決策樹在高職院校畢業(yè)生就業(yè)工作中應(yīng)用研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)的海量增加、市場競爭加劇以及對知識的迫切需求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為目前人們關(guān)注的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究領(lǐng)域較為豐富，其中分類是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個(gè)重要研究方向。對它進(jìn)行深入研究有著重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。分類首先是通過分析輸入數(shù)據(jù)來構(gòu)造一個(gè)分類模型，然后利用該模型將數(shù)據(jù)庫中其他數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某一個(gè)給定的類別中。常見分類方法有決策樹分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、貝葉斯分類等，其中決策樹方法在構(gòu)造簡單、可理解度、通用性和速度快等方面優(yōu)于其他的

2、分類方法。本文選擇將決策樹分類方法應(yīng)用于高等職業(yè)院校畢業(yè)生就業(yè)工作分析中。
　　 隨著我國教育體制的不斷改革，高校招生規(guī)模日益擴(kuò)大，其中高等職業(yè)教育發(fā)展尤為迅速，已經(jīng)成為我國高等教育的重要組成部分。當(dāng)前大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)問題日益突出，已經(jīng)成為社會普遍關(guān)注問題。為指導(dǎo)學(xué)生應(yīng)業(yè)，許多高職院校都建立了畢業(yè)生就業(yè)信息管理系統(tǒng)，用以跟蹤學(xué)生就業(yè)狀況。本文在對數(shù)據(jù)挖掘的概念、算法、實(shí)際的挖掘過程等進(jìn)行詳細(xì)論述的基礎(chǔ)上，針對高職院校就業(yè)信息管理系

3、統(tǒng)中積累的大量數(shù)據(jù)，以安徽警官職業(yè)學(xué)院08屆畢業(yè)生就業(yè)分析為例，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹方法C4.5算法對相關(guān)的畢業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。首先確定本文數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠹澳繕?biāo)、樣本采集、采用數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)消減等數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)；其次采用C4.5決策樹算法生成決策樹；再次根據(jù)就業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，利用事后修剪法對決策樹進(jìn)行修剪，對決策樹進(jìn)行了一定的修正；最后由決策樹產(chǎn)生分類規(guī)則，并評估了分類法的準(zhǔn)確率。利用挖掘出的潛在規(guī)則為就業(yè)指導(dǎo)工作提