引言 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
一、数据挖掘技术 数据挖掘就是指
从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行、生产企业和电信,并有很好的表现。
二、数据挖掘的过程
挖掘数据过程可以分为3个步骤:数据预处理、模式发现、模式分析。
(1)数据预处理。实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此,数据挖掘一般不对原始数据进行挖掘,要通过预处理提供准确、简洁的数据。预处理主要完成以下工作:包括合并数据,将多个文件或多个数据库中的数据进行合并处理;选择数据,提取出适合分析的数据集合;数据清洗、过滤,剔除一些无关记录,将文件、图形、图像及多媒体等文件转换成可便于数据挖掘的格式等。
(2)模式发现。模式发现阶段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可以理解的信息和知识。可用于Web的挖掘技术有路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析、依赖性建模等等。
(3)模式分析。模式分析是从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。通过技术手段,对得到的模式进行数据分析,得出有意义的结论。常用的技术手段有:关联规则、分类、聚类、序列模式等。
三、数据挖掘在电力系统负荷预测中的应用
电力负荷预测是能量管理系统及配电管理系统的重要组成部分,是电力系统规划和运行调度的依据,也是电力市场化商业运营所必需的基本内容。负荷预测工作的关键在于收集大量的历史数据,建立科学有效的预测模型,采用有效的算法,以历史数据为基础,进行大量试验性研究,总结经验,不断修正模型和算法,以真正反映负荷变化规律。其过程为:
(1) 调查和选择历史负荷数据资料
多方面调查收集资料,包括电力企业内部资料和外部资料,从众多的.资料中挑选出有用的一小部分,即把资料浓缩到最小量。挑选资料时的标准要直接、可靠并且是最新的资料。如果资料的收集和选择得不好,会直接影响负荷预测的质量。通过建立计算机数据管理系统,利用计算机软件系统来自动管理数据。
(2) 负载数据预处理
经过初步整理,还用于数据分析的预处理,平滑异常值的历史数据和缺失数据的异常数据主要是水平的,垂直的方法附录。正在分析数据之前和之后的两个时间的负载数据作为基准,来设置要处理的数据时,要处理的数据的范围中最大的变化的数据的处理的水平超过该范围时,它被认为是坏的数据,使用平均法平滑变化;垂直负载数据预处理中的数据处理的考虑其24小时的小循环,即,相同的时间的日期不同的负载应具有相似的,同时负载值应保持在一定范围内,校正外的范围内的数据进行处理,在最近几天的坏数据,力矩载荷的意思。
(3) 历史资料的整理
一般来说,由于预测的质量不会超过所用资料的质量,所以要对所收集的与负荷有关的统计资料进行审核和必要的加工整理,来保证资料的质量,从而为保证预测质量打下基础,即要注意资料的完整无缺,数字准确无误,反映的都是正常状态下的水平,资料中没有异常的“分离项”,还要注意资料的补缺,并对不可靠的资料加以核实调整。通过建立数据完整性、一致性约束模型,来建立海量数据集为后面的数据挖掘做好充分的准备。
(4) 建立负荷预测模型
负荷预测模型是统计资料轨迹的概括,预测模型是多种多样的,因此,对于具体资料要选择恰当的预测模型,这是负荷预测过程中至关重要的一步。当由于模型选择不当而造成预测误差过大时,就需要改换模型,必要时,还可同时采用几种数学模型进行运算,以便对比、选择。
(5) 选择算法
选择聚类法又称聚类分析法,它是对一组负荷影响因素数据进行聚类的方法,聚类后的数据即构成了一组分类。聚类的标准是以数据的表象(即数据属性 值)为依据的,聚类的工具是将一组数据按表象而将相近的归并成类,最终形成若干个类,在类内数据具有表象的相似性,而类间的数据具有表象的相异性。聚类的算法也有很多,有遗传算法,划分法,层次法,基于密度方法,基于网格方法等。 四、CURE算法在负荷预测中的应用 CURE算法是一种分层聚类算法。典型的数据点来表示一个具有固定数目的聚类。的CURE算法需要作为参数输入的群集数?。由于CURE聚类的代表点的某些有代表性的,可以发现具有任何尺寸和形状的聚类。同时,在一个集群代表点的选择方式的中心“缩水”排除“噪音”。
历史上第一个数据库负荷预测,数据提取样品。的数据样本聚类,可以分为两种方法:一个是所有样本数据进行聚类,这个方法会使主内存容量是远远不够的,系统无法扫描一次完成。我们使用所有的样本数据被分成多个区域,每个区域的数据进行聚类,使每个分区可以品尝到所有的数据加载到主内存。然后,针对每个分区,使用分层算法的聚类。
电力系统的应用SCADA系统中的数据测量、记录、转换、传输、收集数据,并可能导致故障和负载数据丢失或异常。异常数据的生成是随机的,因此,在数据库中的不确定性的分布,不同类型的异常数据出现单独或在一个特定的时刻,或交叉混合发生在同一天连续,或在相同的连续天期的横分布,以及许多其他场合。异常数据的处理的关键影响的预测结果的准确性。使用两种不同的技术,以删除异常。第一种技术是要删除的集群增长缓慢。当簇的数量低于某一阈值,将只包含一个或两个集群成员的删除,第二种方法是在集群的最后阶段,非常小的集群中删除。
最后对样本中的全部数据进行聚类,为了保证可以在内存中处理,输入只包括各个分区独自聚类时发现的簇的代表性点。使用c个点代表每个簇,对磁盘上的整个数据库进行聚类。数据库中的数据项被分配到与最近的代表性点表示的簇中。代表性点的集合必须足够小以适应主存的大小。
结束语
数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用,并取得了显着成效,但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究,数据挖掘技术必将更加成熟,并取得更加显着的效果。
随着经济全球化的发展，企业之间的竞争更多是以人才竞争的形式表现出来。而医药市场营销本身就是一门交叉性学科，因而实际的教学过程会涉及心理学、经济学、药学等方面的知识。从该专业对人才培养的方向和目的来看，对复合型和专业型营销管理人才的要求越来越高，所以实践教学需要更有针对性。该学科教学的根本是为了使学生更好地适应工作单位的要求。但从各大院校对医药市场营销专业的教学情况来看，许多学校较为重视理论知识的教授，在理论方面形成一定的教学体系，但是在实践教学方面却有所欠缺。这样导致许多学生在实际工作中并不具备足够的职场竞争力。因而在本文中笔者对相关问题进行具体的分析，希望能起到抛砖引玉的作用。
一、正确定位培养目标
培养目标直接影响着学校对学生的培养方向，因此在对目标进行定位的时候不仅需要考虑到专业的特殊性，还需考虑到社会的实际需求。如今国家和社会十分重视人才的培养，对应用型和复合型人才的需求量也越来越大，因而在这种情况下，学校教育不仅需要关注学生系统化理论知识结构的建立，还需要强调学生实践应用能力的提升。在市场竞争十分激烈的情况下，学校为了向社会输送有价值的人才，应全面了解市场的需求，然后再进行相应的专业结构调整，这样才能够更好地平衡人才供需。所以在市场营销专业教学中，首先需要对市场进行合理定位，在争取校企合作发展的基础上来推动学生知识和能力的培养。通过准确定位培养目标，学校不仅能够加强教学的针对性，还能有效提高学生的职业素养，这样他们才能更好地满足市场需求。
二、加大资金投入，建立校内外实践教学基地
对于实践教学来说，实训基地是实践的基础，建立校内外实践教学基地是促进实践教学发展的直接手段。由于在校外建设实践教学基地具有一定的难度，因此更加需要重视校内实践教学基地的建设。学校可以增加对多种高仿真营销模拟实验室的投入。通过这一平台不仅能让学生对市场营销中的沙盘实战进行模拟性训练，还可以让他们通过扮演多种角色来体验实践教学。校内模拟毕竟有一定的局限性，因此加强校外实践教学基地的建设，成为开展实践教学的重中之重。学校可以通过校企合作的方式来推动校外实践基地的发展。学校根据医药市场营销专业人才培养的目标与企业进行协商，并在此基础上明确合作的项目。这种合作不仅能为学生提供更多的实践机会，还能使用学生通过与工作人员的接触和交流，提高解决实际问题的能力。
三、加强实践教学的监督与考核
在教学过程中，师生都认识到实践教学所具有的意义，但是在实际操作时因缺乏完善的监督和考核机制，许多学校出现了为了实践教学而进行实践的现象。在这种情况下，实践教学并不能真正达到培养目的。所以需要确立科学化的监督和考核机制，根据学生的实际情况来进行指导。在确立考核内容时，教师应更加注重学生在实践过程中发现和解决问题的能力。具体的操作方法应将教师和学生评价相结合、教师和企业评价相结合，以促进考核结果的公平公正。这样不仅能提高学生参加实践的积极性和主动性，还能更好地提高教学效果。
四、小结
由于经济高速发展，市场竞争激烈，人们逐渐意识到医药市场营销实践教学的重要性。当前的教学模式还存在一些问题，需要通过确立适当的教学目标、建设实践平台和规范监督与考核机制来解决。然而囿于个人知识水平，在文章中笔者并未就相关问题进行全面的阐释，仅希望能起到抛砖引玉的作用。
参考文献：
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摘 要：随着经济的增长，降低工程造价，提高利润是工程企业的根本追求。因此，控制工程造价水平已成为企业实现利润最大化的途径。然而，工程造价控制不是一个简单的过程，它需要对项目各个阶段的成本进行有效估计，这也推动了工程造价咨询业的出现。工程造价咨询是一种特殊的、知识密集型的行业，它要求工程造价咨询人员具有相当高的丰富的施工经验积累、造价专业知识和责任心，根据工程建设各阶段的特点，对数据的科学分析，提供专业的服务和实时动态，以最大的作用，充分利用资金和能源，企业的项目成本控制，实现降低成本，获取利润。
关键词：工程造价咨询；工程造價；影响；措施
工程造价的控制是一项集管理、技术、质量、费用于一体的综合性系统工程，也是一个动态过程。我们有必要弄清楚造价咨询是如何影响工程建设各个阶段的，从而正确分析其对控制工程造价的影响，为今后工程建设成本的节约提供有效建议。
1 工程造价咨询的必要性
由于历史原因，工程造价早期基本都由政府主导和管理。起初，由于我国的市场经济体制还不够完善，主要是政府直接管理和控制工程造价，但随着国内市场经济进程的不断加速，政府的职能开始转变，我国市场经济逐渐转型成为宏观调控的地位，从主导变成宏观调控指导，建设项目工程造价缺乏系统的全过程、全方位的动态控制，工程造价这项作业就落到了投资商和相关建设单位的头上。再者，社会市场经济分工更规范化的显著特征就是针对经济需求分工更有针对性，这不仅能够促进经济发展，也可以合理的利用经济资源，对于工程造价的合理管理就是在保证工程质量的基础上，合理化工程造价。本着能源资金有限的原则，合理的工程造价成为工程开发负责人关心的主要问题并贯穿建设项目全过程。
2 造价咨询对建筑工程造价控制影响的措施
决策阶段
此阶段是整个工程造价水平的关键阶段，因为工程的规模大小、工程建设规范标准、工程地理位置及工程实施的技术方案等都会影响该工程的造价水平。在此阶段，工程造价咨询人员能够运用自身的专业知识和工作经验，在配合工程技术人员的前提下，运用科学的数据对各工程建设方案进行筛选、匹配和分析，力求为工程建设企业制定性价比最高的工程建设方案。与此同时，工程造价咨询人员还能为企业提高资金利用率、节约工程建设成本提供有效的建议，因此工程咨询业能为工程造价控制提供源头上的保障。
设计阶段
设计招标
设计投标，是为了让设计单位能够尽可能的以最优秀的方案展现在投资商眼前，多家设计单位之间处于互相竞争的地位，所以可以更好的保证方案的质量。值得注意的是，在项目的招标投标阶段，工程造价咨询机构应通过分析建设项目的具体情况，并结合当时、当地有关招标投标方面的政策文件，对招标计划进行合理编制，结合设计图纸和施工计划，向业主提供书面的咨询意见，根据分项工程造价合理划分出各个施工标段。
设计阶段
在这个设计阶段，主要包括限额设计和标准设计两个方面，涉及到了方案的选择以及成本效益比的确定，这就需要进行造价咨询。在设计过程中，造价咨询公司必须跟设计方不断地沟通与协调。在此过程中，开发商可以对设计人员进行一定的要求，比如说限额设计、规定设计等这些方法都能有效的降低工程造价。
施工阶段
施工阶段是工程造价咨询人员参与最多，且能够发挥最充分作用的阶段，同时也是工程建设企业利用工程咨询最普遍的阶段。在该阶段，一般而言，工程造价咨询人员在此阶段能够凭借自身过硬的专业知识和丰富的实践经验，并且依靠建筑工程软件的更新换代，为工程建设企业提供精准的服务，甚至能够根据企业的需求将企业工程建设的造价控制在最合理的水平。在整个施工阶段，工程造价咨询是以施工规划预算为起点，直至工程建设完工为终点，对整个施工进行造价控制，并实时的跟踪监测，及时根据工程建设的施工情况及时调整各相关项目的造价水平，加强设计、施工、建设等诸多单位的沟通和交流，及时对以前不适用的预算进行转换，提高技术的可行性。这样在施工阶段控制工程造价，进行实时咨询服务，一方面可以节约技术成本，另一方面还便于各单位之间高效协同，减短工程建设时间。同时，造价咨询业人员也需要具备较高的职业道德，工程建设企业也需要加强对其有效的监督机制，降低其因其职业道德因素对造价控制的影响。
验收阶段
这一阶段对工程造价控制有很大的影响。在这一阶段，工程造价顾问需要全面地总结工程造价控制的手段，并探讨工程造价在工程建设中的影响原因，特别是对项目的审计，要仔细检查，并逐级审查，有效的控制工程造价。此外，工程施工验收人员在施工阶段应收集和综合各种数据，及时跟踪工程设计、施工和监理的观点，为最终造价控制提供最直接的信息支持。
3 结论
综上所述，造价咨询作为专业机构和人员，对建筑工程造价控制具有重要的参谋、审核把关作用。为了充分发挥造价咨询的作用，需要严格按照合同约定，积极主动参与建筑工程造价全过程、全方位监督审核；同时要加强建筑工程造价的主动控制，强化全过程动态管理和监督，充分发挥自身专业的作用。
参考文献：
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摘要：我国高校本科生科技论文写作水平普遍偏低，不符合我国高等教育的人才培养目标。对于一名当代大学生而言，学会科技论文写作，不仅可以体验科研的过程，更重要的是学会其在科学交流中发挥的重要作用，有助于以后的科学研究或工作，也符合我国高等教育培养创新型人才的目标。
关键词：创新型；科技论文写作；本科生
高等教育的人才培养目标，是使学生在毕业时能熟练掌握本专业的基础知识，了解该学科发展的前沿动态，初步掌握本学科的学习方法与研究方法，具备一定的分析问题和解决问题的能力，具有从事科学研究工作或承担专门技术工作的初步能力。科技论文，它是在科学实验和科学研究的基础上，对科学领域的某些现象，或者是某些问题，进行科学的分析和阐述，揭示这种现象的本质及其规律的学术论文。科技论文的写作水平很大程度上是高校本科生学习能力和研究能力的综合体现，因此在日常的教学工作中应该重点加强对本科生科技论文写作能力的培养。然而，目前我国高校大学生的科技论文写作水平亟待提高。经抽样调查结果显示，不仅本科生很少有科技论文发表，连研究生都很难写出高水平的科技论文。而且本科毕业设计质量总体水平偏低，相当数量的论文内容空洞，缺少相应的研究数据支撑，论文内容仅仅是现象、理论概念和方法的罗列和阐述。这充分表明高校本科生科研创新思维和能力的欠缺，如果长期得不到重视，势必造成人才创新能力培养环节的脱节，与我国高等教育培养创新型人才的目标相违背。
一、造成现象的原因
1.学校本科生课程设置不能满足培养计划要求
以中国石油大学（北京）为例，学校每学年开设x门通识教育类课程，其中并未有针对性地开设普及本科生科技论文写作能力的课程。学校对本科生科技论文写作能力的培养重视不够，相应的师资力量配备不足，课程结构设置不合理，从而导致学生在校期间无法系统地学习科技论文写作方法，只能按照别人发表的论文，依葫芦画瓢，模仿其写作框架和思路。
2.学生基础知识薄弱，自主创新能力差
高校本科生没有了高考升学的压力，学习状态涣散，课堂纪律松懈，作业靠抄袭，考试靠突击，专业知识掌握不牢固，造成基础知识薄弱，无法将所学的理论知识很好地应用于学科学术问题的研究中。同时，目前本科生尤其是理工科学生自身写作水平低，面对科技论文的写作感到压力很大，往往带着强烈的排斥情绪去完成教师布置的实习报告、课程设计，甚至毕业设计，疲于应付了事，更提不上主动地开展学科问题研究。
3.促进本科生开展科技论文写作的平台有限
一方面，本科生不像研究生有机会参与科研项目或者有确定的研究方向，容易提炼科技论文的写作主题和支撑材料。另一方面，长期以来本科生的校园生活圈定在完成基础课程的学习考试和参与班级、社团开展的校园活动，很难有机会长时间专注于一项或者一个方向的学科问题研究。日常课上学习的内容涉及范围广，知识点多而散，本科生自身没有抓住某一点深入思考总结的意识，从而很难找到科技论文的写作途径，没有方向，无从下笔。
二、加强本科生科技论文写作能力培养的意义
本科生撰写的科技论文获得公开发表，是任何一个本科生从事科研工作最期望的结果，也是对自己的科研工作最好的肯定。因此，本科生从中获取的快乐，首先是科研工作成功方面的快乐，由于本科生发表论文是极其罕见的，所以这种成功的快乐也是非常巨大的。其次，科研文章获得公开发表也是个人学术能力的彰显，因此，本科生非常乐意向他人传递这种成功的喜悦。最后，科研文章获得公开发表能提升个人价值，比如在本科生荣誉评选、就业招聘中都会起到重要的作用，这种从自身价值方面带来的快乐也是很巨大的。除此之外，对提高本科生以下几方面能力有很大帮助：
1.培养学生的专业信息获取能力
扎实的专业知识是从事科学研究的基础，为了完成某一项科学技术研究，本科生仅仅利用课堂上和教材里的知识，是远远不够的。因此，从大量的各种形式和来源的信息中捕捉相关的有效的专业内容，在从事科研工作中是必须的。事实上，经常阅读专业相关文献，有助于巩固对本专业知识的理解，更有助于拓展对本专业知识的认识，使自己在某一领域更专业化。
2.增强学生的研究性学习能力
本科生在进行科技论文写作时，面临着如何发现问题、确定课题；如何收集信息、整理资料；如何分析问题、得出结论；如何将研究内容整理成合格的科技论文等一系列学术研究问题。这些问题没有固定的模式供本科生学习，需要他们在研究过程中不断摸索。这个探索过程，同时是培养和提高本科生研究性学习的意识和能力的过程。
3.提高学生的科技论文写作能力
（1）培养逻辑思维能力：要写出高质量的科技论文必须要有清晰的逻辑思维，必须借助于概念、判断、推理的思维方式来表达思想、观点和主张。
（2）提高驾驭语言能力：科技论文不同于其他文章，其语言需要严谨、准确、精练、逻辑性强，能充分地表达文章主旨并具有学术性。
（3）掌握写作方法和技巧：有时虽然在科学研究过程中提出了创新性的想法，所做的工作和取得的结果也相当出色，但仅仅因为写作时缺乏方法和技巧的把握，也不能把自己的成果充分地展示给他人，这必然会对其科研成果大打折扣。
4.锻炼学生的学术创新能力
一篇好的科技论文必须要有自己的创新点，有自己独特的想法和见解。通过科技论文的写作，可以激发本科生的创新兴趣，使本科生在学习和研究中具备创新意识，并掌握创新的基本技能，进一步提高创新能力并形成创新习惯。
三、多举措共同提高本科生科技论文写作能力
1.高校开设相关培训课程
要解决本科生科技论文写作能力差的问题，首先学校方面应该给予重视，在本科生培养计划中设置科技论文写作环节，并且在本科生课程设置中开设《科技论文写作》相关课程，聘请经验丰富的老师授课，从技术环节解决本科生科技论文写作能力差的问题。
2.积极拓宽途径并搭建学术平台
科技论文往往被认定为科学研究的成果，其实除了科学研究，课堂活动、课程论文、毕业论文、科技创新项目、研究性学习项目等都可以为本科生科技论文写作提供平台。比如本科生完成大学生科技创新项目后，可以将其研究成果提炼、整合，结合项目创新点撰写成一篇科技论文。
近些年来，我国经济一直保持高速增长的态势，计算机信息技术也获得了较快发展，在各个领域都得到了极其广泛的应用，农业领域也不例外。传统的农业发展模式已经很难适应农业实际发展了，必须从耕种、规划、决策向着现代农业的方向发展和转变，计算机技术将会发挥至关重要的作用，在种子质量检测，计数等方面都有比较广泛的应用。本文笔者将结合自身工作经验，就计算机技术在现代农业中的应用进行深入分析。
1计算机技术在精准农业中的应用
精准农业的思想就是通过将计算机技术与相关地理软件结合起来使用，从而构建一个精准的农业技术体系，精准农业阐述的就是一种现代先进的农业理念。精准农业出现最早是在欧美发达国家机械化农业生产中产生的，经过不断研究和发展逐渐演变成当前的先进农业理念，在实际农业生产中应用广泛。精准农业能够通过对土壤的精准分析把握住作物种植信息，从而对作物产量潜力大小加以了解，以达到农业产量进行精准控制的目标。同时，在整个种植过程中，精准农业能够实现对施肥的精细化管理，控制好施肥的时间、施肥量，尽可能地降低农业生产相关成本，最大限度地促进产量提升。此外，精准农业能够对农业生产各环节做到精确把握，分析和研究每个步骤，进而对整个农业发展动态有一个全面的把握，这样能够有效提高农作物的产量，促进农业经济效益的提升[1]。在播种阶段，计算机检测技术就在精准农业中应用比较广泛，主要是检测种子的数量和质量，进而从整体上把握种子的特性，从而大幅度提高播种效率，能够有效播种方式的工作强度。如果种子存在重叠的情况，借助于计算机技术，利用图像分割法进行计数，进而通过分水岭分割法对种子进行深入分析，可以通过对种子的大小、形状等因素的判断后实现精准技术，这对农业播种效率的提高是极为有利的。
2数字技术在现代农业中的应用
通过将数字化技术应用于现代农业中，就能够真正实现农业生产的可控性。依托计算机技术的辅助作用，就能够完美的将现代化农业生产与信息技术紧密结合在一起，从根本上提高我国的农业生产水平。进入21世纪以来，我国就不断进行农业变革，不断加快推进现代化农业生产数字化发展，并将其作为推动信息化农业发展的科研项目，在多年实践和研究之后，极大地促进了我国数字化农业的发展，尤其在数字化控制领域，取得了重大成果，对于我国农业生产水平的提高具有很强的促进和推动作用。在数字化农业发展过程中，能够实现对植物成长阶段的实时监控，还将计算机视觉技术运用到农业生产领域中，通过对植物生长的实时监控，及时把握植物生长状态，进而进行准确的分析和判断，能够通过对植物叶片生长参数的分析判断植物肥料是否充分，水量是否足够。实际上，计算机视觉技术还能做到对昆虫的有效识别，具体在应用时，可以将计算机视觉技术与昆虫数字形态相结合，并通过“声测”和“诱集”等相关方法有效识别昆虫，从而采取相应的防治措施。还可以依托计算机技术的有利优势，专门建立一个完备的多媒体昆虫专家系统，这样在采取防治策略时就能有的放矢，以利于作物生长[2]。
3计算机模拟技术在现代农业中的应用
通过在现代农业中应用计算机模拟技术，不仅能够有效促进农业科学的研究，而且还能有效提高农业生产方法选择的有效性，能够有效避免高成本实验，有效降低实验成本和实验时间。很多农业相关实验往往由于外界条件的限制很难顺利开展下去，而计算机模拟技术就能很好的弥补这一缺陷，能够模拟现实中不能完成的实验，这样才能保证实验预测结果准确有效。对于某些重大实验项目，在前期预备时，往往需要做一些预备性实验，以降低实验风险，那么就可以通过模拟技术来进行，既能有效节省预备实验所花费的时间，从而为现实实验的.开展提供有利依据。
4现代农业与计算机技术
现如今，信息化已经占据社会主流，已经进入了信息化时代，计算机已经逐渐成为生活中不可少的一部分。在这个信息化的时代里，农业生产与计算机技术相结合是一种必然发展趋势。人们生活水平得到有效提高，人们对农业生产力提出了越来越高的要求，在促进农业生产发展的同时也在很大程度上影响力农产品的销售。在当今信息化高度发展的环境下，如何做到农业市场对农产品的需求进行准确把握，直接关系到能否实现科学化农业生产。在农产品销售遇到阻碍时，农产品滞销状况是必然出现的，对于农业生产将会造成巨大打击，实际上，要想准确把握农业市场的动态，在现代化农业发展大环境下，还是有实现的可能性的。通过将农业生产和计算机技术结合到一起，就能从根本上解决农业生产和销售之间的问题。根据计算机提供的农产品相关信息数据，农业生产就能对市场需求的变化进行准确把握，并做出准确合适的判断，这样就能对生产技术进行实时调整，这样就能及时跟上市场经济的发展变化潮流，实现农业生产经济效益最大化的目标[3]。从以上分析中可知，如果能够做到对农业生产的准确把握，将会在农业生产中发挥重要作用。只有及时准确的了解农产品市场需求，就能从市场需求出发合理安排农业生产。通过计算机技术，从事农业生产的农民就能准确把握市场动态，与农业市场进行直接接触，并从中发现农产品的市场需求和内在的商机，这样对农业销售是极其有利的，才能确保农业生产能够真正获得效益。
参考文献
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摘要：基于高等教育创新与综合能力培养要求和医药企业实际需求，结合医药市场营销学教学实际情况和制药工程专业学生特点设计由简到难、层层递进又相互呼应的能力导向的任务型实践课程I、II、III。通过完成3项任务能够有效提升学生的综合素质和能力。
关键词：医药市场营销；能力导向；任务型实践课程
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（20xx—20xx年）》对高等教育提出了提高学生的学习能力、实践能力和创新能力的战略主题[1]。高等教育在培育高素质人才方面发挥着十分重要的作用，学生在校期间不仅仅需要获取专业知识，更重要的是创新与综合能力的培养。
1学科背景
四川理工学院制药工程专业20xx—20xx年的就业情况统计显示，该专业毕业学生有98%以上进入了本省及周边省份制药企业工作。这些医药企业不仅需要毕业生具有专业的医药背景知识，还要求其具有一定的经营管理能力。结合医药企业对药品经营管理专业复合型人才的需求，我院制药工程专业于20xx年正式开设了医药市场营销学课程，以期提升制药工程专业毕业生的实践能力、管理能力、综合素质。
2制药工程专业学生特点分析
医药市场营销是在GSP整体约束之下由市场营销策划、购销管理、仓储整合、物流协调、检测、养护、不良反应收集上报及质量控制等多个环节构成的综合性系统工作，不同的职业岗位往往有不同的业务能力要求[2]。基于理工学科背景，制药工程专业学生普遍逻辑思维能力较强、动手能力突出，在GSP导向计算机信息化管理的医药市场经营工作岗位如仓储管理整合、表报填报追踪分析、GSP质量管理监督等方面具有优势，而在医药专业知识掌握、市场营销策划、零售现场促销策划等方面的综合能力则有待提高。
3能力导向的任务型实践课程设计
基于医药市场营销工作岗位要求，参考了医药商品购销员职业技能的具体规范要求[3-4]，并结合医药市场营销学课程理论内容[5-6]和教学实际情况和制药工程专业学生特点由教师设计了3种不同任务引领的实践课程，分别为：实践I零售药店市场调查、实践II医药商品介绍、实践III医药商品营销整体方案制订。为了细化实践任务和能力指标以便于学生理解掌握接受并逐项检查督促完成实践课程，结合理论课课程内容和考核要求，设计了若干表格，以表格的形式对实践任务完成情况以及能力导向功能指标化、具体化，同时与课本中理论内容呼应。这样可以有效提升学生的学习兴趣，便于学生将理论与实践相结合，并且有利于学生进行实践活动以及相应能力量化评价考核，还可以促进学生通过量化分数进行反思，从而针对不足部分进行提高。由于表格量化指标的局限性以及操作可行性的限制，又设置了相应的加分项鼓励某方面突出、优秀的学生，并对全班形成辐射带动功能。
实践I零售药店市场调查根据地域条件选择不同地区（CBD商业区、住宅区、连锁大卖场或超市附近等）、不同规模（连锁、独立）的零售药店，3人为1组，协作各自完成药店调查任务项目，具体包括店名、大小、人数、证照、标识标牌、卫生、人流量比（30分钟）、商品分区、商品陈列、基本设施、便民设施、店内布局、经营品种，记录具体情况并进行优缺点评价，同时写明调查地点、调查时间及调查人。小组讨论交流后由小组代表在全班进行简短口头汇报，由教师引导对不同小组负责的不同地段的零售药店的地理位置、商业环境、销售情况等进行综合区别、比较，提出各个小组自己的商业经营判断，并进行汇总分析形成书面报告上交教师，最后教师对实践I完成情况、书面报告质量、口头汇报交流以及商业分析比较进行整体评价。
实践II药品介绍通过调查、学习，在实践I过程中选择一种感兴趣的药品、保健食品或医疗器械，查阅相关资料并制作PPT，在课堂上向其他学生进行该医药商品介绍并解答疑问。由其他学生和教师分别按照表1~2进行评价（见表1~2）。
实践III医药商品营销整体方案制订在实践II介绍、答疑的基础上，查阅相关资料，对选择的医药商品继续深入研究，并对同类产品进行市场调查，据此做出该医药商品的整体营销方案，并形成书面报告上交教师并制作PPT，在全班进行汇报交流以及互动答疑，由其他学生按照表3进行评价（见表3），最后由教师对实践III完成情况、报告及汇报交流情况进行总体评价。
4任务型实践课程的能力导向作用分析
实践I由市场调查、汇报、综合比较、书面报告4个环节构成。每个环节都有相应的能力培养目标。实践I的能力导向作用体现在3个方面：
（1）培养一般职业能力。任务设置主要针对培养学生自信健康心态、良好心理承受能力、直面困难勇气等；
（2）医药商品经营专业能力。通过完成实践I任务以及对药店的直观感受，树立GSP质量管理意识、医药商品经营商业成本核算意识、服务意识、药品陈列技能、药品分类管理及药物知识等；
（3）基础行政能力和表达能力。通过汇总分析以及撰写书面报告进一步提高学生思考、讨论、交流以及培养文案写作的基础行政能力，最后在全班进行简短口头汇报交流促进学生表达能力的提升并为实践II医药商品介绍打下基础。实践II的任务实质分为两部分，自己完成任务和对其他人完成情况进行评价。医药商品介绍由学生自行选择感兴趣的医药商品，有利于激发学生自主学习的积极性，通过制作PPT和后续的医药商品介绍督促学生深入学习理论知识；对他人评价有利于自我审视和严谨的工作态度培养。除此之外，答疑过程有助于师生、生生之间的交流，调动全体学生的积极性。同时实践II也是对实践I一般职业能力和专业能力实践效果的检测。实践III可以提升学生的人际沟通能力、语言表达能力、药品介绍能力、药品市场营销整体意识、药品市场开拓能力、药品推销能力等。结合理论学习的内容对学生的医药商品营销整体方案撰写格式、内容等方面提出具体要求并通过表4量化考核（见表4）。通过对学生进行全方位考核，培养了学生的各种能力，如良好的学习习惯、团结协作能力、语言表达能力、实践能力、创新能力及对知识的综合应用能力等。实践I、II、III从任务属性和能力要求上由简到难，层层递进又相互呼应。通过3项任务的完成能够有效提升学生的综合素质和能力。
5存在问题与反思
实践课程及综合评价体系整体实施情况以及学生反馈令人满意，但也存在以下一些问题。
（1）实践I在校园外才能完成。在目前的社会、教育环境下，安全问题不容忽视。在进行实践I的过程中，教师无法全程跟随，如果出现特殊或极端意外情况无法处理，而学校对于相关处理没有相应的规定，也没有相关的保险措施方法，这样的现状让教师在教学过程中无法完全放心。
（2）限于法律规定、资金、场地等多种原因，医药商品营销整体方案仍然以制订计划书并讲解的方式进行。如果有机会组织全班学生分工合作进行一次从市场选择、产品定位、策划、促销、销售、利润核算等包含完整销售环节的实际操作应该更为理想。
（3）在课程实施方面，完成基本的理论教学和基本实践环节后，留给讨论和回顾的时间非常有限，如果要达到理想的教学效果要占用大量的课余时间。
（4）对教师有较高要求，主要体现在3个方面：①教师需要主导建立师生之间的有效沟通，反复讲解强调实践内容和评分标准，推进、调控、掌握整体实践过程，让学生愿意配合。②在以学生为主的实践I、II、III的介绍部分，教师组织能力和课堂掌控能力要强，能掌控进度并有效处理突发状况。③教师的工作量加大，在批改调查表、报告、计划书等文字材料时，不仅要看内容还要透过内容考查学生的态度、掌握程度和能力以及整体综合素质，评分标准较传统试卷批改多元化、多样化，需要针对每一个人的情况思考后给出评价。
1、大数据概述
大数据用来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据，它是计算机和互联网互相结合的产物，计算机实现了信息的数字化，互联网实现了信息的网络共享化。随之兴起的则是从海量数据中挖掘预测出对人类行为有效的方法和结果，即数据挖掘技术[1]。数据挖掘（Datamining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程，是一门跨多个领域的交叉学科，通常与人工智能、模式识别及计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。其特点为：海量数据寻知识、集成变换度量值、分析模式评效果、图形界面来展示[2]。
2、大数据时代下的高校机房现状
顺应时代潮流的发展，各高校都开设有计算机专业，非计算机专业也在大一或大二时期开设公共计算机课程，计算机成为教育领域内不可或缺的教学设备，随着高校的进一步扩招，教育事业的不断更新发展，学校的机房建设也随之增多，其任务由原来的面向计算机专业发展到面向全校的所有专业开设公共计算机教学、承担各种计算机考试等多项任务。因此机房管理系统在日常教学和考试任务中积累了海量数据，一般这些数据都保存在主服务器上仅供查询使用[3]。利用数据挖掘技术，对学校机房信息管理系统所积累的大量学生上机数据进行深入分析与挖掘，将挖掘得到的预测结果辅助学生成绩管理决策，能合理利用机房资源，提高学生成绩管理质量。本文利用关联规则，从现有的机房信息管理系统中收集到的海量学生上机记录数据中挖掘出隐藏在数据中的学生上机规律和上机效率，进而预测学生的期末考试成绩，提前告知，学生可以在随后的学习中通过人为干预学习过程：比如挖掘预测出某生成绩将会较差，则可以在其后的学习中调整学习方式和学习态度，以修正期末考试结果，提高学习效率和考试通过率，为以后的就业做好铺垫，因此不管是对于当前利益还是长远利益，都有深远的意义。
3、数据挖掘阶段
1)定义问题：明确数据挖掘的预期目标。本次挖掘目标旨在从海量机房学生登录信息中找出能预测成绩的相关规则。
2)数据准备：提取数据挖掘的目标数据集，并进行预处理[4]。本次挖掘数据对象为吉首大学设备中心六楼公共计算机机房的学生上机信息表，并检查数据的有效性、一致性、完整性，并去除噪声，进行预处理。
3)数据挖掘：根据上个步骤所提取数据的特点和类型选择相应合适的算法，并在预处理过的数据集上进行数据挖掘。根据问题定义，本次选择关联规则算法Apriori算法，进行关联规则发现并预测。
4)分析挖掘结果：解释评价数据挖掘的结果，并将其转换成能被用户所理解的规则。
5)运用规则：通过分析挖掘结果，可以适当进行人工干预，修正学习行为，使得最终结果达到理想学习效率。
4、数据挖掘在机房管理系统中的应用
关联规则算法
Apriori算法采用逐层搜索的迭代方法，不需要复杂的理论推导，易于实现，是利用挖掘布尔关联规则频繁项集的一种算法。基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的'是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来[5]。
关联结果分析
以吉首大学实验室与设备管理中心为例，吉首大学实验室与设备管理中心下设置的公共计算机实验教学中心，负责学校公共计算机实验室建设与管理，组织实施公共计算机实验教学与开放，完成基于计算机平台进行的计算机等级考试、普通话测试、各类社会化考试等测试工作。其中承担公共计算机教学的机房共有7间，每个机房平均配置95台学生用计算机和一台教师教学用计算机，每台电脑上都安装有奥易机房管理软件，学生每次上机都必须通过奥易软件登录界面输入自己的学号和密码才能进入系统使用计算机，从而收集到学生的上机登录时间、离开时间，教师端可以利用奥易软件对任意学生电脑端进行调换、抓屏、控制屏幕、考试、答疑等操作，所有数据存储在机房管理端的后台数据库中，通过调用后台数据库中的学生上机情况数据，进行挖掘分析。由于数据量庞大，所以采用从起始顺序抽样的方法，抽取出20xx年11月5日的部分学生上机的相关数据，去除不完整、不一致、有缺失的数据，进行预处理，为达到预测挖掘目标提供正确的数据源。表1中的数据前六列是从奥易软件后台数据库中提取到的原始数据，我们设置第二、三、五列数据与学习情况有关联。将这些数据存在于整合表中，剔除学号异常的记录，即只要是学号异常，强制设定其上机情况为较差（异常学号学生，应为重修生，是学习重点关注对象），为了方便系统分析，将关联整合后的数据转化为布尔类型。登录时间：S1：10：00；S2：迟到五分钟；S3：迟到十分钟；S4：迟到十分钟以上。学号：N1：正常学号；N2：异常学号。下课时间：E1：正常下课时间；E2：提前五分钟下课；E3：提前五至十分钟下课；E4：提前十分钟以上下课。利用关联算法产生频繁项集情况分析Q：Q1：优秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：较差。利用Apriori算法挖掘关联规则，可以得到学生上机情况规律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4评价结果：按照正常上课时间上机并且坚持不早退的同学学习情况为优秀；上课准时但是提前五分钟之内下课的同学学习情况为良好；上课迟到五分钟以内且下课也提前五分钟的同学学习情况为一般；上课迟到十分钟以上并且下课早退十分钟以上的同学学习评估为较差。如果利用关联算法得出某个学生的学习情况有三次为较差，就启动成绩预警，提示并干预该生以后的上机学习，督促其学习态度，提高学习效率，以避免期末考试挂科现象。
5、结束语
借数据挖掘促进治理主体多元化[6]，借关联分析实现决策科学化[7].，本文利用关联规则思路和算法，将吉首大学设备中心机房中存在的大量学生上机情况数据进行分析挖掘，尝试从学生上机相关数据中预测其学习情况，并根据预测结果有效提示学生的期末考试成绩走向，引导该生在随后的学习应该更加有效，以达到避免出现最坏结果，从而提高期末考试通过率。
参考文献：
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[4]李明江,唐颖,周力军.数据挖掘技术及应用[J].中国新通信,20xx(22):66-67+74.
[5]胡文瑜,孙志挥,吴英杰.数据挖掘取样方法研究[J].计算机研究与发展,20xx(1):45-54.
[6]黄梦桥,李杰.因素挖掘法在投资学课程中的教学实践[J].吉首大学学报：自然科学版,20xx(4):80-83.
[7]尹鹏飞,欧云.基于决策树算法的银行客户分类模型[J].吉首大学学报：自然科学版,20xx(5):29-32.
