一、研究进展
随着社会经济的发展，中外各个企业之间的竞争日趋激烈，企业的管理体系也越来越完善，其中最重要的表现在于越来越多的企业逐步认识到员工是企业兴衰成败的关键因素之一，于是员工满意度这个概念出现在众多管理者的思绪中。具体来说，员工满意度是指员工对其工作各种特征加以解释后所得到的综合结果，它主要涉及的是某一种工作情境因素是否影响到其工作的满意程度[1].员工满意度是企业健康状况和员工积极状态的“晴雨表”，而员工满意度调查则是测量的工具[2].在知道了这个成功的秘诀之后，企业正越来越多地运用调查方法来了解员工的满意度状况。
最早的关于“员工满意度”这个概念来自于西方管理思想，国外对员工满意度的研究已经超过半个世纪，传统意义上的员工满意度主要指工作满意度[3].而据本人分析总结，对于员工满意度的研究主要分为两个密不可分的部分，一是员工满意度的影响因素即其维度;二是员工满意度的调查方法和测量工具。在员工满意度的维度研究方面，1935年美国学者Hop pock的经典研究“Job Satisfaction”提出员工满意度是员工在心理和生理两方面对环境因素的满足感受，也就是员工对工作环境的主观感受[2].20世纪50年代后期，美国心理学家赫兹伯格提出了著名的双因素理论，他将与工作满意度相关的因素称为满意因素或激励因素，将与工作不满意相关的因素称为不满意因素或保健因素[5].其后，洛克指出员工满意度构成因素包括工作本身、报酬等十个因素;阿莫德和菲德曼提出其构成因素包括上司、经济报酬等六个因素等也对员工满意度的维度进行了一系列研究。这些研究为员工满意度维度的科学划分有着十分重要的影响[6].而在员工满意度调查和测量工具的研究方面，人们开发了许多种员工满意度评价工具，比较成熟的主要有：工作描述指数(简称JDI);明尼苏达满意度量表(简称MSQ);彼得需求满意度问题调查表(简称NSU) [7].20世纪80年代的美国，据调查有50%的公司使用调查发现法，到20世纪90年代，有超过70%的公司使用调查发现法[8].相对于西方国家在员工满意度研究方面取得的成果，我国各企业管理者和学者对员工满意度的研究还处于起步阶段，1978年徐联仓等人的有关员工满意度调查报告在《_》发表，引起了国内外舆论的广泛重视，这是国内最早进行的员工满意度调查[9].在测量工具方面，我国大部分学者以沿用国外的测量工具为主，而在20xx年卢嘉等人开发了针对我国现代的员工满意度量表[10].
随着员工满意度逐步受到各个行业企业管理者的重视，饭店管理者和饭店行业的学者也跟上了时代的步伐，对饭店员工满意度作了理论研究和实践研究。在理论方面， 20xx年李怀兰在芜湖职业技术学院学报上发表文章《顾客与员工的高满意度是饭店业发展的基石》，认为在以人为本理念的指导下，饭店业不仅要努力做到“以顾客为中心”，还要实现“以员工为中心”，顾客与员工的双赢是饭店生存和发展之源泉[11].20xx年王蕊发表文章《酒店满意决定顾客满意》，认为如何让顾客满意而成为酒店的忠诚客人，最根本就是让员工满意度得到提高，培养员工对饭店的归属感，不断增强员工对饭店的向心力[12].在实践研究方面，20xx年王华和黄燕玲对桂林市12家星级饭店员工工作满意度进行了探析，调查发现桂林市星级饭店员工工作满意度较低，对饭店工作待遇、提升机会及进修机会的不满意是工作满意度较低的主要原因[13].20xx年戴斌等人对中国首批白金五星级饭店创建试点单位(北京中国大饭店、上海波特曼丽嘉酒店、广州花园酒店和济南山东大厦)进行了员工满意度调查分析，并针对出现的问题提出了意见和建议[14]. 从整体情况来看，对饭店员工满意度的调查还处于起步阶段，许多地区的许多酒店缺乏这种调查，而经济发达、酒店业发展迅速的珠三角地区也不列外，除开上述对广州花园酒店进行过员工满意度调查分析外，本人没有发现珠三角有其他饭店进行员工满意度调查的信息和数据。
二、选题依据
饭店是典型的劳动密集型行业，从业人员相对于其他规模相当的企业会比较多，另外由于其功能设施齐全，所以饭店从业者的性别、年龄、受教育程度都非常的复杂，而每个员工都拥有是否工作的自主权，这样一来，饭店管理者必须采取积极的措施进行人力资源管理，而饭店人力资源管理的核心就是员工满意，因为“没有满意的员工，就没有满意的宾客;没有满意的宾客，就没有满意的业主;没有满意的业主，就没有满意的社会” [15].而员工满意度调查不仅可以衡量员工满意度，更重要的是它可以协助饭店管理者根据实际状况提升员工满意度，从而提升员工的敬业度和忠诚度。据我国旅游协会人力资源开发培训中心的调查，20xx~2004年饭店业员工流动率平均为[16]。
另外，据中国人力资源调研网统计，东莞地区酒店的员工流动率在30%左右，酒店业招聘员工并保持员工稳定，尤其是稳定优秀员工的难度越来越大[17].加上东莞近几年来为了适应经济的发展，五星级酒店如雨后春笋拔地而起，从而扩大了对酒店从业人员的需求，各个酒店可谓想尽千方百计“挖墙角”，从而也导致员工流失率越来越高。所以放店在发展硬件设施并且吸引人才的同时，必须要关注员工管理，提升员工满意度，降低不必要的员工流动，留住优秀人才，从而提升自己的品牌形象。东莞索菲特御景湾酒店作为东莞乃至整个珠三角最豪华的酒店之一，从20xx年正式成为法国雅高国际酒店集团旗下索菲特品牌酒店之一后，一直引领着东莞酒店业向高品位的国际化道路发展，是整个东莞地区非常具有代表性的酒店，对本课题的研究具有代表意义。
三、选题目的和意义
由于中国经济的迅速发展，人民生活水平提高，我国旅游业迅速发展，作为旅游业的附属产业，饭店业也进入了其迅速发展时期，更多国际知名饭店管理集团看中了中国这块潜在的消费市场，旗下各个酒店品牌陆续进驻中国，尤其是在经济比较发达的城市，虽然整个饭店行业看似一片繁荣，但是作为饭店管理的重要组成部分 --饭店的人力资源管理还存在很多值得探讨的方面，特别是员工满意度这个主要部分。
对饭店的人力资源管理而言，员工满意度真实地反映着其管理水平。员工满意是人力资源管理的最高境界，能让饭店在其所处的社会及商业环境中表现最卓越的绩效。当员工满意的时候，才可能生产或提供让顾客满意的产品或服务，并吸引他们成为公司最忠实的顾客。对饭店来说，管理要“以人为本”，在实际工作中就要做到员工满意，只有做到了员工满意才能真正做到让客户满意。
本论文通过对东莞索菲特御景湾酒店员工满意度的研究，分析其员工满意度的影响因素和人力资源管理中存在的问题，并提出有针对性的建议，希望能够对提高饭店员工满意度有一定的应用价值，并可为其他饭店提供有益的借鉴，从而使得整个饭店行业的管理者对员工的满意度给予高度的重视，促使整个饭店行业更加稳健快速地发展。
四、本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段(途径)：
一、本课题要研究或解决的问题：
1.员工满意度的基本知识
2.东莞索菲特御景湾酒店员工个人信息与满意度评价交叉分析
3.东莞索菲特御景湾酒店员工对酒店整体评价以及各项指标的满意度分析
4.东莞索菲特御景湾酒店影响员工满意度的主要因素
5.提高东莞索菲特御景湾酒店员工满意度的建议
二、采用的研究手段：
1.文献查询法：通过文献检索法收集资料，比如：查看有关人力资源管理有关书籍及文献;
2.实地调查法：通过实地考察，了解该酒店的具体信息，比如：在这家酒店实习;
3. 问卷调查法：设计了员工满意度调查表，对东莞索菲特御景湾酒店进行员工满意度调查。
3、指导教师意见：(略)
主要参考文献：
(写作指导：不能少于15篇，期刊文献占一半以上，最好能有外文文献，格式必须规范，每个文献的序号和出现在文章中的序号必须一致)。
[1]肖松涛，余飞，贾永峰酒店员工满意度指数测评体系研究 [J].消费导刊，20xx(04)：60、103.
[2]毛晓燕，宋爱国。员工满意度研究综述[J].科技经济市场，20xx(07)：83-84.
[3]罗玲，杨晓林，李铁林。员工满意度调查探析[J].冶金经济与管理，20xx(01) :31-33.
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[5]何波。论员工满意度研究现状以及设想[N].重庆大学学报(社会科学版)，20xx(05)：128-130.
[6]游坚平。员工满意度评价方法与工具评析[J].全国商情(经济理论研究)，20xx(08)：31-32.
[7]董志强。人员管理的创新实践[M].北京：中国经济出版社，20xx·198.
[8]刘芳，傅云新。员工满意度研究综述[J].商场现代化 ，20xx(10) :100-101.
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[10]李怀兰。顾客与员工的高满意度是饭店业发展的基石[J].芜湖职业技术学院报 20xx(02)：145-147.
题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨
摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展, 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术, 能借助相关算法搜索相关信息, 在节省人力资本的同时, 提高数据检索的实际效率, 基于此, 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术, 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程, 以供参考。
关键词：档案信息管理系统; 计算机; 数据挖掘技术; 1 数据挖掘技术概述
数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息, 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术, 则需要将其划分在商业数据处理技术中, 整合商业数据提取和转化机制, 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制, 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库, 满足集成性、时变性以及非易失性等需求, 整和数据处理和冗余参数, 确保技术框架结构的完整性。
目前, 数据挖掘技术常用的工具, 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中, 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理, 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等, 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2 档案信息管理系统计算机数据仓库的建立
客户需求单元
为了充分发挥档案信息管理系统的优势, 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中, 要适应迭代式处理特征, 并且从用户需求出发整合数据模型, 保证其建立过程能按照整体规划有序进行, 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先, 要确立基础性的数据仓库对象, 由于是档案信息管理, 因此, 要集中划分档案数据分析的主题, 并且有效录入档案信息, 确保满足档案的数据分析需求。其次, 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理, 从根本上提高数据仓库分析的完整性。
(1) 确定数据仓库的基础性用户, 其中, 主要包括档案工作人员和使用人员, 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。
(2) 档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。
(3) 确定档案的基础性分类主题, 一般而言, 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。
数据库设计单元
在设计过程中, 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构, 并且有效整合组成事实表的主键项目, 建立框架结构。
第一, 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元, 主要是记录相关业务和统计数据的表, 能整合数据仓库中的信息单元, 并且提升多维空间处理效果, 确保数据储存过程切实有效。 (1) 档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份, 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型, 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位, 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份, 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。 (2) 档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期, 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位, 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别, 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份, 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。
第二, 建立维度表, 在实际数据仓库建立和运维工作中, 提高数据管理效果和水平, 确保建立循环和反馈的系统框架体系, 并且处理增长过程和完善过程, 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先, 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表, 主要包括档案年度维表、利用方式维表等。其次, 要建构数据库星型模型体系。最后, 要集中判定数据库工具, 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势, 集中制订商务智能解决方案, 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果, 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是, 在全面整合和分析处理数据的过程中, 要分离文书档案中的数据, 相关操作如下:
from dag gd temp//删除临时表中的数据
Ch count=dag ( wswj) //将文书目录中数据导出到数据窗口
Dag 1.() //将数据窗口中的数据保存到临时表
相关技术人员要对数据进行有效处理, 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行, 从根本上维护数据处理效果。
多维数据模型建立单元
在档案多维数据模型建立的过程中, 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案, 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等, 保证具体单元能发挥其实际作用, 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。
第一, 档案事实表中的数据稳定, 事实表是加载和处理档案数据的基本模块, 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间, 从而提高数据独立分析水平。一方面, 能追加有效的数据, 保证数据仓库信息的基本质量, 也能追加时间判定标准, 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间, 从根本上提高实际效率。另一方面, 能删除数据, 实现数据更新, 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据, 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。
第二, 档案维表的安全性。在维表管理工作中, 档案参数和数据的安全稳定性十分关键, 由于其不会随着时间的推移出现变化, 因此, 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小, 尽管结构发生变化的概率不大, 但仍会对代表的对象产生影响, 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变, 需要借助新维生成的方式进行处理, 从而保证不同维表能有效连接, 整合正确数据的同时, 也能对事实表外键进行分析[2]。
3 档案信息管理系统计算机数据仓库的实现
描述需求
随着互联网技术和数据库技术不断进步, 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制, 加快数据库管控体系的更新, 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求, 尤其是在档案资源重组和预测项目中, 只有从根本上落实数据挖掘体系, 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外, 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上, 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。
关联计算
在实际档案分析工作开展过程中, 关联算法描述十分关键, 能对某些行为特征进行统筹整合, 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时, 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如, 档案数据库中有A和B两个基础项集合, 支持度为P (A∪B) , 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大, 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大, 则说明两者的关联度较高。另外, 在分析置信度时, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下, B的出现概率则是整体参数关系的关键, 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。
神经网络算法
除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构, 也要对其利用情况进行判定, 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法, 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是, 在分类技术结构中, 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构, 能建立完整的信息处理单元, 并且能够整合非线_换结构, 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。
实现多元化应用
在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术, 能对档案分类管理予以分析, 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中, 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面, 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中, 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理, 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如, 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息, 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等, 从而建构完整的数据分析机制, 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务, 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面, 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术, 主要是对数据信息进行分析, 结合基本结果建立概念模型, 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准, 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。
4 结语
总而言之, 在档案管理工作中应用数据挖掘技术, 能在准确判定用户需求的同时, 维护数据处理效果, 并且减少档案数字化的成本, 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且, 数据库的建立, 也能节省经费和设备维护成本, 真正实现数字化全面发展的目标, 促进档案信息管理工作的长效进步。
参考文献
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数据挖掘论文四： 题目：机器学习算法在数据挖掘中的应用
摘要：随着科学技术的快速发展, 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法, 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用, 我们利用庞大的移动终端数据网络, 加强了基于GSM网络的户外终端定位, 从而提出了3个阶段的定位算法, 有效提高了定位的精准度和速度。
关键词：学习算法; GSM网络; 定位; 数据;
移动终端定位技术由来已久, 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前, 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域, 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息, 所以其在市场上还是有较大的需求的, 这也为移动终端定位技术的优化和发展, 提供了推动力。随着通信网络普及, 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助, 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时, 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位, 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进, 取得了不错的效果, 但也遇到了许多问题, 例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求, 还有想要利用较低的设备成本, 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究, 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位, 满足市场的需要。
1 数据挖掘概述
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论, 虽然能够应用的领域和目标各不相同, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域, 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作, 由此来满足不同的数据需求。综合来看, 人工神经网络的建模, 它的精准度比较高, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 但是, 相对于其他方式而言, 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2 以机器学习算法为基础的GSM网络定位
定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础, 把定位的位置栅格化, 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别, 在定位的位置内, 我们收集数目庞大的终端测量数据, 然后利用计算机对测量报告进行分析处理, 测量栅格的距离度量和精准度, 然后对移动终端栅格进行预估判断, 最终利用机器学习进行分析求解。
采集数据和预处理
本次研究, 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内, 我们测量了四个不同时间段内的数据, 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性, 我们把其中的三批数据作为训练数据, 最后一组数据作为定位数据, 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据, 就要在不同的时间内进行测量, 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值, 再进行换算, 最终, 得到真实的数据量, 提升定位的速度以及有效程度。
以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位, 其复杂性也是比较大的, 一旦区域面积增加, 那么模型和分类也相应增加, 而且更加复杂, 所以, 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程, 会随着定位区域面积的增大, 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位, 则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格, 如果想要定位数据集内的相关信息, 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算, 而如果是想要获得边长一千米的大栅格, 就要对边长是一千米的栅格精心计算。
以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后, 要确定一个边长为两千米的正方形, 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米, 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息, 相对于一级向量机的定位而言, 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的, 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小, 定位的精准度将越来越高, 而由于增加分类的问题数量是上升的, 所以, 定位的复杂度也是相对增加的。
以K-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积, 在二次输出之后, 确定其经纬度, 然后依赖经纬度来确定边长面积, 这些都是进行区域定位的基础性工作, 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据, 对于这些信息数据, 要以大小为选择依据进行筛选和合并, 这样就能够减少计算的重复性。当然了, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。
3 结语
近年来, 随着我国科学技术的不断发展和进步, 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究, 我们证明了, 在数据挖掘的过程中, 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以被广泛的应用于各行各业。所以, 对于机器学习算法, 相关人员要加以重视, 不断的进行改良以及改善, 切实的发挥其有利的方面, 将其广泛应用于智能定位的各个领域, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[1]陈小燕, CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术, 20xx, ; (20) :11-14.
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数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程; 数据挖掘; 解决措施;
在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:
(1) 在软件工程中, 对有效数据的挖掘和处理;
(2) 挖掘数据算法的选择问题;
(3) 软件的开发者该如何选择数据。
1 在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:
软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的`版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2 软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1) 软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2) 软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则, 比如继承关系等。
(3) 软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。
对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1) 软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2) 软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。
(3) 未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。
对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1) 软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2) 实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3) 能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3 结束语
在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。
参考文献
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摘要:
随着经济社会的发展，人才竞争越来越激烈，针对工商管理方面的人才，社会的要求和标准也越来越高。本文将从我国工商管理体制的现状和工商管理人才培养存在的问题出发，对于工商管理人才培养模式进行探究，包括转变办学理念、设置科学的课程体系以及增加实践教学。以此来创新工商管理人才的培养模式，提高工商管理人才的质量和就业竞争力。
关键词:
工商管理 人才培养 现状与问题
我国的工商管理体制存在很多的不足，包括工商管理专业人才的缺乏、工商管理制度的不完善以及缺乏统一管理等问题，严重影响了工商管理人才的培养，本文重点从工商管理人才培养过程中出现的问题以及具体的人才培养模式进行探究，进而提高工商管理人才的社会竞争力。
一、我国工商管理的现状
到目前为止，我国工商管理体制中存在诸多问题，包括:缺乏统一管理，在我国某些地方，工商管理机关采用一法两制的制度，对外严格、对内宽容，严重破坏了我国工商管理体制的整体性;工商管理制度不完善，不能有效的发挥工商管理部门的作用;工商管理人才缺乏，主要是工商管理中高级的人才缺乏。
二、工商管理人才培养存在的问题
工商管理人才培养存在很多问题，包括:办学理念脱离现实、课程设置不合理以及实践能力差。具体表现在以下几个方面:
1.办学理念脱离现实。
现阶段，对工商管理人才的培养，存在办学理念脱离现实的问题。诸多的高校针对工商管理专业，都是采用模版化的形式，没有自己的办学特色，都是千篇一律的教学。对于工商管理专业，很多家长和学生都存在错误的观点，认为工商管理专业是培养社会管理人才的，但是校方并没有说明真实的办学理念，随着社会人才竞争越来越激烈，工商管理专业的学生毕业后大多的工作岗位在企业的中层或者基层工作，导致很多学生的自我认知不准确。
2.课程设置不合理。
工商管理作为一级学科，下面的二级学科包括会计、市场营销以及人力资源。在实际的教学过程中，由于工商管理专业与会计专业、市场营销专业、人力资源专业在课程的安排上存在重叠的部分，导致了针对工商管理专业的人才培养只注重表面，学生无法学习到专业的知识，缺乏专业的工商管理专业能力，在毕业后的社会竞争中处于劣势。针对工商管理的课程设置，学校多注重理论知识的教学，而缺少实践能力的培养，并且在课程安排上的表面化教学，缺少对工商管理课程的重点教学，课程设置上缺乏专业性。与此同时，针对工商管理课程和课时的设置都太高。学校在针对工商管理专业的培养上，课程设置多达40多门课，3500多课时，虽然现在缩减到了2600课时，但是工商管理课程的课程并没有减少。
3.实践能力差。
在工商管理的教学过程中，学校的实习和实践培养很少，实践教学板块不足，导致了学生很少接触社会的机会，缺乏专业的实践能力，妨碍了针对工商管理人才的培养。目前国内工商管理的老师普遍缺乏社会经验，教学内容不能与时俱进，采用传统的教学方式培养学生，导致学生与社会实践脱节更加严重。并且在实际的调查过程中，我们发现企业需要从头培养工商管理专业的员工，他们的实践能力很差，基本的`办公操作技能也不具备，并且大部分工商管理专业的员工都缺乏创新，缺少主见。随着社会就业竞争的加剧，企业的用工需求越来越高，并且需要上岗就能直接操作的员工。对于工商管理的人才培养，会让这部分学生缺乏就业的竞争力。
三、工商管理人才培养
要解决工商管理人才培养过程中存在的办学理念脱离现实、课程设置不合理以及实践能力差的问题，需要提高对工商管理人才的培养水平，采取的具体措施如下:
1.转变办学理念。
学校的办学理念不科学，会造成工商管理人才培养定位的不准确，会导致很多问题的发生。因此，针对工商管理人才的培养，需要在实际教学中，明确工商管理专业人才培养的目的和具体的做法。并且校方对于工商管理人才培养方法的制定上要面向社会的需求，立足于工商管理行业的发展方向，以学生的就业为基础进行转变办学理念，与时俱进，设置合理的工商管理人才培养目标，每个学校根据自身发展的情况，设置个性化、有特色的发展目标，培养全方位的工商管理人才。只有这样才能树立正确的办学理念，增强学生对社会的适应能力，提高学生毕业的就业竞争力，同时促进工商管理专业的发展。
2.设置科学的课程体系。
在工商管理的课程设置上，以就业为目的设置课程内容，注重教学的实用性和特色教学，加大工商管理的专业技能培训，并且实行学生的多样化的人才培养，学生可以针对其他专业进行跨专业的选修。并且在课程设置上注重互动式教学，增加工商管理教学的趣味性，通过工商管理新闻发布会等形式，运用互动式教学提高学生的学习兴趣，在实际的教学过程中，一方面要加强专业知识的培养，另一方面也要注重学生的创新能力的培养，具体包括:案例式教学，通过案例分析，更加实际生动的讲解所教的课程;互动教学，采用教师和学生都主动授课的形式，让学生主动提出问题，带动学生积极思考所学的课程内容;情景模拟教学，课堂现场模拟有关工商管理课程的活动，增加互动性;研讨式教学，即开展讨论会等形式。与此同时，适当的减少专业课的比重，增加一些人文社会相关的课程;对工商管理的具体课程，要根据社会发展的需要精选必修课，增加学生对社会的适应性;同时也要采用灵活多样的方式进行教学，提高工商管理课程的教学效果。
3.增加实践教学。
针对工商管理的人才培养，要注重实践教学，在实际的教学过程中，加大课程的实践教学内容和教学方式，具体内容如下:增加教学实践的环节。在原有课程的基础上，增加工商管理实践操作的课程，例如实践课和模拟大赛等形式。建立工商管理专业的教学基地。根据学校针对工商管理专业的教学内容和要求建立实习基地，并采用灵活实习的方式，学生根据自己的兴趣选择自己喜欢的实习方向，并配有专业老师进行实习指导，工商管理专业的实习期应在半年以上，实习基地和学校达成长期合作，通过专业的实习，提高工商管理专业的专业能力，增强社会的适应性，提高毕业的就业竞争力。
建立学校工商管理专业的实验室。通过建立实验室，加大工商管理专业学生的实际操作能力和实验水平，并在实际的教学过程中，加大实验教学的课程力度和课程内容，不要形同虚设、资源浪费。
工商管理专业的实验室是学生理论知识和实践操作紧密联系的场所，工商管理专业的学生可以将课堂上所学到的理论知识，通过做实验的形式，加深理解和巩固。与此同时，学校应该鼓励更多的学生参加实验大赛，让工商管理专业的学生在实验大赛中磨练自己，进一步提高自己的专业知识和实际操作能力。改善工商管理教学的师资力量。
工商管理教学的老师要经常去企业进行学习，提高自身的实践能力，将自己的课程与时俱进的传授给学生。提高教师的实践操作能力是培养工商管理人才的基础和前提条件。只有这样，才会促进工商管理专业人才的进一步提升，才不会误人子弟。与此同时，学校也要和校外著名的企业家合作，经常聘请他们到学校授课或开讲座，同时也可以聘请他们担任学校的实践导师，提高工商管理学生的实践动手操作能力和水平。
综上所述，现阶段工商管理体制存在专业人才的缺乏、工商管理制度的不完善以及缺乏统一管理等问题，也就造成了工商管理在人才培养方面，存在的办学理念脱离现实、课程设置不合理以及实践能力差等问题。为了在激烈的市场竞争中有自己的一席之地，针对工商管理的人才培养需要采取积极的措施，提高工商管理人才的质量和创新能力，本文针对工商管理专业探讨其人才培养的模式，具体包括:转变办学理念、设置科学的课程体系以及增加实践教学。
参考文献:
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综上所述，可以看出在现代学生公寓中已经建立起一个总体新的设计理念：探索学生公寓发展在造型、能源、环境、生态、安全等方面的可持续性，不断的对学生公寓进行探索，不断创造人与环境相协调发展，不断实现动态、可持续的发展观。当今的学生公寓,不仅是我们睡眠、休息的场所，也是我们学习知识技术、学习与人相处、学习独立生活、培养人格修养的场所，同时也是组成美丽的学校风景的重要部分。这就需要建筑师在学生公寓的设计中，充分考虑学生的各种需求，创造一种值得重视的学生聚居场所，为学生创建一个在校期间的_家_。
本人向学院毕业论文指导工作小组承诺以下内容：
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20xx年x月x日
【摘要】近些年，随着我国教育改革的持续深入，行政管理逐渐受到高校的重视，卓越的执行力，是确保高校有序以及高效运行的基础和前提。本文主要针对高校在行政管理中存在的问题进行分析和阐述，并且提出提升执行力的相关策略，希望给予我国高校以参考和借鉴。
【关键词】高等院校；行政管理执行力；提升策略；研究
“执行力”来源于企业管理中，其已经成为企业管理现代化的代表词汇，近些年，“执行力”一词逐渐应用于教育领域，“执行力”的概念为：贯彻企业的战略意图，并且带领员工有效完成企业既定目标的能力和本领。高校行政管理执行力的概念，可以从两个角度进行界定：第一，从决策角度分析，执行力体现了高校贯彻国家既定政策方针，评估高校服务能力以及办学实力的能力；第二，从管理者角度分析，执行力是行政管理人员在共同意愿的带领下，落实以及贯彻高校的工作部署、制度措施、战略决策以及重要决议的能力，其贯彻与行政管理工作的全过程。
1.强化高校行政管理执行力的必要性和重要性
行政管理执行性的高低与高校健康发展具有直接关系，高校在发展以及运行当中，一定要具有快速以及持久发展的基础，因此，这对管理的要求也更高。高校领导一定要具有超前的预测能力，并且针对发展机遇做出相应的调整方案，但是合理的调整方案不一定可以保证高校的健康发展，只有充分落实方案，才能确保高校的稳定前进。想要实现方案的充分贯彻和落实，需要执行层具有较强的执行能力。在方案执行中，高校各个部门以及相关管理人员的具体职责不同，要求相关管理人员履行自身职责，并且做到各个部门的有效配合。提高执行能力的主要核心是管理人员可以最大限度、最快速以及最好的贯彻高校既定方案，并且在新形势下，加强管理建设的创新与改革。
2.当前高校行政管理执行力存在的主要问题
工作效率低、服务意识强
一些高校行政管理人员工作态度不积极、不认真，导致高校制定的相关政策难以有效落实，一些高校领导或者管理人员在工作中，不重视工作的准确性，对待工作缺乏责任心和紧张感。同时，管理人员自身能力缺陷，工作难以有序开展，结果与目标相去甚远。
制度缺乏严肃性
我国高校开展各项工作的标准和制度缺乏严肃性，在具体执行中，领导和基层人员没有充分落实相关制度，领导互相推诿、管理人员应付了事，制度只是挂在墙上、停在嘴上、写在纸上，形同摆设、趋于形式。由于制度和标准是衡量管理人员能力和态度和标尺，如果失去执行力，就降低了制度的公信力和严肃性。
部门与组织之间缺乏有效合作
组织结构是高校实现发展目标的关键系统，科学的组织体系可以为高校实现战略目标提供保障。但是当前，我国高校管理组织设置不科学，职能重复交叉、分工不明确，组织结构在设置的过程中没有严格地遵循高效、制衡及精简的原则进行。因此便使得管理信息无法在各个部门之间快速地传递，一旦出现任何问题，学校各个部门与领导之间便会出现相互扯皮推诿的状况，没有合作精神以及团队意识，同时也造成工作效率低下以及资源浪费的状况。
3.提升高校行政管理执行力的相关策略
充分认识其必要性以及重要性
想要促使高校良好以及持久的发展，决策层一定要充分利用发展的机遇，科学制定发展战略，为高校顺利发展提供战略保障。执行力是充分落实高校发展战略的基础和前提，虽然不同管理人员、不同部门以及不同职责所需要的.执行力也不相同，但是执行力最重要的体现，是行政管理人员最大限度、最快速以及更好的完成高校所制定的长远性以及战略性发展目标。因此，新形势下，高校一定要充分认识行政管理执行力的必要性以及重要性，制定科学合理的管理制度，推动行政管理向标准化以及规范化发展，促使高校依法行政、依法治理，实现高校的健康发展。
建立并完善决策机制
行政管理的关键环节是决策，同时其也是开展各项管理的前提条件与基础，一个科学明智的决策可以为高校的未来发展指明方向。高校想要获得一个健康稳定的发展，就根据实际情况为不同部门与层级制定科学的目标。而高校在实施各项决策时需要一定的执行力，执行力的高低能够在很大程度上影响各项决策的有效实施。除此之外，高校在制定决策的过程中要实行民主化及科学化要求，对当前社会的实际需求进行充分地了解及掌握，并且根据自身优势与特点来制定一个科学合理的政策方针。决策要坚持民主集中、以人为本的原则，保障全校师生的合法权利，通过研究调查，进一步完善决策程序和方案，建立科学的决策评估体系。
建立以及健全管理机制
高校想要能够充分实现决策效果，就需要对行政管理人员进行约束及激励，主要方式便是建立一系列的制度和标准。行政管理执行力的关键流程是运营流程、战略流程及人员流程。其中人员流程是三者中最重要的因素，其主要任务包括以下几点：第一，高校要针对管理人员开展准确而深入的评估；第二，将高校运营和发展与管理人员进行充分联系；第三，高校要提供人才培养平台。高校在制定管理流程的过程中，要做到步骤清晰、主题突出以及目标明确，将操作性、合理性以及科学性充分结合，并且在执行方面要将灵活性和严肃性充分结合。在实行流程的时候，要将相关的制度和规章融入其中，并且建立与执行力适应的、行之有效的管理机制。制度要做到执行到位、奖罚分明、权责清晰、任务明确以及内容清晰，尊重每个管理人员的差异，不断完善激励和评价系统。
构建科学合理的监督机制
科学合理的监督机制有助于高校准确传达各项制度政策，同时还有利于师生与领导关系的和谐发展。高校在建立健全监督机制的过程中需要不断地加强制度建设和法制建设，对现有的制度进行分解及细化，并且要确保监督网络的系统化以及全面化，跟进管理各项目标。除此之外，高校在落实每项任务时，需要严格根据时间节点来对计划的具体实施情况进行监督，查找实际执行状况与计划之间存在的差距与问题，并采取有针对性的措施来对高校的各项管理工作进行协调。高校还要建立相关的监督机制，以此来充分地发挥出检查部门的各项职能，并贯彻到管理的相关环节。高校在岗位聘用及设置、干部管理、办学思路、重要决策以及发展规划等政策在拟定之前，要由教代会评议和讨论。干部领导要通过定期述职，对其进行评议、监督以及考核。
强化管理人员的职业能力
高校相关组织或者部门要提高人员的执行能力，当前，我国高校在选聘管理人员的过程中，基本要求硕士学历，但是学历与能力并没有直接关系，高校在选择管理人员的时候，要考虑其综合能力，其中主要包括执行能力、应变能力、突发事件处理能力、协调组织能力、写作能力以及表达能力等，管理人员一定要熟悉和掌握相关管理方法、管理技术和管理知识，并且把握执行原则，同时，管理人员还要具备一定的敬业精神、责任感以及纪律性意识。高校要定期开办职业化培训班，提高管理人员的实践水平和管理理论。结语总而言之，影响高校行政管理执行力的因素很多，因此，高校领导以及管理人员要提高对执行力的认识，并且在工作中端正态度，不断创新和完善工作方法，高校还要加强管理人员团队建设，加强监督管理机制，将执行力当做高校日常管理工作来抓。
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摘要：本文简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆事业的创新与发展。
关键词：高校图书馆；数据挖掘；创新；发展。
随着网络技术、计算机技术的快速发展，高校图书馆事业也顺应时变，不断向高科技、高水平领域进展，尤其是当今处于数字信息发展的时代。如果利用图书馆现有以及收集的数据资源，通过数据挖掘技术来分析、筛选对图书馆有用的数据信息，依据提炼的数据资源来指导、推进图书馆事业的创新与发展，是当今信息时代图书馆亟待研究、探讨的一个问题。本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理之中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆的事业创新与发展。
一、数据挖掘技术综述。
数据挖掘定义。数据挖掘（Data Mining，DM）是一种新的信息处理技术，其主要特点是对单位、企业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换分析和其他模型化处理，以从中提取辅助管理决策的关键性数据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。换句话说，数据挖掘技术就是从收集的大量、繁杂的数据中挖掘出其隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘的意义。在当今的竞争时代社会中，随着计算机的飞速发展，计算机强大的数据处理能力、内存储存容量和网络宽带等价格的持续快速下降，因此大型的数据分析、提取技术不再是一个障碍。面对图书馆每天接收的庞大数据源，管理者必须学会从所拥有的大量数据信息源中提取并利用隐含在这些数据中的有用价值以及有用新信息，从而获取对图书馆事业研究领域的本质认知和未来认知，帮助图书馆管理者从传统的经验管理、主观管理提升为理性管理和科学管理。
数据挖掘的应用分类。目前较常用的一般有分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。
二、数据挖掘技术对图书馆事业创新与发展的影响。
面对大量数据，如何去存储和收集数据，如何利用数据挖掘技术将图书馆海量信息数据中提取供管理者决策的有价值的数据，提取并利用隐藏在这些数据中的有用知识的能力变得越来越重要。运用数据挖掘技术从数据中获得有用的知识，这在图书馆管理方面显得尤为重要，本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门工作，为今后各部门的创新与发展提供策略分析。
流通部门。流通部门作为图书馆的一线服务岗位，对图书馆功能的发挥起着举足轻重的作用。作为窗口形象岗位，直接体现了图书馆的整体工作状态。
要实现从以往的经验管理、主观管理提升为科学管理和理性管理，数据挖掘技术将利用现代技术展现其独天得厚的优势。图书馆每天都会产生大量的图书流通数据，这些数据包含进、出馆读者人数，借、还书数量，检索查询次数以及网上咨询等大量繁杂的数据。在流通部门最为常用的数据就是借书、还书量，通过借书、还书数据的统计，可获取读者信息行为、借阅书兴趣导向，充分利用数据挖掘技术如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，对图书馆蕴含的大量丰富的用户行为进行建模，从而挖掘出有用的或有兴趣的信息和知识。如可利用这些有价值的信息，借鉴“啤酒与尿布”的经典商业案例，尝试在流通部开辟一块试验田地――搭档书架，即通过借、还书数据挖掘，将读者感兴趣、组合搭档频率高的书籍挑选出来，开辟一块搭档书架，方便读者在借用专业书籍的同时顺便也借阅自己感兴趣的图书，既学习了自己的专业知识，同时也顺便阅读了自己感兴趣的书籍，充分实现了图书馆“第二课堂”的育人价值。
采编部门。传统的采编部门在采集书籍时大多数情况是依据采集经验或是依据各院系、读者反馈的需求书籍进行征订。大部分购买的图书还是比较适合读者所用的，但也会存在一些盲目性，有时会造成采集的偏差，这是采编部门一直比较困惑的问题。如何既将购书经费合理利用好，同时又能满足读者借阅所需，是采编部门长期探索、研究的问题。如果将数据挖掘技术运用到采编部门，通过一线的文献借阅数据，分析、挖掘、提炼读者借、还书的信息量，且一直追踪这些信息数源的变化，即可获得可被部门利用的有价值数据，并汇总出读者借、还书的规律。依据这些一线信息数源的价值，加之网上荐购及读者书面荐购等信息，汇总出哪些是读者专业常用书籍，哪些是读者感兴趣的书籍，哪些又是常年被冷落的书籍，从中提炼出书籍采集的方向；合理化的采集方案继续延用，不合理的采集要进行科学化的数据分析，及时理清思路，尽可能做到书籍采集的合理化、科学化。
技术部门。在信息飞速发展的时代，作为图书馆负责信息网络技术的部门，其肩上的重量显得格外沉重。技术部门不但肩负着网络技术的责任，当今也要肩负起图书馆所有数据的收集、存储、挖掘及分析技术。数据挖掘及分析技术在技术部十分重要，技术部应将图书馆各部门所产生的相关数据进行长期性、系统性的收集和科学分析，并将研究数据的.挖掘及分析作为当前和今后技术部研究及发展的方向，承担起“数据监护员”的角色，通过实践为图书馆提供数据监护操作技能及策略。注意将可获得的数据及时进行收集，并通过收集数据使用案例，分析并总结用户需求及使用规律，为数据监护提供基础资料。
