分析在课程教学中数据挖掘技术的选择论文
随着职业教育信息化进程的推进，教育教学手段正逐步实现了信息化，教学工作涉及的范围日趋广泛、教学信息种类日益繁杂，在各种教学管理系统中积累了大量的、宝贵的数据。这为数据挖掘技术在教学管理中的应用奠定了基础。通过数据挖掘技术可以发现隐藏在大量数据信息背后的一些有用的知识，用这些知识来指导教学者改进教学手段，去发掘隐藏在数据中的规律或模式，有针对性地加强教学质量并提供创新性。
目前从数据挖掘技术的现状、研究方向和应用上，伴随数据挖掘技术的日渐成熟，在投入教育教学的工作中逐渐被重视和使用，本文重点研究放在学院工商管理系部，以工商管理系整个下设专业中的核心主干课程为坐标，以各专业学生应用反馈为射线，以教师在逐步课程改革中实现理论结合实际为方向，以教学首要结果为防线，形成一个庞大的课程与企业合作，企业与人员合作，人员与课程接轨，课程应用数据化，以ERP作为模拟训练，以数据挖掘技术作为整合汇总分析，以人员整体适应和实际收益作为说明和成果，针对工商下属各系，形成尖锐有效省时的教育教学辅助工具。针对商务管理专业如何应用数据挖掘技术，数据挖掘技术在商务管理专业中的有效性，以及教学方法与逻辑思维的适应性从几个系部核心课程依次列举。
1.数据挖掘技术的概念
数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使教学管理者把数据转化为有用的信息辅助课堂教学，从而在教育教学中获得效果。
2.挖掘专业课程数据的研究步骤
第一，数据准备。在开始数据挖掘之前，结合教学课程和质量评价这一问题，广泛收集学生的`各种信息，建立对教学课程质量分析的数据，为数据挖掘做准备。
第二，建立数据挖掘模型。运用挖掘技术通过汇总将数据转换成适合挖掘的形式，挖掘教育管理所需要的各种规则、趋势、类别等。
第三，结果评估。数据挖掘的结果有些是有实际意义的，而有些是没有实际意义的，这就需要进行专业课程质量评估。
对发现的规则、趋势、类别进行评估，可以保证发现的模式的正确性。
第四，分析决策。数据挖掘的最终目的是辅助决策。将数据挖掘获取的信息转成便于理解和观察的形式反馈给教学管理者，结合实际情况，调整教学专业课程质量评价的方法。
3.在课程教学中数据挖掘技术的选择
数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。
具体用关联规则和序列模式发现在商务管理专业课程中的使用进行描述。在教学过程中，教师可以采用多种教学方法来完成自己的教学任务：比如讲授法、讨论法、实验法、计算机辅助教学法、调查法等。在通常情况下，一般可以采取一种或几种方法进行。据此可以用数据挖掘的方法来挖掘数据库中的数据，判定下一步应采取什么样的教学方法，以满足教学的需要，更利于学生对知识的吸收。如从每个学生对教学方法的评价以及不同的教学方法得出的教学成绩来进行分析，关联规则的方法来判定此种教学方法适合哪一类学生或哪门课程，使得分层次教学能够得到更进一步的实施。
4.数据挖掘技术在商务管理专业课程中的应用
根据时间序列模型和关联规则合理设置专业课程。利用学生成绩数据库和调查问卷，从这些海量数据中挖掘出有用的信息，分析数据之间的相关性、因果关系，对可以挖掘的数据进行分析，探寻具有价值的规则和信息，最终找到影响教学效果的原因，提出合理设置课程的建议。
4.1 国际金融专业
国际金融是商务管理国际经济与贸易专业的主要课程，其核心点在外汇套利期权期货交易上，分为基础、管理和实务三大版块。实务版块大力发挥数据挖掘技术在国际金融课程中的应用，如国际收支平衡表章节下设的历年国民收入账户分析，国际收支调节分析，都需要庞大的数据和有效的信息作为基底支撑，在外汇市场业务中，即期远期掉期等交易方式都汇总了大量的单据和数字，如何在这些大批量的数据中提取有效信息缩减范围，应对某一待解决的问题。
通过数据分析综合应用于课堂教学举例：按照复式簿记原理，运用货币计量单位以简明的表格形式总括地反映一个国家在一定时期内（通常为一年）全部对外经济交易活动的报告文件。以2005年国际收支平衡表状况，延续数年总量弹性综合分析：2005年我国经济平稳较快发展，对外贸易快速增长，外商直接投资保持规模较大，国际收支保持双顺差，其中经常项目顺差明显扩大，比2004年增长134%，资本和金融项目顺差下降43%，国家外汇储备提升。2006年至2009年持续双顺差局面，2010年我国继续加强改善宏观调控，经济保持平稳增长，除2008年受全球经济危机影响幅度较小，其他年份时间都取得可喜成果。
4.2 国际贸易专业
国际贸易主课程分为理论篇和专用实务操作术语篇，教学工作中为理论结合实际，与现实情况接轨应用，着重在术语方面下了大量功夫。在国际贸易教学里经常遇到学生反馈回来的问题在术语区分和如何准确使用上，先用数据挖掘的分类技术分成传统的CDEF，然后再根据提取有效分类组合成各种跟单使用情况的分类，最终以数列原理列举出每一种术语和其他术语结合在一起如何最佳使用。
在基本术语构建起的状态下排列组合商业企业跨国公司最有可能进行的术语搭配，包括历年来针对的案例，提出问题便捷，分析问题明显，解决问题清晰，有此解决大量疑惑，使时间降到最低，效率提升最高。国际贸易学中引进对术语的支持检索和分类说明，取得显著成果。
学生在课堂内通过分类技术学习课程，在实习期间通过校内ERP实验室客户根据学科兴致和方向的不同，采用的数据挖掘方法也要适当调整，以西方经济学举例。微观经济学主要内容在供求原理，消费者行为理论，生产成本理论，市场结构与厂商均衡理论，生产要素与收入分配理论，市场失灵与微观经济政策。在教学工作环节中，微观经济学理论推证需要大量的图标、坐标、公式以及分析、组合和论证。以供求原理举例，通过数据挖掘技术对微观经济学图标的汇总，形成大量的供求原理图形，其中按照用于重点、难点、应试、论文不同方向分类，讲课以传统坐标图形为核心：由此引起需求弹性、供给弹性的变化，又由此引出补偿弹性等连带问题等诸多关联图形，大量节省课堂时间。
4.3 宏观经济学
主要研究方向在国民收入核算，失业与通货膨胀，经济周期与增长、开放经济下的经济均衡与宏观经济政策调节、发展经济学、环保经济等，以AD-AS模型举例：在对图形、坐标等经济学大量曲线分类集成、筛选罗列的过程中，该数学和计算机模式的应用完全符合教学大纲需突显的内容重点，依次每章节延续，完全符合数据挖掘技术应用初期特征一一面向主题、集成、时变、非易失。当我们确定宏观经济学的研究对象后，通过数据挖掘技术进行数据准备和提存、预处理和转换，最后是分析和知识同化。在课堂提炼配合举例时，以数据挖掘技术整合出的大量图表制作成的PPT，能以最快的速度配合理论条文映入眼帘，并随着课堂转换产生不同重点的变化。
4.4 经济法/管理学
经济法中涉及的大量数字信息和管理学中涉及的有效信息提炼服务决策恰恰可以完整的结合到一起，如经济法教学中，学生反馈最多的问题是不好记和记不住，记后遗忘，几经周折，只应对了学期考试，无法做到举一反三学以致用，在教学中的顽固性知识点，该知识点特征为固定式记忆，条文式罗列，概念式篇幅，以法律规定居多，大都涉及案例，而学生则很难记住经济法规定涉及的数字和典型案例信息，通过挖掘技术对全书的整合，罗列出常见数字后跟随的经济法律事项规则，常见数字如5、10、15、20、25，高频百分号为3%、15%、13%等，这些数字包罗了申请工商登记营业时间，上诉时间、提交材料时间、税收管理条例时间、董事会会议时间等等，每一数字后跟随四到五项经济法律规定，每个规定下导入几大案例，每一案例应用一次模拟教学，每一次教学解决一章重点问题，每一个问题形成深刻记忆。
在管理学的应用中，学生在对教学管理活动的演变、定义、角色、职能和属性进行掌握后，将关联规则挖掘应用于课程相关分析，贯穿到古典管理理论、行为管理理论、数量管理理论、系统管理理论、权变管理理论、质量管理理论中，为教师提供了决策支持信息。学生在使用ERP实验室时，能通过虚拟网络模型，从中正确解决课堂设障起的法律纠纷，以经济法律常识作为基础知识，管理学的计划组织领导决策控制创新作为手段，以达到应用几种学科解决实际问题为结果，取得可观成绩，现学生已经完全可以独立进行三门或三门以上具有学科连带性产生在生活和工作中的实际问题，这才是教育一直力图达到的目的，避免脱节，学以致用。
5.结束语
科学地设置商务管理专业课程，不仅能提高学生的学习积极性，优化教学管理，还可以为加强教学基本建设和优化配置教学资源。在教学管理过程中汇集了大量反映教学质量的数据信息，如各种类型的教学文档、词频数据、学科术语及多媒体数据等，从中发现有用知识，不仅可以促进教育体制上进一步改革、发展和完善，而且能够比较客观地反映教育中存在的问题，期待更多的教学管理者对数据挖掘在教学管理中的应用有更全面的理解和分析。
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