基于數(shù)據(jù)挖掘的應用型高校物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)模式分析

錢進 楊露

摘? 要：本文將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)模式的調研分析當中，并以安徽新華學院物流管理專業(yè)畢業(yè)生為研究對象，借助畢業(yè)生學情以及職業(yè)發(fā)展情況數(shù)據(jù)，進行針對性地收集和整理，使用TAN分類器及GRI算法分析，發(fā)現(xiàn)原有人才培養(yǎng)模式中的不足，最終建立了完整的Clementine中物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模型。

關鍵詞：物流管理? 人才培養(yǎng)? 數(shù)據(jù)挖掘? 應用型本科

中圖分類號：G642;F250-4? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）10（a）-0195-04

Abstract： In this paper， data mining technology is applied to the research and analysis of innovation and entrepreneurship talent training mode. And the logistics management graduates of Anhui Xinhua university are taken as the research object. With the help of the graduates' learning situation and professional development data， targeted collection and sorting are carried out. By using Tan classifier and GRI algorithm analysis， the shortcomings of the original talent training mode are found. Finally， a complete training model of innovative and entrepreneurial talents of logistics management in Clementine is established.

Key Words： Logistics management; Personnel training; Data mining; Applied undergraduate

目前，由于網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展，物流成為行業(yè)炙手可熱的香餑餑，相應的人才需求逐漸擴大。對于高校而言，培養(yǎng)符合社會化條件的物流人才，順應時代需求是教育本身的趨勢之一。近年來，隨著“雙創(chuàng)”政策的傾斜，各大高校均蓄勢待發(fā)，積極培養(yǎng)各專業(yè)類型的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才。這既是教育改革要求，對于物流專業(yè)來說也是專業(yè)發(fā)展的需求。因此，積極探索符合應用型本科高校的物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式成為各大物流教育工作者的必經(jīng)之路，也是應用型本科高校管理者的指向標。

筆者將采用數(shù)據(jù)挖掘技術對人才培養(yǎng)模式進行分析，通過收集在教學過程中學生遺留下的學情資料，對學生在未來就業(yè)中不同崗位工作操作情況及職業(yè)個性變化和缺陷進行量化分析和預測，從而對學生的行為性格進行干預，最大可能地幫助學生解決在其職業(yè)生涯過程中可能所遇到的問題。

1? 問題描述

在當前雙創(chuàng)背景下，具有高素質的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才非常緊缺，且截至目前的理論研究均是從教學模式、方案修訂等方面展開的，從實踐角度運用客觀數(shù)據(jù)分析的非常少。基于此，探索創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式改進方案尤為必要。

借助數(shù)據(jù)挖掘思想，對學生學情以及職業(yè)發(fā)展情況進行量化跟蹤，從而對學生異常學情進行及時干預矯正，促進對學生培養(yǎng)模式的完善，提高教學質量，實現(xiàn)人才培養(yǎng)模式改進，對于應用型本科高校培養(yǎng)社會需要的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才具有十分重要的意義。

2? 物流管理專業(yè)人才培養(yǎng)模式因素獲取

2.1 數(shù)據(jù)選取

選取安徽新華學院物流管理專業(yè)畢業(yè)生為研究對象，通過數(shù)據(jù)挖掘技術，對其學情以及職業(yè)發(fā)展情況數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)挖掘，分析在當前應用型本科高校物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)特點的基礎上，提出構建創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型，并結合得出的學校功能以及學生特點幾方面因素對其進行綜合分析、對比和研究，然后采用數(shù)據(jù)挖掘相關技術進行人才培養(yǎng)模式模型與算法設計，對其人才培養(yǎng)模式效果進行檢驗和評價。

2.2 因素選取

經(jīng)過研究現(xiàn)狀的總結，在物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式眾多的影響因素中，有些因素對物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式是隨機性的，并無規(guī)律可循，也無直接的意義，所以并不列入因素選取范圍，然而針對一些對物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式過程中起到重要影響的因素要加以分析，確定是否列入選取因素。結合專業(yè)畢業(yè)學生的學習狀況、職業(yè)素養(yǎng)、個性等內(nèi)容進行分析，本文擬選取的因素如下：序號、課程1、課程2、課程3、課程4、 課程5、課程6、課程7、課程8、總分、智育成績。

3? 物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式關聯(lián)分類過程

物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式數(shù)據(jù)挖掘分析過程，將應用TAN分類器及GRI算法兩種方法，這兩種方法的過程如下。

3.1 TAN分類器過程

TAN分類器過程具體的分類方法：

（1）通過訓練集計算每一對屬性之間的條件互信息，，

（2）構造最大加權生成樹。

遵照選擇的邊不能構成回路的原則，按照邊的權重由大到小的順序選擇邊，構成最大權重跨度樹。

（3）給定任意未知類別的實例，根據(jù)貝葉斯公式，計算后驗概率，選擇使后驗概率最大的類標簽：

3.2 GRI算法過程

將該過程用程序形式描述會更清晰，描述如下：

GRI算法最終生成關聯(lián)規(guī)則。

通過應用TAN分類器及GRI算法兩種方法后得到物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式關聯(lián)分類規(guī)則，進而應用于物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式中，據(jù)此得到物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式新策略，起到改進物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式的作用。

4? 物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式數(shù)據(jù)挖掘

4.1 初始參數(shù)

選取安徽新華學院物流管理專業(yè)畢業(yè)生部分成績情況作為實際研究案例，應用“數(shù)據(jù)選取原理”，得到與此次數(shù)據(jù)挖掘密切相關的信息數(shù)據(jù)表，其內(nèi)容包括：序號、課程1、課程2、課程3、課程4、課程5、課程6、課程7、課程8、總分、智育成績等信息，安徽新華學院物流管理專業(yè)畢業(yè)生成績表部分數(shù)據(jù)截取如表1所示。

4.2 數(shù)據(jù)分析

應用數(shù)據(jù)挖掘技術中的貝葉斯網(wǎng)絡和GRI算法兩種方法，分析表1中的課程物流工程成績分數(shù)與其他相關數(shù)據(jù)。完整的Clementine中物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型如圖1所示，具體執(zhí)行該物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型是通過對各項因素數(shù)據(jù)類型的確立，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)流的運行進行數(shù)據(jù)分析的。

根據(jù)上述Clementine中的物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型，對其物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式相關的歷史數(shù)據(jù)進行分析，得到如下17條物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型獲取規(guī)則如表2所示。

結合上述物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型獲取得到的關聯(lián)分類規(guī)則，對安徽新華學院物流管理專業(yè)畢業(yè)生情況進行分析，智育成績有待提高的學生需分別在課程1、課程2、課程3、課程5、課程6等課程方面提高成績，從而能夠及時了解問題并針對問題進行解決，真正的實現(xiàn)因材施教。

5? 結語

總結以上論證過程：通過收集初始學生學情數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)挖掘技術中的分類方法進行分析，得到物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式模型關聯(lián)分類規(guī)則，進而實現(xiàn)了對原始數(shù)據(jù)的量化分析和預測，對學生學情以及職業(yè)發(fā)展情況展開了及時跟蹤，也對學生異常學情進行了發(fā)掘。

總之，在經(jīng)過對安徽新華學院物流管理專業(yè)畢業(yè)生情況統(tǒng)計分析之后，發(fā)現(xiàn)原物流管理專業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)模式相對效率并不高，究其原因可能存在多個方面的綜合影響。但就學校的人才培養(yǎng)模式方面，為進一步提升創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型人才培養(yǎng)效率和質量，建議教學單位應從各個方面展開人才培養(yǎng)模式的改善：一方面合理改善人才培養(yǎng)模式的教學結構;另一方面，可以加大在人才培養(yǎng)模式下的學生學情的監(jiān)管跟蹤，及時更正完善模式的不足。

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