科研管理中數據挖掘技術(shù)的應用論文
摘要:文章首先對數據挖掘技術(shù)及其具體功能進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，在此基礎上對科研管理中數據挖掘技術(shù)的應用進(jìn)行論述。期望通過(guò)本文的研究能夠對科研管理水平的進(jìn)一步提升有所幫助。
關(guān)鍵詞:科研管理;數據挖掘;技術(shù)應用
1數據挖掘技術(shù)及其具體功能分析
所謂的數據挖掘具體是指通過(guò)相關(guān)的算法在大量的數據當中對隱藏的、有利用價(jià)值的信息進(jìn)行搜索的過(guò)程。數據挖掘是一門(mén)綜合性較強的科學(xué)技術(shù)，其中涉及諸多領(lǐng)域的知識，如人工智能、機器學(xué)習、數據庫、數理統計等等。數據挖掘技術(shù)具有如下幾個(gè)方面的功能:1．1關(guān)聯(lián)規則分析。這是數據挖掘技術(shù)較為重要的功能之一，可從給定的數據集當中，找到出現比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數據庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關(guān)聯(lián)規則下，只要數據滿(mǎn)足X條件，就一定滿(mǎn)足Y條件，數據挖掘技術(shù)的這個(gè)功能在商業(yè)金融等領(lǐng)域中的應用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過(guò)對連續數值的預測，來(lái)達到挖掘數據的目的。例如，已知企業(yè)某個(gè)人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進(jìn)行判定，整個(gè)分析過(guò)程是利用回歸模型予以實(shí)現的。在該功能中，已知的條件越多，可進(jìn)行挖掘的信息就越多。1．3聚類(lèi)分析聚類(lèi)具體是指將相似程度較高的數據歸為同一個(gè)類(lèi)別，通過(guò)聚類(lèi)分析能夠從數據集中找出類(lèi)似的數據，并組成不同的組。在聚類(lèi)分析的過(guò)程中，需要使用聚類(lèi)算法，借助該算法對數據進(jìn)行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數據庫分為若干個(gè)相似的組。
2科研管理中數據挖掘技術(shù)的應用
科研是科學(xué)研究的簡(jiǎn)稱(chēng)，具體是指為認識客觀(guān)事物在內在本質(zhì)及其運動(dòng)規律，而借助某些技術(shù)手段和設備，開(kāi)展調查研究、實(shí)驗等活動(dòng)，并為發(fā)明和創(chuàng )造新產(chǎn)品提供理論依據�？蒲泄芾硎菍蒲许椖咳^(guò)程的管理，如課題管理、經(jīng)費管理、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進(jìn)一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節中，對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行應用。下面就此展開(kāi)詳細論述。
2．1在立項及可行性評估中的應用
科研管理工作的`開(kāi)展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進(jìn)行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容�，F階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關(guān)人員負責提出申請，然后再由科技主管部門(mén)從申請中進(jìn)行篩選，經(jīng)過(guò)業(yè)內專(zhuān)家的評審論證之后，擇優(yōu)選取科研項目的承接單位。在進(jìn)行科研課題立項的過(guò)程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費安排、主管單位以及評審專(zhuān)家等。通過(guò)調查發(fā)現，由于國家宏觀(guān)調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)費浪費，所取得的研究成果也不顯著(zhù)�？蒲泄芾聿块T(mén)雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評審專(zhuān)家、對評審結果進(jìn)行自動(dòng)統計等。從本質(zhì)的角度上講，數據庫管理系統所完成的這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變?yōu)樾畔⒒�。故此，應當對已有的數據進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據此對科研立項進(jìn)行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經(jīng)費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用，借此來(lái)對課題申請中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來(lái)的影響，對確需資助的科研項目進(jìn)行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環(huán)節中，對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行應用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數據挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規則，在對該規則進(jìn)行分析的基礎上，對立項的合理性進(jìn)行評價(jià)。
2．2在項目管理中的應用
項目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用。在信息時(shí)代到來(lái)的今天，計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的普及程度越來(lái)越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關(guān)的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著(zhù)諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術(shù)，對信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門(mén)建立的科研管理信息系統時(shí)間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢(xún)、統計等等，雖然這些功能可以滿(mǎn)足對科研課題進(jìn)展、經(jīng)費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務(wù)。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開(kāi)展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術(shù)的OLAP，即數據庫聯(lián)機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進(jìn)行觀(guān)察，進(jìn)而深入了解數據并獲取所需的信息。利用OLAP可以發(fā)現多種于科研課題有關(guān)信息之間的內在聯(lián)系，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現其中存在的相關(guān)問(wèn)題，并針對問(wèn)題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術(shù)能夠對科研項目的相關(guān)數據進(jìn)行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開(kāi)展更具針對性。
3結論
綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應用，對相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，從中挖掘出有利用價(jià)值的信息，為科研管理工作的開(kāi)展提供可靠的依據，由此除了能夠確�？蒲许椖宽樌M(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。
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