尹杨丽
桂林电子科技大学信息科技学院
【摘要】当前我国高等教育事业中数据挖掘统计工作存在一些问题，如更新慢、分析滞后、整体效率低等，不符合当前大数据时代下人们对数据价值应用的目标。本文结合笔者多年的研究与实践，探讨高等教育事业统计数据挖掘与分析的现状及有效的改进手段，以供参考。
【关键词】高等教育事业;统计数据;挖掘分析
伴随大数据时代的到来，大数据技术在各行业各领域中发挥的价值被越来越多人所认可，在高等教育事业中也不例外。有研究显示[1]，我国每年教育事业统计工作的调查指标接近2万项，几乎涵盖全国所有的学校与相关教育机构，总的数据超过60万条，而这些学校与教育机构中，高等教育统计又是非常重要的统计内容，在每年都要求层层收集与上报，再通过大数据进行汇总，以解决教育行业存在的一些问题，为促进我国教育事业发展奠定基础。
1.我国高等教育统计数据现状分析
在我国试用《中国教育监测与评价统计指标体系》后，在实践中进一步细化了教育的程度、办学条件、科研工作、国民接受教育情况等版块内容，共计超过100项的指标，而其中过半的均为高校等教育事业的内容[2]。为了更好地处理和应用这些数据，使其贯穿于采集、统计、诊断、分析等各环节，才能更好地为学校和我国教育事业的发展而服务。而近些年在应用大数据的实践中也可知，统计数据很大程度推动了我国教育管理工作的进步，使其决策效率在整体上有了显著的提高。但就目前的情况来看，依旧存在不少机械化上报的问题，没有微观指标的设计。而对于已纳入统计范畴的数据，也缺乏后续持续的分析，很多都只是简单说明与描述，没能发挥应有的反馈作用，即数据的利用率较低。目前我国高等教育统计数据工作存在的问题，大致可分为以下几点：（1）高等教育的统计工作有被动性，很多只是为了完成报表的任务，而从业人员也大多身兼数职，更多为上级服务，于是以传统的收集整理内部数据为目标，不去主动采集所需数据，更是难以将统计工作与学校的实际情况相结合。（2）统计口径很多，在报表的内容上如高等教育事业统计、固定资产投资统计等，各环节的要求不同，在时间点的规定上也各不一样，这会导致各部门统计出来的数据信息差距较大，难以真正被学校和教育部门所利用，甚至还有一些故意捏造数据的情况发生，导致数据失真和失效。（3）数据统计停留于表层是最常见的问题，这也与从业人员自身分析数据和利用数据为决策而服务的意识和能力有关。
2.导入大数据思维
在我国广泛应用大数据技术后，大数据思维也被越来越多人所熟知。简言之，大数据思维就是将所有可进行记录的信息作为有价值的数据，寻求其信息价值而具备的一种思维，该思维主要体现于以下几个方面：（1）大数据还包括非结构化数据的内容，众所周知，大数据的来源非常广，与传统的统计方法相比，大数据中含有很多非结构化数据的内容，这就为决策中客观分析结果提供了参考。（2）数据有动态化的特征，这就与传统获取的一次性静态数据不同，有价值的数据在特定时间内会发生变化。比如教育界一次性开展的统计调查工作，无法得到实时的数据，需随时跟踪对比，那么传统数据就有其滞后性的劣势。（3）数据样本也就是数据总体，大数据更重视各数据之间的关联，于是数据价值的覆盖面也越来越广，提倡全面汇总各项数据，绝不遗漏个别重要数据。（4）数据需要进一步挖掘才能完全体现其价值，由于大数据海量且繁杂，其中包含很多无效数据，其联系未能直观呈现出来，因此必须通过思考和挖掘，才能将无效数据剔除，确保获取的都是有价值的信息[3]。
由此可见，当前高等教育事业的从业人员要积极将大数据思维应用在挖掘数据和应用数据的工作当中，尤其要正视当前存在的数据更新缓慢、分析滞后、反馈情况不佳等问题，才能最大程度利用大数据的价值，为正确的决策拟定和施行而服务。
3.高等教育事业统计数据挖掘与分析的策略
3.1参考先进的教育数据统计分析和应用理念
全球范围内关于大数据的应用分析，美国是最早发展和应用的国家，而美国国家教育统计中心则是非常重要的机构，负责采集、分析、评估与发布的相关工作，为人们提供非常重要的数据与分析报告，帮助相关组织更好地进行管理和评价，提高监督能力。有价值的信息要转变为知识和智能化手段，就要对原始数据进行去重、清洗、筛选和加工，经分析后确定无重复数字信息的显现，真正能彰显出数据的本质，这样的信息才能被称为知识。应用获取的信息数据有助于解决实际问题，而在实际问题得到解决，实践经验逐渐积累的情况下，就形成了智能化的模式，这对很多事情的处理都有指导性的价值，非常适用于当代商业化及军事领域的需求。现代社会中科学研究是获取认知的主导，但其中以数据为关键基础的智能化已发挥更大的作用。这需要相关从业人员探索更新的分析方法，收集相关数据，为高等院校的日常运营管理、政策的完善等服务。在高等教育事业中，工作人员获取数据可集中为三处，第一是融入学术的参与，通过强化自我的认知与意识，在师生间学术探讨互动中突破障碍，形成有价值的调查报告。第二是积极采集内部的相关数据，找出相连性，为决策的制定奠定基础。第三是提高数据系统应用的综合性，有选择性地归纳第三方外部数据内容，创建有效的衡量方案，形成推进其进程的基准线，用以确定和分析数据的价值，更好地促进数据的价值利用[4]。
3.2树立开放性思维，打破高等教育中信息孤岛的现象
在高等教育事业工作中，学校或相关教育机构要以数据的收集分析为主要功能，创建可服务于推动教育事业发展的服务平台建设，不断完善教育统计数据库，使其可供学校和相关的教育组织人员共享，也为各种决策的支持提供服务和信息支撑。而从业人员则要积极转变对数据的认识和处理思想，在完善的信息公开制度基础上，树立开放性的思维，打破长期以来学校及其他教育机构之间的信息孤岛和壁垒，结合自身的实际发展情况互通有无，取长补短，形成系统化的良性发展循环体系，才能确保数据挖掘应用的价值最大化。
3.3加强教育人员的培训，提高人才对数据的挖掘处理能力
在各大高等教育院校中要成立数据分析中心，借此培养出具有业务能力的骨干队伍，结合历年的高等教育统计数据，对其进行高效的横纵向对比，形成每年的数据分析报告。在此基础上，不定期开展各种学术课题的研讨活动，整合事后监管、预测判断的功能，以形成具备优质服务能力、高效运作能力的现代化服务型教育团队，时刻为高等教育事业统计工作做准备。
3.4创建完善的数据教育质量保障体系
为了让挖掘数据的价值得到最大程度发挥，高等教育中获取的有效数据需经过深度精准的分析。进行整合时，还要注重对比不同教育机构、教育组织的历年核心数据，了解如专业设置、人才质量、师资力量、教学仪器等改革的效率，在对比中还能更好地看到学校发展过程的优势与劣势，不断提高其治理能力，最终进一步促进我国高等教育事业的发展。
4.结束语
综上所述，就我国当前的高等教育事业发展现状来看，无论在研究范围和方法应用上均有很大的发展空间，这需要相关部门的人员正确看待大数据在推进高等教育事业进步过程中的价值，真正重视对数据价值的挖掘，积极应用各种先进技术，覆盖全领域，形成更有针对性的推广模式，才能真正形成与之相适应的数据挖掘分析应用体系。
【参考文献】
[1]彭雪涛.大数据背景下的高校教育统计[J].广东农工商职业技术学院学报,2017,33(3):45-47.
[2]苏冠贤.高等教育统计服务高校管理的实践与探索[J].办公自动化杂志,2016,2(339):48-49.
[3]张志国.高等学校教育统计存在的问题及对策[J].天津职业技术师范大学学报,2016,26(2):63-66.
[4]王琳华.高校教育统计在教学评估中的应用统计[J].百家争鸣,2016,11(6):179-180.