数据仓库与数据挖掘在图书馆决策管理中的应用

吕欣

摘要：时代在快速发展，科技在高速进步，计算机信息与技术已经遍布在各行各业，在高校教育工作的管理过程中，计算机与信息技术已经得到了广泛的应用。在高校管理当中，各个管理部门都成立了自己独立的信息管理系统。现阶段，有许多高校都在学校管理过程中，结合以往的方式方法去总结发现问题，然后通过现在阶段的信息管理模式进行经验分析。在高校的图书馆当中为了对其进行科学有效的管理与决策，就必须进行有效的信息收集与分析，最好的方法是建立数据仓库，从图书馆当中的大量信息中挑选出有用的信息，做出科学有效的决策。

关键词：数据仓库；数据挖掘；图书馆；决策管理；实际应用

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）06-0089-01

1 数据挖掘的基本功能

1.1 概念描述

对某一个对象的实际内涵进行描述并且将其存在的相关特点进行概括。一般情况下概念描述分为区别描述以及特征描述，特征描述是对对象的共同特征进行描述，而区别描述是描述不同对象之间的区别。

1.2 自动的预测趋势以及行为

数据挖掘在大型全面的数据库当中要找到预测性信息，曾经需要不断大量的分析问题现在可以直接利用数据本身得到相应的结果。

1.3 关联分析

在数据库当中，有着一种重要的可被发现的知识，那就是数据的关联，如果两个或者两个以上的变量之间存在着一定的规律性，这就称之为关联。关联有三种分类，分别是因果、简单以及时序等类型，在数据库当中找到存在的潜在关系就是关联分析的主要目的。关联分析的生成规则有着一定的可信度。

1.4 偏差检测

在数据库当中经常有一些异常记录下的数据，在数据库当中检测这些偏差非常有必要。偏差包括许多潜藏不明显的差别，但却是实际存在的，比如在分类当中的的不正常实例、观测结果和模型的预测值的偏差以及不符合规则的特例等。解决这些问题的基本方法是找到参照值和观测结果之间的差别。

1.5 聚类

把数据库当中的记录区分成一系列有意义的独立子集，这就是聚类。其使人们对于客观现实的认识得到了增强，并且决定了偏差分析和概念描述。教学分类学以及一般情况下的传统模式的识别方式是聚类技术的主要分类。

2 数据挖掘的一般流程

数据挖掘技术一般分为三个步骤，即数据准备、数据操作、结果表达和解释。

第一步，数据准备；数据准备这一步可以分为集成、选择以及预处理等三个小步骤。区分出需要分析处理的数据集合、使数据挖掘的质量得以提高以及缩小数据的处理范围等是数据选择的主要目的，而数据的预先处理的主要目的是解决数据挖掘工具的局限性。

第二步，数据挖掘；在数据挖掘的阶段又分为目标建立、工具选择、模型探索和结果评价等四个阶段。结果评价指的是将数据挖掘与搜索的过程进行多次重复的记忆，对于调整的精度进行调整，以此来达到最终目的。

第三步，结果的解释以及表述阶段；把最終用户决策的目标当作依据对其搜索的信息进行探索分析，把相对来说有意义的信息提取出来然后提交给数据的决策者。

3 在公共图书馆的管理决策当中护具挖掘技术的实际应用

3.1 对信息资源的优化建设

公共的图书馆对于文献的购置并不是自由的，而是有着极为严格的限制的。因此，关于如何正确的协调各门科目之间的比重分配，各种不同种类之间的文献保持什么样的平衡才能够使得这些经费的效益能够得到最大效益的发挥。这其中毫无意外会存在个人主观性甚至是被个人喜好所左右的情况，这样一来，就会造成图书馆的有效经费无法用到刀刃上，以至于图书馆的资源无法得到有效的使用致使信息资源存在很大的漏洞。

3.2 读者的实际需求分析

现阶段，一般的需求研究都是以读者的需求为依据，因此存在很多大的局限性。这种形式下的需求的得到方式相对来说比较简单容易施行，但是却也存在着很多实际性问题。当前，对于需求领域的研究没有涉及到这一方面，读者的阅读行为的细分都是以调查研究作为实际依据的。然而在实际当中，读者借阅的大量数据可以完全体现读者的阅读行为。

4 结语

高校图书的管理者在对高校图书馆的管理中，探索并发现了更加适合现在状况的管理途径，即数据挖掘技术与数据仓库技术，然而，我国目前的数据仓库技术的应用还不够成熟。从高校图书馆的角度来看，在其进行管理工作的过程中，将数据仓库技术与数据挖掘技术融入其中，在现有的数据管理系统的基础上建立开创出针对于图书馆管理工作的数据仓库。这样以来，可以使本校的竞争力得以增强，管理者的决策得到辅助，同样能够让学校在社会竞争越来越激烈的环境下占据优势。

参考文献

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