值。

上表中列出的关联规则均有较高的支持率、可信度和兴趣度。为了更加准确地挖掘关联规则。对挖掘出的关联规则更换因果关系，形成新的关联规则与之进行对比。如下例：

关联规则A1：地理位置无关型客户＝≥重视物业管理

支持率=9.7% 可信度=30.3% 兴趣度=2.4与

关联规则B1：重视物业管理 ＝≥地理位置无关型客户

支持率=9.7% 可信度=76.9% 兴趣度=2.4

对比两个关联规则将发现，“重视物业管理的人不关心地理位置”的可能性（76.9%）高于“不关心地理位置的人重视物业管理”的可能性（30.3%）。说明关联规则B1：重视物业管理＝≥地理位置无关型客户是一条更有意义的关联规则。

其他被发掘的关联也可以通过类似的比较，进行深一步的挖掘。在此不再全部做出详细分析。从本例挖掘出的信息可以看到，如果仅依赖于已有行业经验进行统计分析，往往会因为分析人员的主观性或者数据量太大难以实施而存在信息提取的局限性。而通过数据挖掘得到的信息，一方面能弥补直接应用统计分析时的局限性，开拓分析人员的思维，丰富分析人员的行业背景知识；另一方面可以通过反复的验证、机器学习建立模型，直接成为分析人员的分析、预测的工具。

需要说明：

a)本案例的目的在于说明数据挖掘算法的应用价值，得到的结果仅供参考，并不作为定论，而且数据挖掘的结果需要由行业内的商业分析人员判断：是否真的具有意义，是否有进一步分析、探讨的价值。也就是说数据挖掘作为信息提取的工具，其输出是决策分析的参考，不能代替行业内商业分析人员的分析工作。

b)案例中的数据挖掘作为方法应用的探讨，如要生成一个可操作的模型工具还需足够的数据集支持进行测试、验证、训练才能不断提高模型的准确率。

c)本案例中解决问题的方法不是唯一的，可能应用其他的分类手段、分类标准能得到更好的结果。具体方法的应用要取决于实施人员的建模能力、行业经验。也就是说，数据挖掘对人员有较高的要求。数据挖掘的人员不仅要有良好的统计概念、建模能力，还要懂得基本的商业和行业概念。

五、房地产行业数据挖掘的应用前景

随着IT/Internet等新技术发展，市场研究在房地产行业的应用已经不再局限于数据采集和简单的归纳、数据分析。更高的决策服务是建立在更大量的“数据——信息——知识”的基础上的，因此数据挖掘、商业智能等概念与技术的引入促进了数据挖掘在房地产行业的应用。与此同时，随着房地产企业数据挖掘应用的深入，数据、数据挖掘的任务和数据挖掘方法的多样性将给数据挖掘提出了许多挑战性的课题。例如：

1、应用地理信息系统(GIS)寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使得知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知识发现过程中的人机交互。