数据挖掘技术在就业指导与本科教学改革工作中的应用研究

论文摘要

数据挖掘和知识发现是目前几乎所有涉及到海量数据处理的行业与领域都会采用的关键技术之一。随着数据捕获、传输和存储技术的快速发展,数据挖掘技术在营销决策、过程控制、信息管理和查询处理等方面的作用也日渐凸显,每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,人们对它的研究正也日益广泛和深入。尽管如此,数据挖掘技术在就业领域的应用却还是一片空白。本文将运用数据挖掘技术结合具体的案例对就业信息和就业结果进行深入分析,总结出就业数据变化的内部规律等各方面因素,并有针对性地作出调节,使就业工作不断趋于正规化、科学化。另外,通过对数据挖掘技术在就业工作中实际应用方式的阐述,帮助决策者树立良好的数据观念,并以此作为学校就业部门制定科学就业战略的重要依据。并通过对这种规律的认识与把握指导我们的就业工作,以期通过数据挖掘技术提高对信息资源的利用效率和就业指导工作质量,实现信息技术与社会实践的良好对接。

论文目录

• 内容提要
• 第一章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状及分析
• 1.3 本文主要工作
• 第二章 数据挖掘相关技术与理论
• 2.1 数据挖掘的内涵
• 2.2 数据挖掘的实施步骤
• 2.2.1 数据准备
• 2.2.2 数据选择
• 2.2.3 数据理解
• 2.2.4 数据转换
• 2.2.5 确定对象
• 2.2.6 模型建立
• 2.3 结果评估与分析
• 第三章 就业数据挖掘的基本方法
• 3.1 均值分析
• 3.2 预测分析
• 3.3 偏差分析
• 3.4 聚类分析
• 3.5 关联分析
• 3.6 数据挖掘中可视化技术的应用
• 第四章 具体应用形式概述
• 4.1 数据挖掘下的就业网络营销
• 4.1.1 就业网络营销的特点与优势
• 4.1.2 数据挖掘下的就业网站功能开发
• 4.1.3 单位背景信息的数据挖掘
• 4.1.4 充分利用信息优势，实施精细化营销策略
• 4.2 通过数据挖掘实现对就业市场的准确监控
• 4.3 毕业生背景信息的数据挖掘
• 4.4 通过数据挖掘实现信息反馈，指导本科教学改革
• 4.4.1 专业设置与社会需求的有机统一
• 4.4.2 社会适应性与岗位针对性的有机统一
• 4.4.3 专业学习与社会实践的有机统一
• 4.4.4 整体稳定性与适度灵活性的有机统一
• 4.4.5 建立完善的专业预警机制
• 4.4.6 招聘双方就业行为的全程监督
• 第五章 效能评价
• 5.1 经济效益评价
• 5.2 社会效益评价
• 5.3 战略效益评价
• 第六章 数据挖掘应用过程中应注意的问题
• 6.1 数据挖掘操作行为的科学性
• 6.2 改变网络招聘遭遇海量信息瓶颈
• 第七章 结论
• 参考文献
• 论文摘要
• Abstract
• 致谢