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数据挖掘技术在高职就业分析中的应用研究的开题报告
引言：
随着科技发展，数据挖掘技术已经成为各个领域的重要工具，尤其对于大型数据的分析和应用，数据挖掘技术可以更加高效和准确地提取出有用的信息，对于高职就业分析也具有重要的应用价值。本文拟就数据挖掘技术在高职就业分析中的应用展开研究。
一、研究背景以及研究意义：
随着高职院校数量的不断增加，高职生的就业问题也越来越引起人们的重视。高职生就业涉及到多个方面，如培养方案、专业设置、校企合作等等，这些都需要我们进行详细地分析，才能找出其中的关键点，从而更精准地预测高职大学生的就业前景。数据挖掘技术在这方面拥有巨大的应用潜力，可以从大量数据中分析出职业发展趋势、就业市场变化等重要信息，为高职生的就业提供更加精准的指导。
二、研究主要内容：
（1）搜集高职生就业相关数据：本次研究将收集高职生就业数据，分为学院、专业、毕业年份、就业单位、职业类型等多个维度，以了解高职生就业状况的变化趋势。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除异常值和缺失值等无效数据。
（3）数据挖掘：选取适合高职生就业数据挖掘的算法进行挖掘，如关联规则算法、聚类算法、分类算法等，从而找出不同维度数据之间的相关性，提取出数据中的规律和模式。
（4）结果分析：将挖掘出的数据进行可视化展示和分析，探讨高职生就业的特点和趋势，为高职学校、学生和企业提供更加科学的就业指导和决策支持。
三、预期成果：
本次研究旨在探究数据挖掘技术在高职生就业分析中的应用，预计可得出对于高职生就业的趋势和规律，并根据分析结果提供相应的建议和决策支持。通过本研究，有望提高高职生就业的质量和水平，同时也可以为数据挖掘技术在其它领域的应用提供借鉴和参考。
四、研究方法：
采用资料法和实证研究方法，先收集和整理高职生就业方面的相关数据，然后运用数据挖掘技术进行分析和挖掘，提取数据中的关键信息和特征，对数据进行可视化处理，最后进行结果分析和解释，得出本次研究的结论。
五、研究计划：
本次研究计划按照以下步骤进行：
1.搜集高职生就业数据；
2.数据预处理；
3.数据挖掘；
4.结果分析和解释；
5.论文撰写和结论总结。
预计完成时间是三个月，其中前三个月用于数据的收集、处理和挖掘，最后一个月用于论文的撰写和总结。
六、参考文献：
[1]吕振中.数据挖掘在高校学生心理学中的应用[J].高教探索,2016,03:56-57.
[2]陈行功.基于数据挖掘的高校毕业生就业研究[J].毕业论文,2019,07:29-30.
[3]李咏梅,葛志明.高等教育数据挖掘研究综述[J].高教质量保障与评估,2017,04:53-58.
[4]徐丽婷.大数据时代高职学生成长成才机制研究:基于数据挖掘的视角[J].中国职教,2019,13:1-5.