基于数据挖掘的标杆分析及地方高校教学管理应用研究

发布时间：2017-09-30 06:35

  本文关键词：基于数据挖掘的标杆分析及地方高校教学管理应用研究

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【摘要】：标杆分析作为一种绩效管理的有效方法，已在多个行业得到越来越广泛的应用。现有的研究多集中在一些传统的优化模型的直接应用，，已产生如随机前沿面分析、数据包络分析等一些标杆分析技术。数据挖掘技术已被广泛应用于数据特征提取等信息处理领域并取得众多成果。将数据挖掘技术引入到标杆分析中，可以减少不良数据和人们对数据的主观认识对分析结果的一些影响，能够满足复杂情形下的分析需求。但由于国内起步较晚，相应的综合型人才不足，这方面的研究成果还很少。而在此基础上将标杆分析用于地方高校绩效评估和教学管理应用的研究则更少。 基于此，论文首先讨论了标杆分析的相关基础理论，研究了一些经典的数据挖掘算法及其原理。然后结合地方高校教学管理需求，将数据挖掘方法有机融入到标杆分析中，用于地方高校绩效评估，丰富地方高校教学管理的理论和方法。论文主要工作如下： (1)研究了模糊c-均值聚类算法的主要思想，并结合标杆分析中需要合理选择标杆集的需求，建立了基于FCM的标杆集优化选择模型，并给出了求解算法，进行了算法复杂度分析； (2)研究了主成分分析的主要思想和数据包络分析中的几个典型模型，对于指标集过多不易分析的情形，建立了PCA-DEA混合模型，用于满足复杂绩效评估和分析的需要； (3)对某大学排行榜的部分数据和一些高校发展数据进行了分析，得到了备选标杆集的指标数据，结合所建立的模型，进行了两种情形（积极标杆分析和保守标杆分析）下的标杆集优化选择； (4)在获得的优化标杆集基础上，分别利用已有的DEA-WEI模型和所建立的PCA-DEA模型进行了地方高校绩效评估。结果表明，PCA-DEA能取得更有意义的结果，为提高教学管理水平提供新的数据支持。
【关键词】：标杆分析 数据挖掘 期望效用 模糊聚类 主成分分析
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G647.3
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 绪论7-14
• 1.1 研究背景7-9
• 1.2 标杆分析法在高校绩效评估中的优势9
• 1.3 国内外高校标杆分析的研究现状9-12
• 1.4 本文研究的主要内容及框架12-14
• 1.4.1 论文研究的主要内容12-13
• 1.4.2 论文研究的主要框架结构13-14
• 2 相关基础理论及方法14-26
• 2.1 标杆分析的基本数学理论14-17
• 2.1.1 期望效用函数理论14-15
• 2.1.2 理想点法15-16
• 2.1.3 层次分析法16
• 2.1.4 ELECTRE 法和 PROMETHEE 法16-17
• 2.2 数据挖掘17-26
• 2.2.1 数据挖掘简介17-18
• 2.2.2 主成分分析18-19
• 2.2.3 分类和聚类19-21
• 2.2.4 模糊聚类算法21-26
• 3 基于数据挖掘的标杆分析模型26-38
• 3.1 一些传统的标杆分析方法26-30
• 3.1.1 差距分析法26-27
• 3.1.2 数据包络分析法27-30
• 3.2 FCM 和 PCA 相结合的标杆分析建模30-34
• 3.2.1 基于 FCM 的标杆集优化选择30-33
• 3.2.2 PCA-DEA 混合模型33-34
• 3.3 模型分析34-38
• 3.3.1 标杆集优化选择算法分析35-36
• 3.3.2 混合求解算法分析36-38
• 4 应用实例38-49
• 4.1 数据来源38-40
• 4.2 指标集准备40-43
• 4.3 模型应用及结果分析43-49
• 4.3.1 应用实例 143-45
• 4.3.2 应用实例 245-49
• 5 总结49-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 附录一54-56
• 附录二56-57
• 附录三57-58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 茹宁;欧美高等教育基准法评介[J];比较教育研究;2004年04期

2 张玉岩;张炜;;高等教育标杆管理的研究现状与发展趋势[J];复旦教育论坛;2008年06期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 张大群;标杆比较分析的数学理论及其应用[D];中国科学技术大学;2009年

2 李晓燕;基于数据包络分析的标杆管理理论与应用研究[D];南京理工大学;2010年

本文编号：946730