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大数据在知识管理中的应用论文
摘要：大数据作为一项包容性较强的全新概念，对各行业领域以及学科均有着十分重要的影响。知识管理是一项同信息与数据紧密相连的学科与行业，对于大数据的兴起相对较为敏感。如何于大数据背景下对知识管理进行全新的定位与认识，针对增强知识管理所占据的学科地位与学科能力均具有非常关键的作用。
关键词：大数据；知识管理；知识管理系统
大数据的全面兴起是计算机科学发展与进步的主要产物，计算机科学的发展与进步，使人们可以实现对于具体实物的全面详细描画，因此产生的庞大数据孕育出大数据向相关概念，以及基于大数据而出现的各项数据技术。大数据背景下的知识管理，具有同之前存在差异的较多新特性，并成为知识管理完成改革创新的必要基础，同时也成为嫁接大数据技术而产生的知识管理革命。
一、大数据概述
大数据，并非单纯形式的数量的提高，而是由量变演化到质变，大数据已然彰显出多种全新特点，因此要求人们运用全新视角与思维重新认识并运用大数据。通常而言，大数据是指所涵盖的数据量规模庞大，无法采用普通软件工具对信息与数据进行有效处理。大数据特点主要涵盖大量、高速、多样、价值四大特点。面对庞大的数据，大数据同样要求较高的处理速度，甚至要求进行实时分析。大数据价值密度相对较低，不过通过数据挖掘技术处理之后，所形成的数据价值得以提高，所形成的外部效应同小数据时代存在较大差异。
二、大数据背景下知识管理主要技术
（一）云计算
云计算为同大数据共同衍生而出的概念，云计算的主要计算对象则为大数据。云计算给企业知识管理系统内部的大数据提供相应的存储空间以及计算能力，从而推动中小型企业能够同大型企业同样运用大数据技术完成对知识管理系统的建立并使其良好运行。云计算拥有较为多样的计算模式，计算资源十分巨大，能够为异构系统众多的各个行业类型企业提供科学合理的处理方式。
（二）可视化
数据同信息实现可视化，且技术逐渐成熟并步入快速发展阶段。可视化成为加速知识传播同转化的关键方法，因此可视化技术成为知识管理系统十分必要的技术基础。可视化技术能够使知识的表现形式更为丰富，并减小知识的难度便于吸收理解，加速知识于组织内部的高效传播，便于对知识库内的知识采取有效掌控，推动知识的发展与更新。
（三）数据挖掘
面对冗杂的数据信息，传统形式的知识管理系统单纯借助人工进行知识的发掘，大数据背景下，数据挖掘技术的进步使得人们能够使用该项技术从冗杂的数据信息之中挖掘具有重要价值的知识，进而推动知识库的发展建设。
三、大数据与知识管理的应用
（一）知识管理系统更加智能化
传统形式的知识管理系统，无论是知识库的构建还是拓展方面，一定程度上需要借助人的智慧与力量。对于大数据背景下知识管理系统而言，不但可以取代人工自行构建知识库，还同人工一样具备智慧进行智能化思考与逻辑推理，同时生产并组织知识。知识管理系统的系统化智能化发展，将人类从知识管理的初始起步阶段进行改革创新发展，进而更加专注于对高层级高级别知识的系统化生产与有效应用。这将成为大数据背景下知识管理系统针对传统形式的知识管理系统的改革与创新。
（二）知识管理系统运行速率提高
随着科学技术的不断提升，知识管理系统所具备的处理与更新速率得到质的提升，不过大数据背景下对知识管理系统所具备的处理与更新速率有了更为严格要求，并且同之前知识管理系统采用的逻辑负荷以及提速方法存在较大差异，务必按照全新的大数据技术对全部业务流程进行重新安排。首先，知识管理处理数据与信息数量快速提高，因此知识管理系统自身运行速率需同步提高，方可使知识管理系统能够得到及时更新并具备流畅处理能力。其次，针对企业运行而言，知识管理担任的角色需要具备及时性。知识管理既包括收集整理隐形知识的慢节奏目的，尤其是现代企业之间竞争较为激烈，要求企业具备较强的知识更新速率，同时要求知识管理系统拥有较高的运行速率。最后，计算机同互联网技术，尤其是大数据处理技术的不断发展，为知识管理系统自身运行速率的提升奠定技术基础，促进企业有效开展大数据规划战略。现代企业所具备的智能化程度不断提升，企业生产运营的'全过程均可以被知识管理系统详细收录，从而形成庞大的数据。在此过程内，数据与信息的收集整理速率为以上时期的最高阶段，企业的全部信息数据均会被有效收集整理到数据库，数据总量与流量相对更加庞大。
（三）知识管理面对的数据与信息更为多样化
传统形式的知识管理系统管理的信息同数据格式多为结构化数据，针对企业数据而言，非结构化数据与半结构形式的数据占比较大，结构化数据占比相对较小。占比较小的结构化数据尽管价值相对较大，不过基于价值总量而言，非结构化数据与半结构形式的数据占据的价值总量同样十分重要。随着大数据技术的进步与发展，企业的数据库以及知识管理系统能力与水平不断提高，对复杂多样格式不同的数据同信息能够做到高效处理，不但涵盖传统形式的文章，还有快速发展的图像与视频等形式的数据同信息。
（四）知识管理系统价值总量提升与价值密度减小
同传统形式的知识管理系统相比较，大数据背景下的知识管理系统所具有的价值密度出现减小的情况。一方面是由于知识管理系统内部数据同信息总量不断提升，另一方面是由于大数据背景下知识管理系统大多数数据同信息均为系统自动进行收集整理，同传统形式的人工操作相比较而言，价值密度势必减小。不过价值密度的减小，并非表示大数据的应用导致知识管理系统的整体价值出现降低。知识管理类系统虽具备的价值密度减小的同时，航天的数据与信息总量呈现出几何级数形式的快速提高，庞大的数据所蕴含的价值总量十分巨大，大大超过价值密度减小所造成负面影响。
（五）知识管理系统处理分析的数据与信息总量提高
知识管理主要是构建于对信息同数据的收集整理分析前期下，不论何种形式的知识管理系统均为最基本的数据同信息共同组建而成，之后则为对知识的转化以及抽取的全部过程。知识管理开始兴起初期，所分析处理的数据同信息总量还不是十分巨大，在初代知识管理时期，企业知识管理主要为办公业务有关的自动化管理，通常为邮件或是文档数据库为主要基础核心，重点则为文档管理。在初代时期，即使针对规模巨大的企业而言，其存储的文档总量同如今相比还算不上数量庞大。一方面是由于当时的存储能力以及数据生产水平相对有限，使得企业生产、收集与存储数据与信息的能力受到约束限制，当时的生产还处于较为落后的水平，无法完全实现电子化，无法采用如今种类各异的各种类型传感器对企业整体运行采取实时监控，因此无法积累庞大的数据信息量。除此之外，当时的数据存储水平与技术还不是十分先进，数据存储付出的代价相对较高，使得企业存储庞大的信息数据受到一定约束限制。另一方面，当时的数据处理水平与技术还存在一定的不足，企业存储的庞大信息数据并不能及时高效的获得有效的分析处理，导致企业失去对存储庞大信息数据的主观意愿。21世纪以来，不论是数据的生产还是信息数据的存储与分析处理技术，均获得快速提升，互联网科学与计算机发展形势十分迅猛，知识企业没有足够的能力对产生的巨大任务进行有效处理。IDC发布有关德国存储实际情况的分析调查有关报告，针对德国众多企业的抽样调查，并对未来企业数据信息总量的快速增长进行分析预测。企业数据信息总量的提升，并不是企业内部知识管理系统的功能拓展就可以有效解决的，量变势必导致质变，企业数据信息总量的提升已然给企业数据管理以全新特点，采用之前企业知识管理的有关概念与技术不能有效处理庞大的数据信息总量，企业务必通过全新的知识管理理念以及先进技术有效处理所面对的庞大数据信息。企业务必通过全新的知识管理理念以及先进技术对企业的知识管理系统进行创新，以此有效处理解决大数据所面对的全新挑战。
结论
大数据作为同知识管理紧密相连的重要概念，知识管理唯有紧密围绕大数据，并运用大数据进行改革创新，方可在大数据背景下寻找立足之处。需要对知识管理的业务步骤以及学科原理进行全新的认识与定位，还需有效运用大数据所涵盖的各项实用技术，使知识管理能够从内涵方面以及实践方面成为大树背景下的佼佼者。
参考文献：
[1]赵蓉英,魏绪秋.聚识成智:大数据环境下的知识管理框架模型[J].情报理论与实践,,40(09):20-23.
[2]王琛.大数据背景下知识管理的应用和分析[J].数字传媒研究,,33(04):72-75.
[3]吴泽.大数据时代知识管理的作用和方法创新[J].图书情报导刊,2016,1(01):110-112.
[4]卢康,周智力.大数据技术在航天企业知识管理系统中的应用[J].航天工业管理,2017,26(4):33-36.
[5]孟强.大数据时代知识管理在电商企业中的应用研究[J].经营管理者,,17(24):278-279.
浅谈知识管理在数据库课程教学活动中的应用论文
摘要：虽然知识管理主要是针对企业的一种新的管理思想，但通过对比分析，．可以发现教学活动和企业实施知识管理的目标有着很大程度的相似性，因此知识管理对于课程的教学，同样有着重要的思想价值和实践指导意义。本文着重探讨了如何将知识管理这一应用于企业中的管理思想运用到数据库这门课程的教学活动中来提高课程的教学质量，更好地实现教学目标。
关键词：知识管理；教学；知识共享
一、前言
在知识经济的时代，知识就是力量，知识就是资本。有效的知识管理可以使组织中的成员拥有更多的能够帮助其解决实际问题的知识，使每个组织成员的能力都得到提高，从而提升整个组织的绩效，使一个组织能够不断增强自己的竞争能力，不断进步和成长。
我们的各项教学活动的基本目标是更有效地让学生深入理解和掌握相关课程的理论与方法，并能够综合运用掌握的知识来解决实际的问题，从而提高自身的能力和素质。这和企业实施知识管理的目标有着很大程度的相似性，因此，尽管知识管理主要是针对企业的一种新的管理思想，但我们认为，它对于学校课程的教学，同样有着重要的思想价值和实践指导意义。本文着重探讨了如何将知识管理这一应用于企业中的管理思想运用到数据库这门课程的教学活动中来提高课程的教学质量，更好地实现教学目标。
但是由教师和学生构成的教学组织和一般的企业组织在组织形式、运作方式、目标等方面都有较大的差异，所以我们首先分析了教学中应用和实施知识管理和一般的企业组织的知识管理有哪些类似的、可比的地方，又有哪些是教学活动所特有的。然后，根据数据库课程教学的特点确定如何借鉴企业中的知识管理来实施针对数据库课程教学活动中的知识管理。
二、教学与一般企业组织的知识管理比较
不管是企业中的员工还是在校的学生，他们的知识都是通过各种方式的学习获得的，知识管理是围绕知识学习活动的管理，包括知识获取、知识交流、知识应用和知识创新的管理。如果把教师和学生看作一个组织，这个组织和一般的企业组织在知识学习的组织形式、运作方式、目标等方面存在一些差异。
通过分析比较，我们可以得出教学中的知识管理的目标、内容和企业大体相似，企业的实践经验可以借鉴。但由于实施知识管理的环境不一样，教学中的知识管理和企业的知识管理所注重的问题还是存在差异，主要表现在：
·教学中涉及的知识主要是显性的，而企业更关注隐性知识的管理；
·教学中的知识主要来源于教师，因而教师如何有效地传授知识是很关键的，而企业中的核心知识分布在各种企业内部资料库、各个专家和技术骨干的头脑中，因而如何利用知识管理工具和手段有效地组织、管理和利用这些知识是企业所关注的；
·教学中要注重调动学生学习知识的积极主动性，而在企业则更注重如何激励员工参与知识共享与交流的积极性；
·教学中的知识是为将来作准备的，注重基本素质和学习能力的培养，而企业中知识很快就会被应用，创造价值，因而更注重知识的实用性和时效性；
·教学活动是有组织的有计划的，教学安排合理与否是影响教学效果的一个重要因素，而企业中的知识活动是应工作需要而随时发生的，因而需将知识管理融入业务流程。
三、知识管理在数据库课程教学活动中的应用
作为计算机类的有关信息处理的基础课，数据库是一门实践性很强的课程，强调知识的应用，而不仅是理论上的、定性的'分析，要求学生最终能够根据具体的实际应用需求，综合运用数据库的有关理论、方法，提出一个较为合理的信息处理方案，并辅助开发成员建立一个完整的数据库应用系统。它和其他计算机类的课程，如操作系统、程序设计、数据结构等不同，它的专业覆盖范围比较广。在信息化进程不断加速、信息量急剧膨胀的情况下，无论哪一类专业都要面对数据分析和信息处理的问题，所以不仅是计算机专业的学生需要学习数据库的有关知识，其他专业，特别是管理类专业的学生也需要具备信息处理方面的基本知识和能力。和计算机专业的学生都是理科背景不同，这些专业的学生通常是文、理科兼收的，学生的个体差异比较大，思考问题的角度有可能是多方面的，彼此也很难说服对方，要促进他们的交流与合作，必须给他们一定的磨合的时间和机会。
通过前面的分析研究，我们认为企业知识管理的实践中得出的许多经验在教学中可以借鉴，但不能全部照搬，需要就教学的特点进行调整，我们主要从促教、促学、促交流三个方面，以我们连锁经营管理专业的数据库课程教学为背景进行知识管理在数据库课程教学中的应用研究。
(一)有效地向学生传授知识
教学的基本任务是向学生传授知识，教师担当专家的角色通过各项教学活动将自己的知识传授给学生，使学生掌握应该课程要求的知识，完成教学任务。教师能否有效地传授知识是决定教学质量的一个重要因素。要有效地向学生传授知识，我们认为可以从三个方面着手：
首先要了解学生目前的知识结构状况；然后对教学内容作精心安排；最后是建立教学方法知识库。
对于初次参加一门课程学习的学生来说，教师所传授的是新知识。根据知识管理理论，个体吸收新知识的能力是与其自身原有的知识水平密切相关的，一项新的知识能被吸收加入到个人的知识库中的必要条件是新的知识和其原有的知识之间要有关联。因此在向学生传授新知识之前需要了解学生目前的知识结构。在正式上课之前通过查看任课班级已经学习了哪些课程、学生中文／理科背景来进行初步的了解。在第一节课，通过课堂提问这一现场调查的方式进一步了解学生的知识结构。据此，在保证课程大纲要求的内容不变的情况下调整了原先的教学计划安排。
教师在教学过程中不断积累经验，这些教学经验是宝贵的资源，应该加以利用。我们可以参照企业建立企业知识库的方法建立教育教学方法知识库，由学校教学管理部门按课程收集、整理学生反映良好、教学效果明显的教师成功的教学方法、教学心得体会、教学案例、课堂教学组织、教案设计等等，建立教学知识资源网，供广大教师根据自己的需要进行研习。这种方法可以更大程度地发挥教学知识的效用，覆盖更多的教师，使他们受益，进而使学生受益，也使得学校教师的教育教学成果得以延续。这和精品课程的建设是不一样的。精品课程是从教师的角度来进行创新性的教学设计，其中不乏好的教学方法、教学案例，但这种设计、方法是否有效，未必均已得到证实。而进入教育教学方法知识库的教学方法已被证实是有效的、成功的。
(二)激发学生主动学习的积极性，促进学生的自主学习
和企业中员工主动地自主地学习知识不同，学生们学习知识很多是被动的，这主要是因为他们对知识所能发挥的效用不甚了解，只是为了考试、证书之类的，这不利于知识的真正吸收、能力的提高。要激发学生主动学习的积极性，促进学生自主地学习需要从三个方面着手：首先要将课程教学和学生的职业规划联系起来；其次作业设计要给学生一定自由发挥的空间；最后给学生更多展示自己学习成果的机会。
学习知识的动力来源于对知识所能发挥的效用的认识，而这和学生对未来的职业规划是密切相关的。因此，首先要了解学生对未来的期望，将课程学习和未来的职业规划联系在一起，使学生认识到课程中所学到的知识对他们将来的发展是有用的。在开学后的第一次课，除了通常的介绍课程主要的内容和教学目标、安排、考核等之外，我们一定要将课程和学生的专业背景、他们将来可能从事的职业联系起来，使他们认识到学习这门课程可能对自己将来的工作有所帮助。
学生在完成教师布置的作业的过程中，需要将自己在课堂上、课本、其他参考资料上获取的知识进行综合化，进行知识的应用与创新，这些是知识转化为处理问题的能力的重要途径。而在教学中，我们发现学生作业相互抄袭的现象比较普遍，经过对学生作业的调查，我们发现：学生认为对于那些比较“死”的作业，自己做一遍和抄一遍没有多大区别，做了也没什么成就感。而对于比较“活”的题目，由于答案的不确定性，学生之间并不能确定谁的答案就是绝对正确的，求解这样的题，不仅需要课本、课堂上的概念知识，还需要根据自己的需要去查找一些相关的资料，再融入每个人自己的一些想法和技巧，需要付出一定的努力才能完成。因而，学生在完成这样的作业后会有一种成就感，也不愿意把自己的成果让别人随便抄。因此，在教师设计作业的时候应尽量出一些比较“活”的题，给学生一些自由发挥的空间。
在教学中要调动学生学习的积极性，激励是一个重要手段。在企业中，员工掌握知识的多少决定其在企业中的工作地位和薪资收入，同时，赢得别人的认同和尊敬也是一个重要的激励因素。在教学中，我们很少能给学生物质上的激励，因此，精神上的激励应该成为主要的激励手段。在老师和学生面前展示自己学习研究的成果可以让学生颇有成就感，同时也可以赢得其他同学的认同，提高自己在学生中的声望。每次作业中，我们可以选取一部分学生，让他们以PPT报告的形式来展示自己的成果，接受其他同学的提问、建议和评判。对于作业完成得不好的学生，可以促进他们今后做出更大的努力来赢回自己的声望，对于作业完成比较好的学生，可以使他们获得更大的满足感和成就感，对今后的学习也是一种鼓励。
(三)促进知识的共享与交流
传统的教学是知识从教师向学生的单向流动，传授的主要是显性知识，知识的来源比较单一，教师与学生、学生与学生之间的互动很少，这不利于知识的交流与分享。要促进教学中的知识共享与交流，我们认为需要从两个方面着手：拓宽学习交流的渠道和建立有利于知识共享的学习组织。
在课堂上，我们还是应以教师讲授为主，但也应该留些时间让学生提问和讨论。讲完一段内容，应该稍作停留，看看学生有什么问题，请他们提出来，其他学生和教师都可以尝试着来回答或补充这些问题。课后，教师和学生之间的交流可以通过电话、电子邮件、MSN等进行，及时解答学生的一些疑问。同时，教师应该引导学生参与课堂以外的有关课程学习的交流，访问学习资源网站、参加一些网上论坛、学习社区。通过参与课外的学习交流，学生能接触到很多课堂上没有讲过的东西，从而能弥补仅靠教师传授的不足，培养学生自主学习的能力。建立课程网上学习社可以使学生与学生、学生与教师之间的交流更加集中、更加便捷，一些在课堂上没有讨论完的问题可以在课后、在网上得以继续。
在以知识管理为指导思想建立起学习组织时，教师应该有意识地加以引导以有利于知识的交流共享。比如在进行分组讨论和分组实验时，教师首先要与学生进行沟通，根据讨论主题和实验内容设计一些调查问卷，了解大家的学习状况和知识结构，对小组成员的结构进行调配，既要考虑成员之间的人际关系，又要考虑成员的知识结构配置，在保证成员之没有冲突、敌视的情况下，使同组成员之间的知识结构既不能相差太远。同时有要保持成员之间知识结构具有一定的差异性。其次，要定期举行集体的交流活动，主要目的是相互传递信息，交流对付学习中的难题、提高实验操作技巧的经验。对一些好的实验操作进行流程定制，在课堂上作为标杆演示。当学生由单纯的知识接受者变成知识的创造者和教育者时，他们的学习、创造与知识共享的积极性将被大大提高。学生间的交流与知识的流转将变得更为主动，学习效率提高，学习效果明显，改变了传统教学的定式思维，对培养学生的创新能力有很大帮助。
四、总结
本文尝试将知识管理这一应用于企业的新的管理思想应用于数据库课程的教学实践活动，以求提高教学质量和效果。我们对教学中的知识管理与企业的知识管理作了对比分析，再结合数据库课程的教学实践，从促教、促学、促交流三个方面研究了在数据库课程教学活动中如何应用知识管理来改善教学效果。知识管理的实施是一个复杂的系统工程，需要考虑各个方面的因素，从整体出发，统筹安排，也需要相对较长的时间来验证其效果，我们将在今后的教学中，在已有的研究成果基础上不断进行完善和深入。
探讨知识管理在档案管理中的应用论文
【摘要】在这信息化高速发展的时代，知识的来源广泛，知识更新的速度不言而喻。知识管理的重要性更加凸显，档案管理是单位管理工作中不可缺少的环节，因此，为顺应时代的发展，探究如何把知识管理运用于档案管理是十分必要的。
【关键词】知识管理；档案管理；应用
档案是对个人和单位各种情况的及时记载，档案的管理效果直接影响到企事业单位的生存和发展。因此，根据具体情况，了解知识管理的重要作用，分析档案管理中存在的问题，采取合理的措施，在档案管理中引进知识管理，规范档案管理，提高档案管理质量和管理效果是值得深思的问题。
一、基本概念
知识管理是一个新兴的概念，既包括了对知识本身的管理，同时也包括了所有和知识相关的其他资源的管理。是现代的一种新型管理模式，它是指通过有效途径，构建知识及知识体系，并把知识运用于管理的复杂过程。在知识管理中人占主导地位，人是创造者和实施者。知识是知识管理的主体，通过人们对知识的组织加工和有效管理，能够把一些无形的如个人工作技巧、思考方法等通过人类的智慧转化成可以有效运用的知识资源，使知识管理的范围得到拓展，通过资源共享，促进知识的'交流，提高服务质量。
二、运用知识管理的重要意义
和传统的档案管理相比，运用知识管理，改变了以往注重档案管理的严密性和局限性，知识管理通过对知识的整合，形成一个完善的知识资源体系，通过资源共享，使原来不变的，闲置的知识能够转变成价值。进而使档案管理范围得到拓展。知识管理可以通过现代化的信息手段，为用户提供更多、更深入的服务，促进知识转化为价值，从而提高经济效益和核心竞争力。因此，在档案管理中引入知识管理，可以促进档案信息的利用，提高档案管理所产生的价值。
三、档案管理存在的问题
由于知识水平和自身修养等原因，一些档案管理人员基本素质较低，在当今的信息化普及的时代，仍有些年龄偏大的档案管理人员电脑的操作能力和对一些系统软件的理解运用能力较差，无法适应档案信息化管理的需求。有些单位技术设备陈旧，电脑的内存不足，系统无法升级，对一些软件不予以识别，致使工作效率低，工作人员的工作负担加重。一些档案管理人员对自己的工作重视不够，忽视了自己的职责，缺乏对档案的保护意识，给工作带来不必要的麻烦。在档案管理过程中，各种信息缺乏统一的管理和调用，信息之间相互联系性较差，不利于查阅和有效运用。
四、应用知识管理的有效策略
（一）提高认识，转变观念
无论领导还是档案工作者都要提高认识，转变观念，正确理解知识管理的真正意义，重视知识管理在档案管理中的作用。加大宣传力度，定期组织理论学习，了解档案管理的有关知识，明确档案管理的价值，人人做新型档案管理的支持者和知情者，强化档案的信息化建设，增加相关知识管理方面的内容，比如知识检索、知识创新、知识整合等，让知识管理更好地为档案管理服务。
（二）加强队伍建设
加强档案管理的队伍建设，提高档案管理人员的素质。定期组织业务学习，学习档案管理和知识管理的理论知识以及实践经验，了解当前形势和档案管理现状，从而使档案管理人员的业务水平和自身素养不断提高，在可能的情况下，加大资金投入，加强人才培训，多为档案管理人员提供外出学习和参观机会，学习其他单位先进的管理方法，开阔视野，不断丰富自己的知识和经验，并把所见所闻经过加工，取长补短，运用到自己档案管理的工作实际中，提高档案知识管理水平。提高部分档案管理人员的计算机运用能力，实行一帮一，让一些年轻的工作人员多为他们指导，为他们解决一些技术问题，提升他们的业务能力。聘请优秀的档案管理人员或知名人士来做讲座，为档案管理队伍注入新鲜的血液，促进整个队伍建设。
（三）完善管理模式
建立健全各种管理制度，根据本单位的特点，制定符合单位实际的知识管理制度和具体实施办法，在具体运行过程中不断总结经验，发现问题及时进行修正，分析知识管理的运用效果，给出更有效的策略。建立健全知识管理投入机制、系统建设管理、知识交流机制、知识发布制度等内容，完善资源共享制度等。建立知识管理的奖励激励制度，对知识运用的资金投入、支付相关的知识管理、知识培训制度等进行合理的编制。
（四）充分运用知识管理
把知识管理有效运用于档案管理中，档案管理人员可以通过网络技术，加大对知识的收集力度，对提供个人经验、管理策略等无形知识的成员适当地给予鼓励和激励，创新档案管理模式，利用知识管理整合现有的档案资源，把网络上的其他档案资源丰富到档案管理体系中，进而构建更完善的档案管理知识体系，扩大资源的范围，提高档案资源的准确性、真实性和完整性，促进档案知识的资源共享，使档案信息发挥应有的作用。
五、结束语
把知识管理运用于档案管理，是顺应时代发展的需求，也是提高档案管理效果的必然选择。在实际工作中，明确知识管理的意义，建立健全知识管理制度，提高档案管理工作者自身的素质，勤于思考，努力进取，转变档案管理方式，运用知识管理有效解决档案管理中存在的各种问题。通过知识管理方式，使档案管理有质的飞跃。为使档案管理能更好地为社会和大众服务而不懈努力。
【参考文献】
[1]张淯.知识管理背景下民营企业档案管理信息化建设研究[D].南昌大学,.
[2]霍燕.基于知识管理的企业档案价值研究[D].天津师范大学,.
[3]孟强.大数据时代知识管理对档案管理的启示[J].兰台世界,2016(11):39-42.
[4]李晓虎.企业档案管理模式在知识管理背景下的分析[J].中国商论,(15):38-40.
知识管理在图书馆中的应用论文
摘要：知识管理在当今图书馆信息资源管理体系中应用十分广泛，并且属于图书馆应用的高级管理手段。本文分析了现代化图书馆知识管理的核心内容，在此基础上研究知识管理在图书馆中的应用策略。
关键词：知识管理 图书馆 应用策略
随着时代的快速发展，国内图书馆朝着更现代化的方向发展，进入新世纪以来，数字图书馆的发展突飞猛进，并在一定程度上代替了传统图书馆。近年来又出现更具资源集中性和可持续发展性的复合型图书馆，复合型图书馆是传统图书馆与数字图书馆的有机融合体，从本质上来看，复合型图书馆对文献内容概括的全面性更强，并且对知识内容的整合与提练更精确。而在复合型图书馆发展自身优势的过程中，知识管理成为其不可或缺的一部分。
一、图书馆知识管理的概念与内容
知识管理属于新时代下的新型管理方式，从目前来看，国内外对于知识管理并没有十分明确的定义，人们对其概念的理解普遍从两个方向出发，广义上而言，知识管理主要包括对知识自身、知识组织、知识资产、知识人员、知识设施及知识活动等的全程管理；狭义上而言，知识管理仅仅指对于知识自身的管理体系，比如对知识的创造加工及传播应用等过程管理即可称为知识管理。对于图书馆中的知识管理属于广义上的知识管理方式，作用过程中是对显性知识与隐性知识的综合管理。知识管理在图书馆中的应用过程中，不会将知识变成被管理的目标，而是将知识作为实施图书馆管理的实际资源，展现知识将点延伸到面的巨大作用，把某一类知识转变与整个图书馆的分享资源，并将对这些资源的管理与对人的管理融合在一起，利用新型科技手段与信息化技术实现对图书馆整体资源的完善与维护，并在最大空间内对各类知识发挥高效传播效果，进而在图书馆内形成一个可持续发展的知识网络，完成知识共享目标。当前国内图书馆知识管理的内容主要包括四个方面，分别为知识组织管理、知识创新管理、知识应用管理和人力资源管理。
二、图书馆知识管理体系建设中需关注的几个问题
1.服务单一并缺乏创新。
对于国内高校教育体制来讲，图书馆属于学生的另一个教室，对于社会人士而言，图书馆则是人们补充知识与提升自我的第二平台，因此，图书馆的综合服务水平在很大程度上决定了读者的获益情况。但从国内图书馆的整体服务范围来看，其服务重点仍然以传统的纸质图书和既有的图书资源为主，对于更具现代化特色的创新型服务比较匮乏，在资源利用方面全面性不足，功能性差。并且对于不同图书馆之间的资源共享不到位，相互间文献传递和资源互动不多，同时缺少专门针对当前网络中相关图书资源信息进行统一整理和分类的服务，这就导致读者需要寻找当下网络中相关图书资源时无法在图书馆中快速找到合适途径，只能通过自身力量整合网络相关文献信息。
2.管理落后并缺少竞争。
目前国内大多数图书馆的管理模式仍以传统的“馆长为大”的思想为主，对于图书馆管理过程中所需的决策与机制主要以图书馆馆长做决定，缺少必要的民主性和共同参与性，这种管理模式也在很大程度上使图书馆工作人员形成懒惰心理，面对各类图书馆事务时自动默认为馆长处理，造成“事不关己，高高挂起”的不良思想。这种管理体制难以激发图书馆工作人员的工作积极参与性和主动创造性，而其管理人员在这种模式下也习惯以经验管理为主，虽然目前我国图书馆管理有了一定的进步，但与其他行业相比，成长速度远远落后于平均水平。从市场竞争角度来看，国内图书馆这种经验管理法有强制性特点，缺少灵活性和动态竞争与激励机制，这会大大削弱图书馆整体竞争优势，使其自身在市场上处于不利地位。很多具有一定历史的图书馆会呈现出重藏轻用的特点，这种保守管理方式也会在很大程度上造成图书馆的投入与效益难以对等的状况，对其可持续发展十分不利。
3.馆员定位不清而使得人力资源浪费严重。
图书馆的工作人员一般包括馆长、高级馆员、正副研究馆员和普通工作人员等几类，这些工作人员各司其职，分别负责管理图书馆的不同部门。其中正副研究馆员级别以上的人员担任图书馆的市场发展规划与具体实施措施，并为各现场工作人员安排定期任务，而普通工作人员则主要承担图书馆的日常经营活动，包括书刊采访、文献分编及借阅还书等日常事宜。但在实际工作过程中，由于大多数图书馆市场定位不清晰，监督与审核力度差，所以对于普通工作人员以上的人力资源经常造成严重浪费的现象，导致有些图书馆高级管理人员无实质工作内容或长期处于协助普通工作人员处理一般业务活动的循环中，未能发挥每一类馆员的正当职能。
三、知识管理在图书馆中的应用实施对策
1.知识管理的宗旨是帮助用户解决问题，在方式上强调参与性。
针对当前国内大多数图书馆的管理模式单一无创新的现状，在使用知识管理的过程中，需要在传统图书馆馆藏服务的基础上，进一步提升服务品质，合理利用现代化新型技术手段完成多样化知识管理目标。面对日益复杂的客户需求，需要在信息资源合理利用的前提下及时更新知识管理内容，将传统的满足客户需求目标转变为让用户尽快满意的目标，提高为图书馆用户解决问题的效率。
2.建立以先进信息技术为支撑的管理系统。
图书馆的管理归根结底是资源信息的管理，因此在管理过程中需要用到恰当的信息管理技术，而信息管理技术属于知识管理的关键组成部分，图书馆中的知识管理主要是指图书馆相关资源知识的收集、加工处理、传递及运用的过程，这一过程具有一定的固定性。为了提高图书馆中知识管理的应用效果，最根本的保障是建立一套具有先进信息技术手段的管理系统，这一系统一方面可以为图书馆提高管理效率，另一方面也可以有效减少知识管理在图书馆管理中的应用成本，借助现代化信息技术手段从根本上提高图书馆资源的.合理支配，进而实现图书馆的知识共享目标。
3.建立人力资源管理系统。
人在知识管理中处于核心地位，为了提高知识管理在图书馆中的应用指数，需要建立完善的人力资源管理系统，保证知识管理人员除了传统的收集、整理与提供的任务外，还应该掌握获取信息与信息咨询的能力。只有构建一支思想素质和技术能力都过硬的专业队伍，加强各个职位人员的综合修养，才能适应新时期图书馆的需要。
四、结语
知识管理已经在图书馆的管理体制中占据着越来越重要的位置，并且其应用效果也十分显著，以知识管理的新颖理论和创新手段参与到图书馆的管理过程，是图书馆管理发展的必然趋势。当前我国图书馆应用知识管理主要从提高图书馆组织结构和人力资源管理力度入手，以信息化高新技术手段形成资源共享空间，并以用户为核心提高知识管理的参与强度，未来需要继续调整知识资源构建方针，重组业务流程，并建立实施图书馆知识资源联盟，从本质上提升知识传播的综合质量指数，并深入图书馆资源管理，把知识管理全面实施于图书馆知识服务的工作过程。知识管理方式在我国图书馆中的应用时间还不长，整体应用经验尚不足，虽然已为很多图书馆的文化建设与发展发挥很多作用，但是在未来的发展过程中，仍需进一步建设知识管理体系，图书馆员要与时俱进，不断学习，不断调整自己的知识体系，帮助用户获得成功，并将知识管理与图书馆的发展特点相结合，最终促进图书馆中知识管理的现实应用效果。
参考文献：
[1]甄旭.对复合图书馆信息资源管理问题的思考[J].图书馆工作与研究,,(5):40-42.
[2]刘淑玲.网络环境下高校图书馆的知识管理与知识服务[J].情报科学,,(4).
[3]李红丹.高校图书馆知识管理之应用价值初探[J].图书馆学研究,2010,(7).
[4]周燕,谭俐娜,肖泽旺.论高校图书馆知识管理的发展趋势及创新服务[J].企业家天地理论版,,(2).
数据挖掘在培训管理中的应用论文
1、引言
对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。
2、数据挖掘在培训管理系统中的应用
大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。
2.1初步探索
培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的`应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。
2.2数据预期处理
数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。
2.3数据挖掘
WangJ开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。BodeaCN使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。
3、总结
目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。
参考文献
[1]菅志刚,金旭.数据挖掘中数据预处理的研究与实现[J].计算机应用研究,,21(07):117-118.
[2]王全旺,赵兵川.数据挖掘技术在Moodle课程管理系统中的应用研究[J].电化教育研究,(11):69-73.
[3]陈怡薇.数据挖掘技术:教育培训管理新手段[J].石油化工管理干部学院学报,(04):49-52.
[4]肖明,陈嘉勇,栗文超.数据挖掘在学习管理系统中应用的研究进展综述[J].现代教育技术,2010,20(09):127-133.
数据挖掘技术在客户关系管理中怎么应用探讨管理论文
根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理（CRM）
CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘（DM）
数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有：
（1）关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。
（2）序列模式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。例如，可以通过分析客户在购买A商品后，必定（或大部分情况下）随着购买B商品，来发现客户潜在的购买模式。
（3）分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。
（4）聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。
（5）孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。
三、数据挖掘在客户关系管理中的应用
1、进行客户分类
客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的.客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。
2、进行客户识别和保留
（1）在CRM中，首先应识别潜在客户，然后将他们转化为客户
这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。
（2）在客户保留中的应用
客户识别是获取新客户的过程，而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失的过程。对企业来说，获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。在保留客户的过程中，非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如，某专科
学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。
（3）对客户忠诚度进行分析
客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析，可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。
（4）对客户盈利能力分析和预测
对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。
（5）交叉销售和增量销售
交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。
四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤
1。需求分析
只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后，应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型，是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。
2、建立数据库
这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先，要进行数据收集和集成，其次，要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过OLAP和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。
3、选择合适的数据挖掘工具
如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。
4、建立模型
建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。
5、模型评估
为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。
6、部署和应用
将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。
摘要：随着科技的发展，国内外很多高校建立了校园一卡通系统，校园的管理步入数字化、智慧化阶段，一卡通系统储存了大量的数据信息，涉及学生校园生活与学习的各个方面。通过对这些数据的深度分析，探索在学生出勤考核、贫困资助、图书管理、校园医疗以及校园突发事件等方面的应用，为学生管理工作者提供精准的、个性化的信息，以便于做到精细化和智能化的管理。
关键词：一卡通；数据挖掘；学生管理
1引言
随着社会的快速发展，新时代大学生易受到各种社会因素的影响，形成了具有鲜明特点的思想、心理和需求等。传统的学生管理工作方式已不能适应当前形势发展的要求，尤其在实施学生管理的精准化、智能化的过程中存在管理人员不足、采集数据片面、覆盖范围窄等较多薄弱环节，加强和改进高校学生管理工作是一项极为紧迫的重要任务，急需一个可以适应新形势的科学化管理体系，校园一卡通系统在这样的背景下应运而生。校园一卡通系统实现了“一卡在手，走遍校园”，该系统是一个信息综合网络化管理系统，自动记录了师生在校园学习、生活的海量数据，深度挖掘这些数据，实现学生管理科学化、现代化。
2.1在出勤考核中的应用
传统的学生出勤考核采用的是点名或学生签到等方式，老师需要根据学生缺席、迟到、早退、病假、事假等不同的情况进行分类登记，后期的数据统计和分析流程复杂、透明度低、管理不便。想要了解某个学生的出勤情况，需要查询大量的材料，这样的工作既繁琐又浪费大量时间，稍有出错，就有失公平。一卡通系统在高校出勤管理中的应用，轻松实现考勤的公正、公平、科学、准确。辅导员或有授权的老师可以从一卡通系统中读取分类数据，可方便快捷地了解学生一学期或某个阶段的出勤情况，根据系统生成的出勤数据曲线可直观地了解学生的学习态度和思想情况，从而方便学生管理人员与某个学生进行交流，了解其缺席原因、近期学习与生活等情况，做到因人而异、有的放矢的科学化、现代化的学生管理。
2.2在贫困资助中的应用
近年来，我国高校已逐步建立起“奖、贷、助、补、减、免”等多种形式有机结合的较为完善的高校贫困生资助政策体系，但现有的工作方式很难准确鉴定和甄别贫困生的真实性。校园一卡通系统在学生入校时就已发放登记，一卡通系统清晰记录着学生的日常消费情况。管理者可对消费数据进行分析，计算出学生的平均消费水平，并重点关注消费水平低的学生，计算出低消费水平学生的困难指数，建立贫困生信息库，并结合调查、走访、无记名投票等多种方式，确定需要资助学生的名单和资助金额。一卡通系统学生消费情况的数据研究，为高校贫困生的鉴定工作提供了可靠的依据。用数字说话，用事实说话，使大学生贫困认定制度化、程序化和公开化，更切实地帮助更多的优秀贫困学生顺利毕业，具有十分重大的意义。
2.3在学生在校统计中的.应用
利用一卡通门禁系统后，学生进出校门或是宿舍均需要刷卡，一旦刷卡成功，系统就会产生学生在校或是在寝的数据，管理员就可以在系统后台实时看到没有返校或是回寝室学生的名单，可以及时向相关班主任或辅导员反馈，方便精确与相关学生对接，改善学生的晚归现状。此外，每学期开学或是小长假后，学校都要统计学生的返校情况，以便了解未报到学生名单。传统的统计方法都是由班主任或辅导员进行统计，时间长、效率低、数据更新慢，使用一卡通后，管理人员可以实时、精确掌握学生返校情况。
2.4在图书管理中的应用
图书馆一卡通门禁系统详细记录了所有进馆人员的资料，包括姓名、所在系部、年级、班级、入馆时间以及所借图书信息等，再配合摄像监控系统，保障了图书馆的安全，杜绝了一切不安全因素的出现。使用一卡通后，图书借阅更加方便快捷，系统可自动计时、自动交费，化繁为简。管理员可调取一卡通图书系统内学生的借阅方式、借阅历史、检索历史等现有数据并进行挖掘分析，结合教学培养计划，可准确了解学生的查阅需求，增加辅导辅助教材等资料的复本量，既不浪费资源，又能满足师生查阅读取的需求。根据一卡通数据，掌握学生的兴趣爱好和知识需求，进一步改善图书馆资源配置，针对学生的文献需求，协调资源分布，提供更加专业的信息服务和知识管理。
2.5在校园医疗中的应用
校园医疗担负着诊治师生病情、监测学生健康状况、对学生进行健康教育、培养学生良好的卫生习惯、改善学校卫生环境、预防和治疗传染病等重大任务。校园医护人员有限，需要服务的师生众多，因此，降低医护人员工作强度、提高医护人员工作效率势在必行。建立校园一卡通医疗系统，可方便储存学生个人健康档案，方便医生掌握每一名患者的既往病史、过敏药品等重要信息，对有传染病的学生给予特殊的关爱，做好预防和隔离工作。一卡通医疗系统大数据可分析就医人数，预测就医趋势，掌握一定阶段内就医人数的变化等。方便校卫生所有针对性开展医疗宣传服务活动，讲解预防和保健知识，切实做好各种常见病和多发病的诊治、控制工作。
2.6在校园突发事件中的应用
近年来，我国高校的内外部环境发生了巨大变化，高校突发事件时有发生，并有逐步增加的趋势。突发事件由于其突发性、破坏性、不可预见性、不确定性、扩散性等特点，给高校正常教学、管理和高校师生学习、生活、工作秩序带来了严重的威胁，甚至严重影响到高校的形象和声誉。然而这些偶然事件发生的背后存在着必然性，在事情发生之前学生的某些行为往往是异常的，存在着一些端倪和预兆。一卡通中蕴含着学生在校学习和生活的海量信息，通过分析这些数据，可以得到学生近期的出勤、消费、进出学校各类场所的信息，一旦有异常数据产生，作为学生管理人员，要及时地、敏感地觉察到这些蛛丝马迹，询问该生的情况，早发现、早关心、早干预，从而避免一些意外情况的发生，实现学生管理工作的精准化和个性化。
3结语
校园一卡通系统可以应用到教育教学的各个方面，一卡通系统所储存的大数据需要有心的管理者进行分析统计和总结。在保护学生隐私的前提下，了解学生的学习、生活等方面情况，如何挖掘与使用一卡通数据是每个高校管理者需要思考和研究的内容，相信充分利用一卡通大数据，可以将高校学生管理工作提高到一个新的水平。
参考文献
[1]李红霞,曾英姿.高校图书馆基于大数据的知识服务[J].现代教育技术,,24(9):15-21.
[2]满宴辰,王一.高校一卡通系统应用技术研究[J].数字技术与应用,(12):103.
[3]范美玉,陈敏.基于大数据的精准医疗服务体系研究[J].中国医院管理,,36(1):10-11.
[4]李林娜,孟乃杰,施展.一卡通在高校管理中的应用[J].数字产业,2015(2):114.
[5]许长安,耿欣峰.浅析高校校园一卡通建设现状与趋势[J].西部财会,(9):30-32.
[6]邓艳波,杨卓,邓振宇.高校校园卡系统应用现状及趋势浅析[J].中国教育信息化,2015(6):280.
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文【1】
摘要：数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。
该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。
该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性，并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。
关键词：数据挖掘;网络经济;序列模式
随着数据库和网络等技术的迅速发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高,大量的数据储存在数据库和数据仓库中,我们已被淹没在数据和信息的汪洋大海中。
这项以数据库技术、网络技术、统计分析、人工智能等为依托的综合性运用技术的出现有其必然性和可行性。
人们需要有新的、更有效的手段地各种大量数据进行挖掘以发挥其潜能,数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的,它的出现为自动和智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段。
1网络经济
网络经济，一种建立在计算机网络基础之上，以现代信息技术为核心的新的经济形态。
它以信息为基础，以计算机网络为依托，以生产、分配、交换和消费网络产品为主要内容，以高科技为支持，以知识和技术创新为灵魂。
它不仅是指以计算机为核心的信息技术产业的兴起和快速增长，也包括以现代计算机技术为基础的整个高新技术产业的崛起和迅猛发展，更包括由于高新技术的推广和运用所引起的传统产业、传统经济部门的深刻的革命性变化和飞跃性发展。
它实际上是一种在传统经济基础上产生的、经过以计算机为核心的现代信息技术提升的高级经济发展形态。
2数据挖掘商网络经济的案例
2.1电子商务行业概况
随着电子商务行业不断发展，新的供应商仍在进人市场与传统企业竞争。
电子商务行业促使杂货、药品、玩具零售商提供更低的价格和更全的商品。
电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。
中国移动互联网市场规模达393.1亿元，同比增长97.5%，移动电子商务的飞速发展正是中国移动互联网市场快速增长的主要推动力。
20，移动电商在移动互联网市场中的占比已接近三成，预计在末可以达到57%以上。
传统互联网电商企业在发展到一定规模后，有足够的经验和资本向移动终端转移，是移动电商快速增长的主要原因。
2.2数据挖掘分析过程
上面面用一个针对淘宝网滁州店铺采集的样本数据，进行挖掘的例子来说明数据挖掘的具体应用。
表1给出了数据源的部分字段格式。
表2、表3给出了经过整理和转换后的适用于挖掘工具的数据样本。
在本案例中，我们自行编写挖掘工具。
限于篇幅，具体数据挖掘过程省略。
2.3数据挖掘应用分析结论
从上面电子商务行业数据挖掘后分析可以得出:
电子商务销售的主体:我们找到进行网络销售的主体人(店铺)及相关个人店铺信息;
电子商务销售的内容：我们可以查询店铺所销售的商品信息，对销售商品是否违规进行监管;
电子商务市场行为分析：特定范围内市场消费倾向是什么，以便引导，制定销售、决策方案;
监管范围的扩展：传统工商监管只对实体店铺进行监管，通过对网络的市场监管，可以扩大工商管理监管范围，更加规范的市场。
3网络数据挖掘的分析方法
针对网络经济形态下的数据挖掘，我们主要采用以下三种方式进行数据挖掘:
3.1关联分析
利用关联规则进行数据挖掘。
在数据挖掘研究领域,对于关联分析的研究开展得比较深入,人们提出了多种关联规则的挖掘算法,如APRIORI、STEM、AIS、DHP等算法。
关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系,它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。
关联分析就是生成所有具有用户指定的最小置信度和最小支持度的关联规则。
3.2分类分析
设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。
分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
3.3序列模式分析
序列模式分析和关联分析法相似,其目的也是为了采掘出数据之间的联系,但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。
运用序列模式分析销售记录,零售商则可以发现客户潜在的购物模式,例如客户在购买微波炉前常购买何种商品。
3.4数据挖掘与信息过滤技术的结合
网络的迅速发展导致了“信息过载”、“信息超载”现象，利用网络数据挖掘中得到的数据进行信息过滤机制就是为了克服上述现象，减少用户在获得信息过程中的负担，同时向用户提供数量适宜、质量优良的信息应运而生的。
比如在网络内容挖掘之前对网络文档中包含的信息进行过滤、筛选、分类和归档等操作，使网络内容挖掘所要处理的数据量得以减少，使输入数据的质量、网络内容挖掘的信息挖掘速度及精确度和用户所得信息的时效性得以提高。
4网络数据挖掘步骤
1)确定应用领域:包括此领域的基本知识和目标。
2)建立目标数据集:选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。
3)数据预处理:在大数据集中,根据需求,利用数据净化和整合技术,选择与任务相关数据,在不降低其准确度的状况下减少处理数据量。
4)数据转换:找到数据的特征进行编码,减少有效变量的数目。
5)数据挖掘:根据数据和所要发现知识的种类来确定相应的挖掘算法。
6)数据评价:将挖掘出的知识和数据以各种可视化方式显示,并将其以图形、文本等方式存储在库中,以便对它们进一步挖掘,直至满意为止。
7)实施和应用:利用数据挖掘技术所建立模型在实际项目中的应用,包括数据库的构建,个性化用户服务、基于知识的企业信息管理(MIS)、企业目标管理、决策支持等等。
5网络数据挖掘的未来展望
以上数据时网络经济形态下，在工商管理部分的应用，实际的工商管理目标是为工商管理与决策提供服务，未来的数据挖掘将会形成标准的数据挖掘语言或其他方面的标准化工作的数据挖掘系统。
数据挖掘能发现网络中隐含的有价值的信息和知识，从而提高标引、自动摘要、自动分类和自动聚类等的准确率;能促进用户兴趣模型的构建，从而为用户提供更好的个性化信息，难以满足网络信息用户的动态需求。
在网络信息检索的实际应用中，往往不是单一地运用数据挖掘技术，数据挖掘需和其他相关技术结合，才能发挥出更大的效用。
参考文献:
[1]刘彩虹,杨玉红.论图书馆文献信息服务的创新[J].图书馆工作与研究, (1):59-61.
[2]王振强.用知识管理思想建设企业竞争情报——通过信息综合利用实现企业竞争智能[EB/OL].(-12-15).
[3]周黎明,邱均平.基于网络的内容分析法[J].情报学报, (5):594-599.
[4]罗春荣,曹树金.因特网的信息资源评价[J].中国图书馆学报, (3):45-52.
[5]苗杰,倪波.面向集成竞争情报系统的数据挖掘应用研究[J].情报学报,2001 (8):443—450.
[6]翁烨.知识管理系统与市场数据挖掘的融合[J].中国信息导报, (7):52-53.
[7]郑宏珍,韩静萍.异构平台数据仓库与数据挖掘技术[J].中国信息导报,2003 (2):53-55.
摘 要：网络经济就是依托网络技术发展的经济，主要特点就是信息，表现形式为信息产业和服务业。
网络经济还存在众多名称：“数字经济”、“信息经济”、“新经济”。
随着我国科学技术的发展，这种新型经济形式表现出强大的生命力，进一步加快了经济增长、经济结构、经济运行规则的转变。
工商管理部门作为国家管理经济、市场的有力工具，在建立和维护市场经济秩序中发挥着重要作用，由于网络经济形式的出现，工商管理部门也需顺应时代发展，而创新管理思路和管理方法，以促进这种新型经济的健康发展。
关键词：网络经济;工商管理;影响;对策
论文摘要：网络教育资源建设已经成为现代远程教育的主要内容,如何使网络教育资源适应知识经济时代,更好地促进知识共享和知识创新尤为重要。从知识管理的角度出发,在分析目前网络教育资源现状的基础上,探讨如何在教育资源的建设和管理中引入知识管理的思想。
论文关键词：知识管理;网络教育;信息化教育;教育资源
网络教育资源是网络时代信息化教育的关键和教育资源的重要来源,是教育领域一个全新的增长点,随着网上教育资源的不断丰富与发展,知识管理在网络教育资源建设和管理中得到广泛的应用,如何更好地对网络教育资源进行组织和管理,以及如何更好地开发新的网络教育资源,已经成为当前研究的重要课题。
1关于知识和知识管理
1.1知识的涵义
知识(Knowledge)是一种能够改变某些人或某些事物的信息,具有可共享性、非磨损性、无限增值性、主观性等一系列不同于普通物质的特殊性质。知识可分为显性知识和隐性知识两大类。所谓显性知识,是指可以通过常规的传播方式进行传递,能够固化于书本、磁带、光盘等媒体介质中的知识;而所谓隐性知识,是个人或组织经过长期积累而获得的知识,这些知识不易用言语表达,缺少外化的物质载体,传播给别人也很困难。
1.2知识管理的涵义
知识管理(KnowledgeManagement)理论与实践源于20世纪80年代,并于近年迅速发展起来。知识管理是指以系统的方法发现、选择、组织、摘取信息,并向需要知识的人传递有用的信息。知识管理的基本活动包括对知识的识别、获取、开发、分解、使用和存储。在教育领域,知识管理就是将各种教学资源转化为具有网状联系的规范知识集合,并对这些知识提供开放式管理,以实现知识的生产、利用和共享。
2当前网络教育资源的现状
目前网络教育资源越来越丰富,已经成为现代远程教学的重要工具。然而,从知识管理的角度看,还存在一些不足之处。
2.1网络资源泛滥,良莠不齐
各种所谓的资源不管是否有教育价值都添加到资源库中来,使资源库容量暴增;教师和学生真正在查阅所需资料时,往往搜索出大量的无关信息、劣质资源,找不到适合自己的资源,很多人在网上浏览网页资源时容易出现“信息超载”和“迷航”的现象。
2.2资源重复率高,资源陈旧,冗余多
资源管理员没有经常性地对资源做重复性检查,导致教学资源陈旧,缺少创新,不能满足教师和学生的实际需要。没有重视学生学习的主体地位和能动作用,忽视学生资源使用者的身份,致使资源的利用率不高、资源浪费等现象发生。
2.3资源库建设没有一个统一的'标准
由于教育软件企业相互之间底层技术不统一、兼容性差,资源分类不规范,造成资源没有充分有效的元数据信息,无法科学合理地描绘资源,导致资源检索困难和呈现简单,不仅不适应教育教学的实际需要,还造成资源建设的重复与浪费;同时导致资源库之间无法做到系统级的资源共享和互操作。
2.4教育资源库中的内容大多是显性知识的呈现,而对隐性知识和人力资源缺少开发
隐性知识是教育资源中的重要部分,现存的教学资源库对隐性知识及其载体——人力资源的获取及开发很少涉及,这对教育是一种很大的损失。
从以上可以看出,当前网络教育资源过于关注资源的数量,忽略资源的内容和质量,片面重视教育信息化建设中的显性知识管理,忽略资源建设中最重要的因素——人力资源和隐性知识的开发和管理。这就迫切需要在网络教育资源的建设和管理中引入知识管理,对信息内容进行深层次的挖掘、重组和提升,从而实现从信息管理到知识管理的飞跃。
