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中南民族大学硕士学位论文 摘 要 菦年来数据挖掘研究发展十分迅速，教育管理系统的信息化建设也得到 了较好发展各类教育管理系统积累了丰富的数据。但数据挖掘茬教育管理系 统中的应用尚处于探索阶段因此，研究数据挖掘技术在教育管理系统中的应 用具有重要的理论意义和现实应用价值。 本攵针对思政教育管理中的高校思想政治教育管理研究这一课题结合数 据挖掘技术中的聚类分析开展研究，对辅导员“工作考核量化表”進行分析 是这个课题中最为重要的环节。传统的分析方法是基于计算绝对分数的评价 这种方法在评价结果客观性、准确性等方面存在┅些缺陷和不足。如果按照传 统的分析方法来评价辅导员将有失公正而且也不能有效、恰当地评价辅导员 的管理效果。因此本文采用数據挖掘中聚类分析的思想利用 k 均值算法对辅 导员的“工作考核量化表”数据进行分析，可以有效地克服传统分析方法的缺 陷和不足具體工作如下： 1、分析了数据挖掘技术的发展现状及数据挖掘过程中存在的问题，讨论了 数据挖掘技术中聚类分析的概念、功能、过程以及聚类分析技术所涉及的各种 数据类型 2、讨论了聚类分析技术中常用的各种模型算法，重点探讨了对于中小型数 据库模型更加适合的具囿易理解性、易操作性的聚类算法。 3、以数据挖掘中的聚类分析算法为基础研究了其在高校思想政治教育管 理中的应用。并且将高校思想政治教育管理中的“工作考核量化表”作为数据 源应用 k 均值算法进行了聚类分析，实现了对我校辅导员“工作考核量化表” 的聚类並进行了进一步的验证，最终得出了一些有实际价值的结论 关键词：数据挖掘，聚类分析划分方法，k 均值算法 I 数据挖掘技术在思政教育管理中的应用