科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用之研究

劉思言

摘要：文章首先對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘；技術應用

1 數(shù)據(jù)挖掘技術及其具體功能分析

所謂的數(shù)據(jù)挖掘具體是指通過相關的算法在大量的數(shù)據(jù)當中對隱藏的、有利用價值的信息進行搜索的過程。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計等等。數(shù)據(jù)挖掘技術具有如下幾個方面的功能：

1.1 關聯(lián)規(guī)則分析

這是數(shù)據(jù)挖掘技術較為重要的功能之一，可從給定的數(shù)據(jù)集當中，找到出現(xiàn)比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X>Y，在數(shù)據(jù)庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關聯(lián)規(guī)則下，只要數(shù)據(jù)滿足X條件，就一定滿足Y條件，數(shù)據(jù)挖掘技術的這個功能在商業(yè)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(xù)數(shù)值的預測，來達到挖掘數(shù)據(jù)的目的。例如，已知企業(yè)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(xiàn)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(shù)據(jù)歸為同一個類別，通過聚類分析能夠從數(shù)據(jù)集中找出類似的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)進行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數(shù)據(jù)庫分為若干個相似的組。

2 科研管理中數(shù)據(jù)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(guī)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(fā)明和創(chuàng)造新產品提供理論依據(jù)。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(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)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(tǒng)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(xiàn)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(yè)內專家的評審論證之后，擇優(yōu)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(fā)現(xiàn)，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(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且系統(tǒng)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(fā)給相關的評審專家、對評審結果進行自動統(tǒng)計等。從本質的角度上講，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所完成的這些工作流程，就是將傳統(tǒng)管理工作轉變?yōu)樾畔⒒９蚀耍瑧攲σ延械臄?shù)據(jù)進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據(jù)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(shù)據(jù)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(guī)則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據(jù)，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(huán)節(jié)中，對數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的Apriori算法進行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出關聯(lián)規(guī)則，在對該規(guī)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(huán)節(jié)，為提高項目管理的效率和水平，可對數(shù)據(jù)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(tǒng)，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(guī)則，為找出這些規(guī)則，需要借助數(shù)據(jù)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(tǒng)時間較早，從而使得系統(tǒng)本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統(tǒng)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(shù)據(jù)庫管理人員，處理的也都是常規(guī)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(tǒng)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(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數(shù)據(jù)挖掘技術的OLAP，即數(shù)據(jù)庫聯(lián)機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數(shù)據(jù)進行觀察，進而深入了解數(shù)據(jù)并獲取所需的信息。利用OLAP可以發(fā)現(xiàn)多種于科研課題有關信息之間的內在聯(lián)系，這樣管理者便能及時發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)挖掘技術能夠對科研項目的相關數(shù)據(jù)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(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數(shù)據(jù)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(jù)，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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