数据挖掘档案管理论文

摘要：计算机技术的发展已经广泛应用到高职院校的人事档案管理中，传统的人事案管理模式已经落伍。通过数据挖掘技术挖掘出人事档案中各数据之间潜在的联系，能有效提高人事档案管理的效率，为高职院校人事管理提供建设性的指导，为人事管理提供决策支持。以下是小编精心整理的《数据挖掘档案管理论文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。

数据挖掘档案管理论文 篇1：

数据挖掘技术在档案管理中的应用研究

[摘 要]信息技术快速发展，数据挖掘技术的出现使信息管理逐渐实现智能化、信息化。数据挖掘技术在档案管理中也发挥着至关重要的作用，其能够使档案管理的水平、整体效果得到提升，减轻档案管理人员的工作压力与负担。基于此，本文对数据挖掘技术在档案管理中的应用价值以及具体情况进行了分析，以供大家参考。

[关键词]数据挖掘技术；档案管理；应用价值

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.08.106

社会不断发展，信息技术水平得到提升，且信息技术在档案管理中也发挥着越来越重要的作用。传统的档案管理模式已经无法满足现在社会档案管理的实际需要，因此必须要有一种时效性、系统性和需求量都能满足需要的管理技术模式。而数据挖掘技术的出现很好的改善了档案管理的情况，保证了档案资源得到合理的分类、收集与保留。

1 档案管理中应用数据挖掘技术的价值分析

档案记录的内容都是极为重要的信息资料，且能够在一定程度上反映出档案管理人员的素质与智慧。随着信息技术以及计算机水平的提高，数据挖掘技术逐渐被应用到档案信息管理中，使传统的档案管理模式发生了转变，并促进了档案管理水平的提升，因此在档案管理中应用数据挖掘技术具有重要的价值。

首先，其能够使档案管理更加安全。档案资料中记录的都是比较珍贵、具有一定历史价值的资料，档案信息实体是其价值体现的重要载体。作为档案管理人员应尽可能长时间的对档案信息资源进行保存，更好的体现和增加其价值，并且提高档案信息资源的使用频率。但是这种情况下档案信息资料的保存管理工作就会遇到一定的难度，使用的次数越多，档案的寿命就会缩短。且在档案管理工程中，保密性也是重要的工作內容，如果档案信息泄露，相关信息会暴露，工作人员的隐私权等也会受到不利的影响，使档案管理与使用之间存在着一定的问题。而在档案管理中使用数据挖掘技术能够很好地防止出现这种情况，使档案信息管理更加安全，提高其保密性。

其次，使用挖掘技术进行档案管理还能减少档案管理的成本支出，提高管理效率。数据挖掘技术的应用能够在很大程度上弥补传统档案管理的不足，提高档案管理的效率及水平。应用数据挖掘技术也能够节省时间，使信息处理更加快速。在档案信息管理过程中，档案鉴定是极为重要的工作内容，以往的档案鉴定都是通过档案管理人员的经验进行的，主观性较强，而数据挖掘技术的应用能够在很大程度上避免因管理人员主观因素使有价值的档案出现丢失等现象，能够实现定量化的档案管理，保证档案鉴定更加科学、有依据。

2 数据挖掘技术在档案管理中的应用

2.1 档案分类

档案分类就是依据一定的标准规范，对档案进行不同种类的划分，通过档案分类能够将不同种类以及性质的档案分开。在档案分类中应用数据挖掘技术，能够更好地对档案进行分类归档，使档案检索更加快速、有效。

在档案分类分析中应用数据挖掘技术，一般是利用挖掘系统数据库的分析功能，将所有对象划分成为不同种类的工作过程。而在档案管理中应用数据挖掘分类技术能够在很短的时间内、在复杂的用户信息中找到所需的，并结合信息利用者的特点进行分类。如使用者通过网络访问档案馆，数据挖掘技术就能自动保留使用者的访问记录，结合使用者的个人情况以及信息等进行科学的分类。由于利用者的自身特点以及喜好等是存在差异的，因此使用数据挖掘技术能够使用户信息更加准确的被使用，使信息的服务质量及水平得到提升。

2.2 档案收集

在档案收集中使用数据挖掘技术其实就是对数据库中的数据进行科学的分析，并建立数据模型，对数据模型以及测试样本之间的差异进行对比，在测试时，如果测试模型与数据模型之间有相似之处，就可以利用测试模型中的分类方法分类管理对象。数据挖掘技术需要科学的分析数据库中的信息，保证描述方案的科学合理，有效描述已知的数据和概念模型等，并进行对比测试，如果多次测试后模型的准确性比较高，就可以将模型作为标准，对不同的对象进行科学的分类。档案管理工作中信息收集是基础性的工作，要实现个性化的档案管理就需要先做好档案信息的收集工作。如，档案管理人员通过网络发布调查问卷，将问卷内容输入到数据库中，其主要包括使用者的个人资料等。若有新使用者的信息需要输入到数据库中，程序可以结合档案资料以及实际需要自动进行分析，明确用户类型，使服务更加针对性、更加有效。

2.3 档案保留

档案保留是使用科学的手段对老员工的档案进行有效保管，避免档案出现流失。而科学的挖掘、分析和整合老员工档案流失的情况，明确具体的原因，采用科学的措施方法，能够有效防止人才出现流失。档案管理中应用数据挖掘技术能够使档案管理的工作效率得到提升，并使检索更加方便快捷，进而将档案管理与人事管理相结合，更好地实现人事管理。

3 结 语

信息技术的发展推动了数据挖掘技术的进步，数据挖掘技术在很多方面都有广泛的应用，能够更好地促进信息事业的发展。在档案管理中应用数据挖掘技术能够使档案管理的效率得到提升，档案检索更加科学有效，因此需要提高数据挖掘技术在档案管理中的应用，使档案事业更好的发展与进步。

主要参考文献

[1]韩树河.计算机数据挖掘技术及其在档案信息管理系统中的应用探讨[J].电子科学技术，2016（6）.

[2]栾立娟，卢健，刘佳.数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2015（1）.

[3]索向峰.数据挖掘技术在档案管理系统中的应用研究[J].黑河学院学报，2013（2）.

作者：邬萍

数据挖掘档案管理论文 篇2：

数据挖掘技术在高职院校人事档案管理中的应用

摘 要：计算机技术的发展已经广泛应用到高职院校的人事档案管理中，传统的人事案管理模式已经落伍。通过数据挖掘技术挖掘出人事档案中各数据之间潜在的联系，能有效提高人事档案管理的效率，为高职院校人事管理提供建设性的指导，为人事管理提供决策支持。

关键词：数据挖掘技术 高职院校 人事管理 档案管理

数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。如从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘，而不是砂石挖掘。这样，数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是它有点长。“知识挖掘”是一个短术语，可能不能强调从大量数据中挖掘。毕竟，挖掘是一个很生动的术语，它抓住了从大量的、未加工的材料中发现少量金块这一过程的特点（图1）。这样，这种用词不当携带了“数据”和“挖掘”，成了流行的选择。还有一些术语，具有和数据挖掘类似，但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。

图1 数据挖掘模式数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相關的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。

数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。

人事档案管理顾名思义就是将人事档案的收集、整理、保管、鉴定、统计和提供利用的活动。人事档案是指学校在人事档案活动中形成的， 形成教职工个人经历、政治思想、业务能力、工作表现等内容的文件材料， 以教职工个人为单位集中保存起来以备查考的文字、表格及其他各种形式的历史记录。它历史地、全面地记载着教职工的综合信息， 是各级组织全面地考察、了解和正确选拔、使用人才的重要依据。在人事档案管理工作中， 必须严格保管， 确保人事档案的完整与安全。高校人事档案工作是组织人事工作的重要内容， 是高校人才队伍建设的重要基础工作。

现阶段，信息化是高职院校人事档案管理工作发展的必然趋势。现代社会科学技术不断进步，信息网络技术的应用，为人类社会的发展带来了巨大的动力。信息资源是现代社会的重要资源，档案也是信息资源战略中的重要内容之一。档案信息化是我国信息化建设的重要组成部分，也是推进档案管理工作管理水平的提高的重要措施。档案信息化是利用信息技术对档案信息进行重新开发、整理、利用与收集，并且实现档案信息的数字化。与此同时，我国相关档案管理信息化建设的规定也对于档案管理信息化建设提出了明确的发展目标。

数据挖掘技术在人事档案管理中具体的应用（关联分析预测）：

1.某高校中层干部队伍年龄结构

某高职院校中层干部队伍情况，其年龄结构如下：共有中层干部43人，其中35岁以下1人， 36～40岁12人，41～45岁8人，46岁以上22人，分别占中层干部总量的2.33%、27.9%、18.6%和51.16%。

2.某高校中层干部队伍知识结构

43人中硕士及以上学位15人，学士学位9人，无学位19人。

3.某高校中层干部队伍职称结构

43人中高级职称34人，中级职称6人，助级及以下3人。

中层干部队伍存在的突出问题：整体结构不尽合理。一是年龄结构偏大化。从中层干部情况来看，中层干部队伍年龄梯次很不合理，尤其46岁以上中层干部数量过高，占据着整个中层干部队伍总量的一半以上，使中层干部队伍呈现出年龄偏大的倾向。二是知识结构偏低化。纵观中层干部知识结构，从表象上看，硕士以上学位占比例为34.88%，比较合理，但是作为高等院校的中层干部还有44.2%无学位，这与年龄结构老化有很大的关系。但从隐象来看，第一学历为本科以上的中层干部仅有18人，仅占中层干部总量的41.9%，其余均为大专及以下学历，仍存在着“人才假象”的问题。三是职称结构比较合理，但高级职称过多占79.1%，这也从侧面反映由于年龄结构偏大造成的，中青年干部较少，所以中级职称和初级职称的人很少，也体现出中坚力量不足的问题。

通过对该高职院校中层干部档案的数据挖掘，可为该单位的人事调整、干部培养提供重要依据，更好地为学院领导人事决策服务、为高职院校建设发展、人才培养工作服务，是高职院校人事档案工作的目标。

工作实践表明，广泛地借助数据挖掘技术，充分挖掘人事档案的各类数据，有效地转化成各种有价值信息，使之服务于、作用于高职院校的师资队伍建设工作，服务于高职院校的教学与管理工作，服务于高职院校的人才培养工作。随着人事管理系统的不断完善，人事管理系统各个方面的数据积累越来越大，数据挖掘将会在高职院校管理的各个领域发挥更大的积极作用。

参考文献：

[1]陈源.数据挖掘在高校档案管理中的应用研究[J].办公室业务，2013，（11）.

[2]黄昆，邓芳.高职院校人事档案工作浅析[J].现代企业教育，2013，（8）.

[3]李爽.浅谈新形势下高职院校人事档案管理[J].黑龙江史志，2013，（19）.

[4]刘英.高职院校人事档案管理问题与对策研究——以湖南体育职业学院为例[J].山东青年，2014，（1）.

作者：冯志丹 姜洪雨

数据挖掘档案管理论文 篇3：

研究数据挖掘技术在学生档案管理系统中的应用

摘 要：随着办学规模的扩大，传统的学生档案管理模式逐渐无法满足对档案信息的时效性、系统性等要求。计算机数据挖掘技术在学生档案管理中的应用，可以大幅提高学生档案信息整体管理水平，提高档案管理效率，其现实意义重大。在概述数据挖掘技术、数据挖掘技术形式的基础上，研究数据挖掘技术在学生档案管理中应用的意义，并探索数据挖掘技术在档案信息管理系统中的具体应用。

关键词：数据挖掘技术;学生;档案管理系统;应用

一、计算机数据挖掘技术概述

随着时代发展，科技进步，传统档案管理方式逐渐无法满足现实发展的要求，信息技术与网络技术在档案管理中的应用，极大提高了学生档案管理水平。数据挖掘技术的发展与应用，提高了数据收集速度与数据收集质量。数据挖掘技术指的是从相对模糊、不完全、数量众多、存在噪音的实际数据之中，找出数据之中隐藏的、人们忽视的、不了解的但却具有实际应用价值的信息与知识的一个过程。数据挖掘所获得的信息其特征主要表现为未知性、有效性、实用性。管理层应分析挖掘数据信息，对未来发展趋势进行预测。

数据挖掘技术最初主要应用于数学研究，该技术在应用过程中，可以对相关数据信息进行挖掘、收集与分析并获得相关研究结果，这些研究结果多可以应用于优化查询、信息管理、过程控制、辅助决策与数据维护等方面。因数据挖掘技术特性，其应用领域逐渐扩展到机器学习、可视化、数据库、数据统计、人工智能等领域。

二、计算机数据挖掘技术形式及其方法

描述型、预测型属于计算机数据挖掘技术的主要形式，其中描述型数据挖掘技术，指的是描述数据信息中所存在的规则，依据数据微观性特点，研究数据中普通性较强、概念层次较高、较为宏观的信息，通过总结概况与抽象方式对数据信息的相同属性进行描述。预测型数据挖掘技术指的通过对现有的数据信息进行分析与处理，从而找出某类事物之中隐藏的属性内容，或预测事物未来形成的规律。

在描述型与预测型挖掘技术在应用中，多采取分类法、关联法、粗糙集法。

1.分类法。分类法属于计算机挖掘技术中重要部分，分类操作直接决定着数据收集质量，影响着所收集数据信息属性分析，其所发挥的作用极为重要。分类指的是对数据库属性作一定分析，并将元组分为若干不同种类的过程，在划分操作时，依据收集数据所构成的训练集，集中对部分数据进行处理并划分，针对未处理的数据进行相关测试，如数据测试后满足相关要求，则按照一定规则进行分类处理。通常，数据挖掘技术分类过程中，其过程为：依据收集数据，确定分类范围，寻找数据目标属性，并构成数据训练集，对数据属性进行研究，选择算法并分类计算，获得计算结果，选择出测试集，通过验证分类规则，最终输出数据分类规则。

2.关联法。关联分析规则属于数据挖掘技术中较为简单的一种相关规则，能够准确对相关数据信息进行描述，支持对数据的深入分析。在应用相关规则的过程中，重点是描述具体事务，结合相同属性，并对其进行概况总结，从而确定共同模式与共同属性。关联分析规则可以直接应用于数据库之中，对数据进行统一记录，该方法数据记录准确性较高，降低了数据搜索空间，可以有效改善运行系统质量。

3.粗糙集法。粗糙集法在数据挖掘技术处理中作为一种数据工具，主要对不精确及不确定性数据信息进行研究，在整个运行系统应用中发挥着重要作用，其优势较大。表现在以下几个方面：粗糙集法的应用，可以不需要了解相应信息，在运算处理中，其算法较为简单且容易受到控制;粗糙集在运行中能够从数据中发现异常问题，排除获取知识过程中存在的噪声干扰，快速发展数据规律，通过表格形式，将数据规律进行归纳总结，并形成决策表，为实际应用查询提供支持;在数据库运行中多存在着数量较多的不确定信息，通过粗糙集法的应用，可以对全不确定信息进行处理，从而提高数据挖掘效率与质量。

三、数据挖掘技术在学生档案管理系统中应用的现实意义

随着学校规模扩大，学生数量增加，为提高学生信息管理，就要改变传统的学生档案管理模式。在计算机技术与通信技术发展的推动下，构建学生档案管理系统成为可能。在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，可以有效提高学生档案管理水平，提高档案管理效率，其应用现实意义重大。

1.数据挖掘技术应用可以提高学生档案信息管理安全性。学生档案记录着学生的基本信息及其在校表现等各种信息，如学生姓名、学号、考勤、成绩、惩罚状况、获奖状况、实践能力、外语水平等各种信息，档案信息完整性与真实性，直接影响着学生综合评价，影响学生就业问题，其现实意义重大。学校应做好学生档案信息管理工作，然而随着学生数量增加，采取传统档案管理其工作量较大，保管工作困难，且随着翻查频率增加，引起档案信息破损严重。档案信息管理应重视保密性，一旦学生档案信息被泄露，会对学生的隐私造成严重侵犯，甚至会对学生后期发展带来较大的消极影响。而在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，则可以有效提高档案管理实体及内容的安全性，切实做好学生档案管理工作。

2.提高学生档案管理效率，降低學生档案管理成本。在开展学校学生档案管理工作时，通过应用计算机数据挖掘技术，可以改变传统的档案管理方式，通过信息化技术，推动学生档案管理水平的提高，并提高学校学生档案管理的工作效率。在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，其处理档案信息的速度大幅提高，从而节约了管理人员在档案管理中所花费的时间，降低了工作强度。通过数据挖掘技术应用，推动落实学生档案评定工作，节约学生档案管理成本。此外，在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，可以为学校管理制度改进提供决策支持。

四、数据挖掘技术在学生档案管理系统中的应用研究

应用数据挖掘技术构建学校学生档案管理系统，应结合学校实际情况，从实际出发，以满足学校应用需求为中心，做到技术为实际需求服务，确保学生档案管理系统可以满足学校现实需求。当前，计算机网络技术快速发展并普及，信息化时代要求学校改进学生档案管理工作，提高学生档案信息管理系统的时效性、完整性。传统档案管理方式中，学生档案部分数据信息无法获得有效应用，为实现学生档案数据的有效应用，充分发挥学生档案价值，通过应用数据挖掘技术，寻找出学生档案数据中隐含的信息，并对其进行总结与应用，实现其综合效益。数据挖掘技术在学生档案管理系统中的应用主要表现在以下方面：

1.档案分类法在学生档案管理系统中的应用。档案分类法，是按照一定标准，将不同类型档案进行整理的方法，找出档案中属性类似的置于同一个类别之中，将不同属性档案分别放置于相应类别中。在档案分类处理中，数据挖掘技术能够对档案类别进行详细划分，协助管理人员完成档案归类，如依据学生入学时间、专业差异、主修课程差异等划分档案，从而提高档案检索效率。

2.档案收集法在学生档案管理系统中的应用。档案收集法，指的是通过分析学生档案数据库中的具体数据，在描述数据的基础上，构建数学模型，通过模型与所有测试样本进行对比分析，通过这种方式，实现对管理对象的划分。如在学校学生档案管理中，其对象应主要包括学生、教师、学校领导与家长。

3.数据挖掘技术决策树在学生档案管理系统中的应用。决策树法是在信息增益的基础上，寻找数据库中所存在的最大信息量字段并构建决策树节点，依据字段不同取值构建决策树分支。在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术决策树法，可以对学生档案数据进行统计分析，发现决策属性对学生信息的影响，为学校领导决策提供依据，可以加强学生管理，为奖惩提供一定依据。如在学生档案管理中，对学生专业成绩属性进行分析，考虑到学生学科侧重点不同问题，引入绩点概念，将相应专业成绩属性作平均绩点计算，并分为优、良、中、差四个层次，同理，在学生档案考勤属性管理时，将出勤百分比作为依据，分为优、良、中、差四个层次，通过决策树法，直接显示出学生档案信息，为档案管理、学生奖惩提供便利。

在学生档案管理中应用数据挖掘技术，可以提高數据分类，提高档案检索效率，实现对档案数据信息的挖掘，从而找出档案管理与档案对象之间的关系。依据学生档案数据统计结果，针对不同学生，开展差异化指导，有助于提高学校教育质量，推动学生全面发展，现实意义重大。

五、结语

当前，学校办学规模扩大，学生人数增加，这就对学生档案管理工作提出了新的要求。在概述数据挖掘技术形式基础上，综合分析数据挖掘技术在学生档案管理中的意义及具体应用，实践证明，在学生档案管理系统中应用数据挖掘技术，可以有效提高学校学生档案管理安全性、管理水平、管理效率，降低学生档案管理成本，有利于挖掘学生档案中隐藏信息，为提高档案信息的应用价值，辅助学校决策，开展针对性指导提供便利，现实意义重大。

参考文献：

[1]高燕飞，陈俊杰.试析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的运用[J].内蒙古师范大学学报：哲学社会科学版，2012，41（4）：44-46.

[2]黄世喆，吴 震.论数据挖掘技术在电子文件管理中应用的必要性与可行性[J].档案与建设，2011，（11）：8-10.

[3]宇 然.档案计算机管理系统中关联规则的应用与实现[J].兰台世界，2011，（21）：16-17.

[4]於立勇.计算机数据挖掘技术应用在档案信息管理系统中的探讨[J].电脑知识与技术，2012，08（2）：260-261.

[5]索向峰.数据挖掘技术在档案管理系统中的应用研究[J].黑河学院学报，2013，4（2）：113-115.

[6]张俊杰，张 华.数据挖掘在学生心理管理系统中的应用[J].科技信息，2010，（36）：566.

[7]谭国臣，王晓涛，娜 嘉等.高校人力资源管理系统中数据构建与挖掘价值[J].人力资源管理，2011

[8]洪 洁.基于数据挖掘的学生管理系统设计与实现[D].云南大学，2010

作者：李玉娟