０引言
隨着我國資訊化建設進程的不斷推進，許多高校都已經建立起各類基於業務的數據庫用於日常管理，作爲應用廣泛的新興學科，數據挖掘技術在高校教育資訊化中的應用前景較好，爲高校的管理、建設、服務過程的絕學提供了全新而科學的分析途徑。在新形勢下，高校學生思政管理工作面臨着巨大挑戰，所以適時不斷調整思想工作的途徑，加強先進經驗的交流，可以有效的提高高校思政工作的效果，對此，本文藉助數據挖掘技術進行嘗試，透過聚類結果分析，所挖掘到的資訊對學生工作具有一定的參考價值。
１數據挖掘技術在思想政治教育中的實際應用
１．１思想政治教育管理隨着高等教育的不斷髮展與普及，給高校思想政治教育帶來一定挑戰，在通常情況下，學校相關部門會對教育管理工作進行數據收集，但是目前對這些數據的處理還處於底層的查找與簡單分析階段，不能夠挖掘出其中的價值。爲了更加具體的瞭解思政教育工作者的工作情況，學校每學期會組織學生對輔導員的工作進行評議，填寫輔導員“工作考覈量化表”如何從中提取有價值的資訊，對高校思想政治教育有非常重要的意義［１］。１．２解決方案數據挖掘屬於一個方案得到肯定的過程，是數據分析研究的深層系手段，將數據挖掘技術運用到輔導員工作考覈中具有特別意義。例如：透過數據挖掘技術手段分析“輔導員工作考覈量化表”中的數據，可以瞭解“某所高校思政管理整體水平”，在管理中“哪些方面做得好，哪些方面做得不到位”等相關問題。透過這些結論進一步完善高校思政教育管理。本文提出運用聚類分析的數據挖掘技術對輔導員的工作成效數據進行分析，將大批的數據轉換爲聚類結果，從而更好的對數據加以利用。數據挖掘過程.步驟１：明確數據挖掘的對象和主要目的，透過數據挖掘雖然不能預測最終結果，但是可以對所研究的問題進行預測，所以挖掘目標的確定是數據挖掘的關鍵步驟［２］。步驟２：數據採集，該過程的任務比較繁重，並且需要時間比較多。在品勢的教育管理中，要認真的收集數據資訊，一部分數據是直接可以拿到的，一部分數據則需要透過調研才能獲得。步驟３：數據預處理，將收集到的數據轉變成可分析的數據模型，該模型是根據算法來準備的，不同的算法對數據模型的要求是不一樣的。步驟４：數據類聚挖掘，透過類聚挖掘能夠將數據模型劃分爲相似的多個組，該過程主要爲數據模型的輸入過程以及聚類算法的選擇進行實現。步驟５：聚類結果分析，該過程主要分析研究聚類數據挖掘之後得到的多個組屬性。步驟６：知識應用，將研究所得的資訊集成到輔導員的管理教育環節中，思政工作者透過該結論促進教學管理，形成良好的管理方針［３］。
２數據挖掘技術在思政教育工作中具體方案實施
２．１確定數據挖掘對象收集並整理某大學２０１７年“輔導員工作考覈量化表”，整理其中關於輔導員教育管理的１２０張考覈量化表，嘗試解答高校思政教育中存在的問題，經過對有價值數據的挖掘，得出結論爲教學管理帶來有效的指導價值。２．２數據採集從學校學生工作處，蒐集２０１７年度“輔導員工作考覈量化表”。２．３數據預處理“輔導員工作考覈量化表”要求輔導員在“堅持標準，獎懲分明，客觀公正的對待每一位學生。”“認真做好勤工助學活動。”“正確分析學生的思想動態”等幾個指標項目中，根據輔導員的實際工作表現，劃分爲“優秀、良好、合格、較差、差”五等類型等級。最終獲得比較完整的考覈記錄工作考覈量化表１１７張。２．４數據轉換在工作考覈量化表中考覈等級的項目共１５項，如何將數據合成到一個聚類分析的模式中非常關鍵，按照“管理態度”“管理能力”“管理方法”“管理效果”四方面屬性來對工作考覈量化表中的數據進行重新組合：其中“管理態度”＝（堅持標準＋與同學之間感情融洽＋言談得體＋辦事客觀）／４“管理能力”＝（準確掌握貧困生情況＋準確掌握特殊羣體＋嚴格教育與查出違紀學生＋勝任工作＋組織學生做好評優工作）／５“管理方法”＝（每週３次以上探入班級宿舍＋積極參加檢查學生早操＋學生獎學金髮放到位＋有準備的與學生談話＋檢查宿舍衛生）／５“管理效果”＝（積極參加團活班會＋課下了解學生思想狀況＋評論與建議）／３透過以上處理，可以將工作考覈量化表關係到的十五個考評等級統一演化到四個屬性中。然後針對１１７份數據樣本資訊的４個屬性採取聚類挖掘的方法進行研究。透過樣本預處理得到數據樣本.２．５數據聚類挖掘數據的聚類挖掘採用劃分方法中的經典算法Ｋ均值以及Ｋ中心點算法，其中Ｋ代表類別個數（Ｋ＝３），主要挖掘思路爲：將ｎ個對象劃分爲Ｋ個簇，使同一簇中的對象具有較高的相似度，Ｋ均值算法主要是使用簇中對象的平均值作爲參考值。Ｋ均值算法的複雜度可以透過進一步計算得出Ｏ（ｎｋｔ），ｎ代表簇的數量，ｔ代表反覆迭代的次數，在一般情況下，ｋ與ｔ都會遠小於ｎ。針對所要分析的數據樣本，四類屬性都是透過數據轉換而得到的，所要的'數據都是算術平均值，所以產生孤立點的可能性非常小，最終選用Ｋ均值的算法來運用於本研究的數據聚類中。一般情況下，Ｋ均值算法當局部取得最優解時會終止，所以一定要對數據樣本進行改進，考察數據樣本資訊的綜合比例分佈情況，採取進一步措施對Ｋ均值算法進行改進得到三個等級樣本，３數據挖掘算法流程３．１算法實現的流程算法實現流程。在Ｋ均值算法中，函數ＬｏａｄＰａｔｔｅｒｎｓ的作用主要是將數據資訊裝載到程序中，目的是爲了從數據庫檔案中讀取相關資訊，並且將檔案中的數據轉換成樣本數組。函數ＲｕｎＫ－Ｍｅａｎｓ（）的作用是算法的主程序，將所有對象同簇中心距離進行對比，然後將對象劃分到最近的簇中。函數Ｓｈｏｗ－Ｃｅｎｔｅｒｓ（）代表算法所描述的聚類中心。函數ＳｈｏｗＣｌｕｓｔｅｒｓ（）表示樣本的標識符號［４］。３．２主控程序ＲｕｎＫＭｅａｎｓ（）的調用從而找到最短距離的簇，然後運用ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅＳａｍ－ｐｌｅｓ（）將所有對象劃分到最近的簇當中，算出所有簇中對象的平均值，作爲新的質心，如果所有新的質心不發生改變，則聚類結束。
3聚類結果分析
本文運用Ｋ均值算法對１２０個數據透過數據轉換得到的樣本數據進行分析，對管理態度、管理能力、管理方法、管理效果４個屬性進行數據挖掘聚類，設定初始ｋ值爲３，最終挖掘到的結果.根據以上結果，每個簇所包括的數據樣本最後的比例分佈範圍如下：簇１（較好）共計３６個樣本，刪除定義樣本，剩餘３５個數據樣本，佔３５／１１７＝３０％。簇２（中等）共計７４個樣本，刪除一個標準樣本，剩餘７３個數據樣本，佔７３／１１７＝６２％。簇３（較差）共計１０個樣本，刪除一個標準樣本，剩餘９個數據樣本，佔９／１１７＝８％“管理態度”＝０．７７＊３０％＋０．６１＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６３４“管理能力”＝０．７７＊３０％＋０．５７＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６０９２“管理方法”＝０．７４＊３０％＋０．５４＊６２％＋０．２８＊８％＝０．５７９２“管理效果”＝０．７９＊３０％＋０．５６＊６２％＋０．３０＊８％＝０．６０８２從總體得分由高到低排序爲：管理態度、管理能力、管理效果、管理方法。總體上證明該校的思政管理水平屬於中等偏上的。
４總結
數據挖掘，主要是透過對原始數據的分析、提煉，找到最優價值的資訊的過程，屬於一類深層次的數據分析方法。將數據挖據技術運用在高校思想政治教育中，有利於對思政教育工作者的多項工作指標進行分析，對其綜合能力進行評定，爲高校進一步完善思想政治教育管理決策，準確定位人才培養目標，加強教育團隊建設提供有效的數據依據。
參考文獻
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［２］範宸西，韓鬆洋．思想政治教育在高校內涵式發展中的重新定位［Ｊ］．中共珠海市委黨校珠海市行政學院學報，２０１５（４）：５０－５４．
［３］吳小龍，張麗麗．大數據視角下高校思想政治理論教育創新［Ｊ］．江西理工大學學報，２０１７（８）：２０－２３．
［４］李平榮．大數據時代的數據挖掘技術與應用［Ｊ］．重慶三峽學院學報，２０１４（５）：１５９．
［５］舒正渝．淺談數據挖掘技術及其應用［Ｊ］．中國西部科技，２０１０（２）：１４８－１５０．
作者:關翠玲 單位:陝西財經職業技術學院