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中小企業(yè)OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

物流倉庫管理系統(tǒng),物流倉庫管理軟件

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,并做到:  、侔l(fā)票與實(shí)物的名稱、規(guī)格、型號(hào)、數(shù)量等不相符時(shí)不驗(yàn)收;  、诎l(fā)票上的數(shù)量與實(shí)物數(shù)量不相符,但名稱、規(guī)格、型號(hào)相符可按實(shí)際驗(yàn)收;  、蹖(duì)購進(jìn)的食品原材料、油味料不鮮不收,味道不正不收;   ④對(duì)購進(jìn)的物品已損壞的不驗(yàn)收。  。2)驗(yàn)收后,要根據(jù)發(fā)票上列明的 &..

淺析企業(yè)的信息管理系統(tǒng)

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都在不同程度上依賴于一定的技術(shù)和知識(shí)才可以生存與發(fā)展,尤其當(dāng)今已經(jīng)進(jìn)入了知識(shí)經(jīng)濟(jì)和信息經(jīng)濟(jì)的時(shí)代,現(xiàn)代企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)更多的是知識(shí)與信息獲取或使用能力的競(jìng)爭(zhēng)。所以對(duì)企業(yè)的知識(shí)資源進(jìn)行有效的管理,是一個(gè)企業(yè)能否在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不改之地的關(guān)鍵。從事企業(yè)管理的人都清楚,企業(yè)的人才流失對(duì)企業(yè)意味著什么。..

如何選擇網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)商

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是多少、能為企業(yè)提供什么免費(fèi)服務(wù)、能為企業(yè)提供的網(wǎng)站是否美觀、后臺(tái)操作是否便捷、網(wǎng)站是否能夠在搜索引擎上做關(guān)鍵詞優(yōu)化、續(xù)費(fèi)情況、售后服務(wù)是否收費(fèi)及服務(wù)如何、口碑如何等。      針對(duì)以上問題,在這里為企業(yè)進(jìn)行解答:   &nb..

 

高校教學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ,高校教學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘:率的不斷上升,系統(tǒng)中積累的數(shù)據(jù)越來越多。教務(wù)管理系統(tǒng)中包含了教學(xué)所有環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)信息,包括專業(yè)計(jì)劃、開設(shè)課程、課程安排、學(xué)生信息、學(xué)生選課、學(xué)生成績(jī)等,具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)雜、蘊(yùn)含信息多、數(shù)據(jù)表間相互關(guān)聯(lián)多等特點(diǎn)。     數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的,但在教育領(lǐng)域
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    教務(wù)管理信息系統(tǒng)已經(jīng)普遍應(yīng)用在我國(guó)高校教學(xué)管理中,隨著其使用頻率的不斷上升,系統(tǒng)中積累的數(shù)據(jù)越來越多。教務(wù)管理系統(tǒng)中包含了教學(xué)所有環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)信息,包括專業(yè)計(jì)劃、開設(shè)課程、課程安排、學(xué)生信息、學(xué)生選課、學(xué)生成績(jī)等,具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)雜、蘊(yùn)含信息多、數(shù)據(jù)表間相互關(guān)聯(lián)多等特點(diǎn)。

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的,但在教育領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘還是一種全新的技術(shù)。它關(guān)注從教育環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí),這些數(shù)據(jù)可以是從歷史的或者正在運(yùn)行的教育系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中獲得;它的主要作用是對(duì)數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換,通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式、關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)反常等對(duì)教育和教學(xué)決策的起到積極作用的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘更主要是為教學(xué)決策提供真正有價(jià)值的信息,進(jìn)而獲得更好的教學(xué)效益,例如利用數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果可以改進(jìn)教學(xué)效果,提高學(xué)生成績(jī),找到影響教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)的因素。隨著這項(xiàng)技術(shù)的成熟,其在高校教學(xué)、管理中的應(yīng)用更加廣泛。

 在數(shù)據(jù)挖掘教育實(shí)踐應(yīng)用過程中需要選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘功能建立對(duì)應(yīng)模型來解決問題,數(shù)據(jù)挖掘的主要功能包括分類、估計(jì)、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)、聚類、描述和可視化等,通過文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)目前在教育教學(xué)管理中應(yīng)用的主要有分類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)、聚類等。

 分類是最常見的數(shù)據(jù)挖掘功能之一,分類過程實(shí)際上是建立某種模型,然后將其用于對(duì)未分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。決策樹、最緊鄰技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都是最常用的分類技術(shù)。

 預(yù)測(cè)是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律,建立模型,并由此模型對(duì)未來數(shù)據(jù)的種類和特征進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)關(guān)心的是精度和不確定性,如由學(xué)生以往課程成績(jī)預(yù)測(cè)學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)或?qū)W籍異動(dòng)情況。預(yù)測(cè)通常使用回歸分析、時(shí)間數(shù)列分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

 關(guān)聯(lián)是要發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系,從而為某些決策提供必要支持,它是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí),被廣泛應(yīng)用于決策支持系統(tǒng)。例如,從學(xué)生選修課程的傾向可以了解學(xué)生需求從而為課程開設(shè)提供參考。

 聚類是把一組個(gè)體按照相似性歸成若干類型,它的目的是使同一類別之內(nèi)的相似性盡可能大,而類別之間的相似性盡可能小。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué),例如,將成績(jī)好的和成績(jī)不好的學(xué)生分別聚類,分析不同類型學(xué)生特點(diǎn)。

    數(shù)據(jù)挖掘在教育層面上的研究處于發(fā)展的初級(jí)階段,但發(fā)展速度很快,已經(jīng)應(yīng)用于招生、就業(yè)、教學(xué)計(jì)劃安排、課程安排、課程相關(guān)性分析、學(xué)生評(píng)價(jià)等多個(gè)方面,而且應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展。我國(guó)高校中對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用起步較晚,但進(jìn)入21世紀(jì)后發(fā)展相當(dāng)迅速,已經(jīng)開始應(yīng)用于教育教學(xué)管理的各個(gè)方面。在國(guó)內(nèi)教育研究領(lǐng)域主要利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行計(jì)劃、學(xué)籍管理、教學(xué)運(yùn)行過程、招生、就業(yè)等數(shù)據(jù)的深層分析。

   

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