公共管理中的数据挖掘技术应用之研究

◆孙振国

公共管理中的数据挖掘技术应用之研究

◆孙振国

随着信息化发展进程的加快，数据挖掘技术开始逐步广泛应用于公共管理的诸多领域，尤其是为实现政府的信息化管理提供了重要的技术支持。它是一种可以从一些零散与模糊的数据中提取有价值的信息资源的重要工具，在公共管理中为满足不同的决策需要具有重要的意义。本文简要介绍了数据挖掘技术的基本情况，着重分析和阐述了数据挖掘技术在公共管理领域中的具体应用。

公共管理；数据挖掘技术；应用

一、数据挖掘技术概述

数据挖掘就是从数量庞大的数据库里提取出某些有价值的知识信息。数据挖掘过程具有明确的标准化流程，各个衔接部分之间是由人和机器来共同参与完成的。一般说来，一个完成的数据挖掘过程应该包含了问题描述、数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘以及对数据结果进行有效评价等几个重要的环节。

数据挖掘的过程主要依靠人工智能、计算机和统计学相关技术等进行综合完成，通过高度自动化的数据分析过程，实现重要的归纳性的推理目标，常见的数据挖掘方法包括统计分析方法、神经网络方法、决策树方法以及案例推理方法等。

数据挖掘技术的主要功能在于从大量的数据之中，发现出不同管理者所需要的有价值的信息，以最大程度上满足管理者的信息需求。利用数据挖掘技术建立不同信息之间的联系，可以根据已知数据之间的相似性分组，预测出某些未知的数据值。

二、数据挖掘技术在公共管理中的应用

（一）概念类描述在公共管理中应用。概念类描述在公共管理中同样具有重要的应用价值，例如，我们运用概念类描述可以针对不同的扶助对象实行不同的帮扶政策，更加有针对性且更加具有实际效果，如针对不同社会弱势群体，分别采取小额贷款、发放救济金、转移支付、NGO精准扶贫、慈善救济以及其他的救困扶贫政策的制定。这类具有概念特征且符合条件和要求的帮助对象的选择，就是基于对所建立的广大群众个人基本情况描述的数据库，从而按照不同的描述进行符合条件的查找来完成的。

（二）聚类分析在公共管理中应用。聚类分析在公共管理中的应用，要充分考虑到实际环境的实际特点，真正做到具体问题具体分析，这样才能有效地规避一些不必要的风险。

（三）孤立点挖掘在公共管理中应用。孤立点指的是整个数据集合中的小规模的数据存在，导致这一集合存在的原因可能是的度量或者执行错误造成的，同时也不排除是固有数据变异情况出现的问题，这类数据往往会引起特殊的关注和重视，同时也是解决问题的关键。在公共管理领域应用孤立点挖掘，可以对公共管理工作起到巨大的促进作用。例如，对于工商管理部门而言，如果一个商品一直以来都是平稳的价格，突然间出现价格猛增的趋势，那么就需要对这一情况介入了解具体情况并进行有效的干预了，如早些年云南有人炒作兰花，一时间把兰花的市场价格抬的非常高，这一问题的引起关注就是充分利用了兰花市场价格数据孤立点挖掘方法，从而政府及时对这一行为进行了处理，使整个市场再度恢复平稳。

（四）时序分析在公共管理中应用。时序分析中一个非常典型的就是周期分析，利用周期模型进行挖掘，找到其中多次出现的模型，发现这些重复模型中存在的规律。应用到公共管理领域范围内，利用时序分析不但可以挖掘全周期模式，还可以挖掘部分周期模式。例如，针对一年当中每一年的每一天中对整年季节循环起到作用的规律，如哈雷彗星出现实现时间的推断，以及每年潮汐发生规律的时间等，这样有助于政府相应部门制定相关的指导政策，保证国家各项公共管理事务的正常进行。

三、结语

综上所述，数据挖掘这一前端的现代信息技术，已经逐步广泛应用于社会的各个领域，并且在有价值的信息资源挖掘，提高政府公共管理和服务能力，改善各领域行业管理质量和管理效率等方面发挥了至关重要的作用。同时，数据挖掘技术也在很大程度上提高了公共管理总体的信息化水平，具有十分广阔的发展前景，但其在应用过程中所受到的限制仍然不容忽视。

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苏州健雄职业技术学院）