科研管理中數據挖掘技術的應用論文
摘要:文章首先對數據挖掘技術及其具體功能進行簡要分析，在此基礎上對科研管理中數據挖掘技術的應用進行論述。期望通過本文的研究能夠對科研管理水平的進一步提升有所幫助。
關鍵詞:科研管理;數據挖掘;技術應用
1數據挖掘技術及其具體功能分析
所謂的數據挖掘具體是指通過相關的算法在大量的數據當中對隱藏的、有利用價值的信息進行搜索的過程。數據挖掘是一門綜合性較強的科學技術，其中涉及諸多領域的知識，如人工智能、機器學習、數據庫、數理統計等等。數據挖掘技術具有如下幾個方面的功能:1．1關聯規則分析。這是數據挖掘技術較為重要的功能之一，可從給定的數據集當中，找到出現比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數據庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關聯規則下，只要數據滿足X條件，就一定滿足Y條件，數據挖掘技術的這個功能在商業金融等領域中的應用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過對連續數值的預測，來達到挖掘數據的目的。例如，已知企業某個人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進行判定，整個分析過程是利用回歸模型予以實現的。在該功能中，已知的條件越多，可進行挖掘的信息就越多。1．3聚類分析聚類具體是指將相似程度較高的數據歸為同一個類別，通過聚類分析能夠從數據集中找出類似的數據，并組成不同的組。在聚類分析的過程中，需要使用聚類算法，借助該算法對數據進行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數據庫分為若干個相似的組。
2科研管理中數據挖掘技術的應用
科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發明和創造新產品提供理論依據。科研管理是對科研項目全過程的管理，如課題管理、經費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環節中，對數據挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。
2．1在立項及可行性評估中的應用
科研管理工作的`開展需要以相關的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容。現階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關人員負責提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進行篩選，經過業內專家的評審論證之后，擇優選取科研項目的承接單位。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領域、經費安排、主管單位以及評審專家等。通過調查發現，由于國家宏觀調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經費浪費，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發給相關的評審專家、對評審結果進行自動統計等。從本質的角度上講，數據庫管理系統所完成的這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變為信息化。故此，應當對已有的數據進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據此對科研立項進行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環節中，對數據挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的Apriori算法進行數據挖掘，從中找出關聯規則，在對該規則進行分析的基礎上，對立項的合理性進行評價。
2．2在項目管理中的應用
項目管理是科研管理的關鍵環節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術進行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機技術、網絡技術的普及程度越來越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術，對信息進行深入分析，進而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統時間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進展、經費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術的OLAP，即數據庫聯機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進行觀察，進而深入了解數據并獲取所需的信息。利用OLAP可以發現多種于科研課題有關信息之間的內在聯系，這樣管理者便能及時發現其中存在的相關問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術能夠對科研項目的相關數據進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。
3結論
綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據，由此除了能夠確保科研項目順利進行之外，還能提高科研管理水平。
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