Ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và giải pháp nâng cao hiệu quả tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học

Bài viết Ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và giải pháp nâng cao hiệu quả tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học này với mục đích đưa ra cái nhìn tổng quan tình hình nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và đề ra giải pháp nâng cao hiệu quả công tác tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học trên địa bàn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và giải pháp nâng cao hiệu quả tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐỂ QUẢN LÝ CƠ SỞ DỮ LIỆU THÍ SINH VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ TUYỂN SINH CHO CÁC CƠ SỞ GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Lê Thị Nguyên An1 Tóm tắt: Trong năm gần đây, sự bùng nổ của ngành công nghệ thông tin là nguyên nhân chủ yếu dẫn tới nhiều thách thức trong các lĩnh vực nghiên cứu. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của Internet khiến các nhà quản lý nhận thấy có quá nhiều áp lực trong công việc nhất là trong các lĩnh vực đặc thù: hàng không, không gian vũ trụ. Thậm chí các lĩnh vực khác: giáo dục, tài chính, ngân hàng, y học…cũng chịu áp lực không kém. Những thách thức lớn từ ngành giáo dục thường gặp không chỉ là chất lượng đào tạo, sản phẩm đầu ra… mà hiện nay áp lực lớn nhất chính là công tác tuyển sinh đầu và. Với lượng dữ liệu lưu trữ trong thực tế về thí sinh ngày càng nhiều. Nguồn dữ liệu này lại chứa đựng nhiều thông tin có giá trị và ảnh hưởng tới công tác tư vấn tuyển sinh hằng năm. Kết quả tuyển sinh là nhân tố quyết định sự tồn tại và phát triển của các cơ sở giáo dục đại học hiện nay. Bài viết này với mục đích đưa ra cái nhìn tổng quan tình hình nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật dự báo trong khai phá dữ liệu để quản lý cơ sở dữ liệu thí sinh và đề ra giải pháp nâng cao hiệu quả công tác tuyển sinh cho các cơ sở giáo dục đại học trên địa bàn.  1. Đặt vấn đề Khai phá dữ liệu là thuật ngữ ra đời vào cuối những năm 80 thế kỷ trước. Có nhiều định nghĩa khác nhau về khai phá dữ liệu, nhưng để diễn đạt một cách dễ hiểu thì khai phá dữ liệu là quá trình tìm kiếm những thông tin hay những tri thức có ích, tiềm ẩn và mang tính dự đoán trong các khối cơ sở dữ liệu lớn. Mục đích việc phát hiện tri thức từ khai phá dữ liệu là cốt lõi của quá trình khám phá tri thức. Khai phá dữ liệu nhằm tìm ra những mẫu mới, những thông tin tiềm ẩn mang tính dự đoán chưa được biết đến, có khả năng mang lại lợi ích cho người sử dụng và khai phá dữ liệu là tìm ra các mẫu được quan tâm nhất tồn tại trong cơ sở dữ liệu, nhưng chúng lại bị che giấu bởi một số lượng lớn dữ liệu. Ngày nay, công nghệ thông tin phát triển đồng nghĩa với việc phát triển các phần mềm ứng dụng. Phần mềm khai phá dữ liệu là một công cụ phân tích dùng để phân tích dữ liệu, phần mềm cho phép người sử dụng phân tích dữ liệu theo nhiều góc nhìn khác nhau, phân loại dữ liệu theo những quan điểm riêng biệt và tổng kết các mối quan hệ đã được bóc tách. Hiện nay, kỹ thuật khai phá dữ liệu đang được áp dụng một cách rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: thương mại, sản xuất, khoa học, y tế, marketing, ngân hàng, viễn thông, du lịch, internet…Những gì thu được từ khai phá dữ liệu thật đáng giá. Điều đó được chứng minh bằng thực tế như: chẩn đoán bệnh trong y tế, trang 1. ThS., Trường Đại học Quảng Nam 3 ỨNG DỤNG CÁC KỸ THUẬT DỰ BÁO TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU... web mua bán qua mạng cũng tăng doanh thu nhờ áp dụng khai phá dữ liệu trong việc phân tích sở thích mua bán của khách hàng… Ứng dụng của khai phá dữ liệu diễn ra mạnh mẽ bởi Big Data ngày càng phổ biến và tác động đến mọi ngành nghề trong mọi lĩnh vực. Các phương pháp khai phá dữ liệu ngày càng được biết đến, được ứng dụng rộng rãi và nhu cầu cải thiện ngày càng cao để có thể bắt kịp khả năng tính toán, tốc độ phân tích, khối lượng dữ liệu cũng như sự đa dạng của Big Data. Trong những năm qua sự tiến bộ của công nghệ kỹ thuật đã cung cấp các phần mềm với khả năng và tốc độ xử lý cực kỳ thông minh, cho phép nhiều đơn vị vượt ra khỏi các công việc thủ công tẻ nhạt và tốn thời gian để phân tích dữ liệu nhanh chóng, dễ dàng và tự động. Các bộ dữ liệu được thu thập ngày càng phức tạp, nhưng lại chứa đựng nhiều thông tin hữu ích. Các công ty bán lẻ, các ngân hàng, tổ chức tín dụng, công ty sản xuất kinh doanh, công ty viễn thông,… đang ứng dụng khai phá dữ liệu để phân tích mọi vấn đề để tối ưu giá cả. Mô hình khai phá dữ liệu này thường đi theo các bước sau: [1]-Trang 10 Hình 1: Qui trình khai phá dữ liệu [1] [1] Chọn lọc dữ liệu từ cơ sở dữ liệu sẵn có. [2] Xác định dữ liệu mẫu bằng cách làm sạch và tích hợp dữ liệu [3] Phân tích khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn và sau đó chuyển đổi dữ liệu đó thành thông tin, kiến thức có ý nghĩa. [4] Tiến hành khai phá dữ liệu và từ đó có thể: - Đưa ra những quyết định tự động. - Đề xuất các hạng mục giảm thiểu chi phí, giá thành. - Đưa ra các dự báo chính xác. - Khả năng thấu hiểu khách hàng … [5] Đánh giá mô hình để khẳng định kết quả qui trình khai phá dữ vừa được thực hiện 2. Sơ lược về khai phá dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ thí sinh  2.1. Các giai đoạn của quá trình tư vấn tuyển sinh Bài toán khai phá dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ thí sinh gồm 4 giai đoạn chính: 4 LÊ THỊ NGUYÊN AN [1] Nhận diện thí sinh. [2] Thu hút thí sinh. [3] Chăm sóc thí sinh. [4] Phát triển thí sinh.  Nhận diện thí sinh tiềm năng: các thí sinh được xem là tiềm năng khi chúng ta nhận thấy rằng khả năng các thí sinh này chọn cơ sở giáo dục của chúng ta sẽ là nơi theo học Đại học sau khi tốt nghiệp trung học phổ thông. Đây là công việc đầu tiên trong quá trình khai phá, công việc này chính là phân loại và phân tích thí sinh. Thí sinh được chia thành các tập con nhỏ hơn với các thuộc tính giống nhau như giới tính, sở thích, khối học, ngành đăng kí tuyển sinh... Nhiệm vụ phân tích thí sinh là tìm ra các phân khúc hấp dẫn của cơ sở giáo dục đại học dựa trên những thuộc tính của thí sinh như giới tính nữ thì nên học sư p ...