《决策树技术在毕业生就业数据中的应用的研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《决策树技术在毕业生就业数据中的应用的研究（59页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、致谢硕士阶段的学习既短暂又精彩，在短短的两年时间里我最大的收获就是知道怎样进行自主学习，这对我今后的学习和工作将会起到深远的影响。记得刚踏进研究生阶段的学习时，充满了疑惑与彷徨，曾经也会怀疑两年的时间能对我今后的发展带来多大的帮助，当年的彷徨与不安，都化作努力的探索与积累，直到今天看来我并没有想到自己的研究生生活竟然如此充实。值此论文完成之际，我首先要衷心感谢导师温廷新副教授的悉心指导和淳淳教诲。无论是在选题，或是数据收集、论文思路整理等各个方面，温老师都给予我极大的指导和帮助。特别是在我撰写论文遇到严重阻力时，温老师的鼓舞和写作思路的提点都对我起到很大的作用，论文撰写成功有多半功劳是温老师的
2、，没有温老师的指导整个论文我是很难顺利完成的。温老师严谨治学、开拓创新的学术作风，谦虚豁达、平易近人的高尚人格，勤勉踏实、兢兢业业的工作态度，对我在做人、治学、工作和生活等方面产生了极大影响，将使我终身受益。还需说明的是，读研期间跟着温老师做了学生信息系统这个项目，特别感谢老师给我锻炼的机会，这给我走入社会打下了结实的基础，所以无论是在读研期间还是走入社会，温老师给我的帮助我会永记在心。在此，谨向导师致以崇高的敬意和真诚的感谢!我还要感谢信息管理与信息系统系的各位老师，是他们的认真教导让我在本科期间打下扎实的专业基础，由此可以得到继续深造的机会。同时感谢研究生老师及我的师兄师姐们，他们给予我的
3、关怀和帮助，让我愉快充实地度过了两年的研究生时光。是他们让我知道了作为研究生该怎样进行研究和学习，怎样在这短暂的研究生学习阶段顺利的完成学业，成为一名合格的硕士毕业生。同时，我还要感谢我的家人和朋友，生活上的关怀和精神上的理解与鼓励，使我能够面对各种困难与挫折，让我充满信心和勇气。他们的默默支持，是促使我完成学业的最大动力。最后，我还要感谢我的室友和工作室的兄弟姐妹。虽然相处很短暂，但有了他们，我的学习和生活不再孤单，有了他们，我的生活有了更多的收获。在这里向以上老师、朋友、家人和所有支持和帮助过我的人表示最诚挚的谢意。摘要随着信息技术高速发展，人们获取数据手段和途径越来越多样化，就出现了数据
4、挖掘，它是从大量数据中提取挖掘出未能发现、潜藏但有用的信息和知识的过程。关联分析、分类、偏差分析、聚类分析、时序模式和预测等这些都是数据挖掘的主要任务。现在有很多种方法用于数据分类，其中常用的主要有决策树、粗糙集、k-最临近方法、人工神经网络、统计模型等方法，而决策树算法是分类算法中最为通用的一种，它有较快的计算速度、人们容易理解，所以被广泛应用于金融、医疗、保险、运输、气象、国防等领域，而在高校毕业生就业方面则应用较少。中国教育改革在不断的深入和推广，大学本科生招生规模也在逐年扩大，学生人数的大幅度增加，给高校毕业生的就业带来了越来越大的压力，特别是层次较低的本科院校的就业矛盾更加突出，随着
5、这些呈现出的新特点，计算机信息化管理也在就业工作的开展和完善上显示出越来越重要的作用，而运用数据挖掘技术，则可以找出就业中的一些潜在规律，为没有找到工作或将来找工作的学生提供一些借鉴，也为高校在就业管理方面提供帮助！在这样的背景下，本文详细介绍了数据挖掘的概念及其发展历史，并分析了数据挖掘技术的特点，着重探讨研究了本科高校毕业生就业数据的特点，并在其基础上进行数据挖掘。具体研究内容如下：（1）论文在探讨数据挖掘的一般理论的基础上，对数据挖掘中决策树算法进行了详细地介绍。并简单介绍了几种常用的决策树的生成算法。重点介绍了 C.45 算法流程及其结构，并分析了 C4.5 算法的优缺点。（2）以某学
6、院毕业数据为基础，重点讨论了运用 C4.5 算法建立本科高校就业的挖掘模型，并验证了该模型的正确性和实用性。论文最后在总结全文的基础上对该项研究的发展进行了总结和展望，指出了对就业类别有影响的决策属性，从而为学院和学校领导在提高就业率、提高就业层次、改进现在实行的培养机制方面提供决策支持。关键词：数 据 挖 掘 ； 决 策 树 ； C4.5 算 法 ； 学 生 信 息 ； 就 业 数 据- I -AbstractAlong with the rapid development of information technology. People obtain data means andpath
7、 more and more the kind turn，appeared a data scoop out，it withdraw to dig out from a greatdeal of data can not detection，hide but useful information and the process of knowledge.Connection analysis，classification，deviation analysis，gather a type analysis，cycle time modeand estimate etc . All of thes
8、e is the main mission that the data scoop out. .Now have a lot ofmethod to used for data classification，among them in common use of main have decision tree，rough gather，kmost close by method，artificial nerve network，statistics model etc. method，but decision tree calculate way is classification calcu
9、late way in the most in general use of 1kind，it have quicker of calculation speed，people easy comprehension，so drive extensiveapplication in finance，medical treatment，insurance，conveyance，weather，national defenseetc. realm，but at university graduate student employment aspect application less.China e
10、ducation reform at continuously of thorough with expansion， the universityundergraduate course living to solicit students scale also at year by year extension，enrollment ofsignificant increment，give the university graduate student of employment brought more andmore big of pressure，especially the lay
11、er be lower of application type the employment of theundergraduate course college antinomy Be getting more outstanding，along with these present ofnew characteristics，the calculator be information-based management also at employment workof open an exhibition with perfect top display more and more imp
12、ortance of function，but usagedata scoop out technique，then can find out employment medium of some latent regulation，forhave never find out work or future seek work of the student provide some draw lessons from，also for university at employment management the aspect provide help!Under this background
13、，the concept and development of data mining were introduced indetail in this paper，discusses the applied undergraduate studies the characteristics of theemployment of college graduates data，on the basis of the principle of data mining . Specificresearch content as follows:(1) The paper discusses dat
14、a mining based on the general theory of data mining，introducesdecision tree algorithms in detail. And simply introduces several common decision-making treegeneration algorithms. This passage mainly introduces C4.5 algorithm process and its structure，and analyzes the advantages and disadvantages of C
15、4.5 algorithm.- II -(2) On the base of a college graduation data，this passage emphatically discussed using C4.5algorithm applied on undergraduate colleges establish the mining model，and employment tovalidate the model is correct and practical.The paper finally summarized and prospects for the develo
16、pment of the study on the basisof summing up the all passage，pointed out the influence of the decision attribute，so it cansupport college and university leaders in improving employment，improving employment levelsand improve the training mechanism of now provide decision.Key Words: Data mining; Decision tree; C4.5 algorithm; Student Information; Employme nt Data- III -目录摘要 . IAbstract .
