計算機數據在檔案管理系統中的應用論文
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摘要：
時至今日， 計算機網絡技術已經被應用到多個領域， 不僅僅推動著社會的高速發展， 更是在很大程度上改善了民眾的生活。檔案管理工作也不例外， 同樣受到計算機網絡技術的深入影響。本文簡要介紹了計算機數據技術的發展現狀， 并對計算機數據技術在檔案管理系統的應用及價值進行深入探討分析。
關鍵詞：
計算機數據，檔案管理系統，運用探究
引言：
隨著網絡技術的快速發展， 以計算機為核心的信息技術給傳統的檔案管理帶來非常深遠的影響。傳統的檔案管理已經無法滿足現代社會對檔案信息的需求， 計算機數據在檔案管理系統中的地位越來越重要。有鑒于此， 本文即主要探討了計算機數據在檔案管理系統中的基本分類和具體運用， 以期促進計算機數據在管理檔案中的合理使用。
一、計算機數據挖掘技術
(一) 計算機數據挖掘技術
在檔案管理過程中， 計算機數據挖掘技術的運用最為廣泛。數據挖掘技術就是從繁雜的、隨機的、大量的數據中尋找關鍵信息。一般而言， 這些關鍵信息往往都是潛在的、隱形的、未知的。計算機數據挖掘技術主要是利用人工智能和統計學等相關學科， 高度分析數據庫中的數據并進行運算推理， 以獲取相關資料信息， 從而為人們決策奠定數據基礎。時至今日， 社會各個方面都開始運用計算機數據挖掘技術。
(二) 計算機數據挖掘技術的方法
二十世紀末期， 計算機數據挖掘技術產生。最初的計算機數據挖掘技術僅僅被應用于小范圍的計算研究中。今天， 計算機數據挖掘技術已經深入到我們社會生活中。一般而言， 計算機數據挖掘技術的方法主要包括以下幾種:
(1) 關聯分析法。關聯分析法主要是指從制定的數據庫中挖掘高頻率的項集模式知識。如某一商場就可以利用關聯分析法來了解客戶商品購買行為， 哪些商品的購買頻率高?通過分析商品之間的內在關系來了解客戶的購買習慣。
(2) 序列模式分析法。與管理分析法的目的相似， 序列模式分析法同樣是根據數據得出相關聯系。但序列模式分析法更加強調分析數據模式、數據過程， 并以此為據得出關聯性。
(3) 分類分析法。分類分析法就是尋找典型數據特征， 已找出模型， 以便為對未知數據進行自動分識別。
(4) 聚類分析法。聚類分析法主要是指在指定數據庫中搜索相關數據， 以了解其基本價值。仍然以商場為例， 商家就可以利用聚類分析法將客戶按照不同的關鍵詞進行分類， 尋找客戶的消費習慣和購買模式， 以為制定營銷方案奠定基礎。
(5) 孤立點分析法。孤立點主要是指數據庫中與常規模式不一致的數據。一般而言， 與常規模式不一致的數據往往就是設備出現故障的重要因素。孤立點分析法通常會被用來挖掘特殊信息。
在計算機數據挖掘技術運用過程中， 分類是核心更是重點。數據收集的質量高低， 都是由分類來決定。在實際分類過程中， 比較代表性的分類過程往往有:明確范圍、尋找屬性、研究屬性、選取算法、分類計算、結果顯示等。
二、計算機數據挖掘技術在檔案信息管理系統的運用功能
檔案信息管理不僅僅關系著人物的歷史記錄， 更是檔案管理者的工作智慧的體現。計算機數據挖掘技術運用到檔案信息管理系統中， 能夠有效提升檔案管理系統安全性， 提高檔案管理效率。
(一) 提升檔案信息管理系統安全性
檔案信息資料比較珍貴， 檔案信息的歷史性特征非常顯著， 時間越長， 檔案信息價值就越高。而保存時間越長的檔案信息， 其使用頻率同樣會隨之提升， 這同樣會對檔案信息管理產生不利， 導致檔案信息出現受損現象。況且， 檔案信息的安全同樣非常關鍵， 一旦造成檔案信息外泄， 不僅僅會直接侵犯相關人員的隱私權， 還會導致惡的社會影響， 使得檔案保管與使用者之間矛盾重重。而將計算機數據挖掘技術運用到檔案信息管理過程中， 必能夠有效減少此類事件的出現， 從而有效提升檔案管理系統的安全性。
(二) 提高檔案信息管理效率
將計算機數據挖掘技術運用到檔案信息管理過程中， 能夠有效避免傳統檔案工作模式的弊端， 為檔案信息管理系統提供完善平臺。當然， 計算機數據挖掘技術也能夠有效提高檔案信息管理的效率， 節省人工瑣碎事件， 加快檔案處理效率。除此之外， 計算機數據挖掘技術的運用同樣能夠促進檔案鑒定工作的進展進度， 能夠有效避免有價值檔案流失， 為檔案信息管理工作提供定量化的方法。
(三) 便于檔案信息管理的共享
在檔案信息管理過程中， 計算機數據技術的運用能夠實現網站信息的共享， 且提供檢索、目錄、卷宗等相關資源。利用計算數據技術還有利于構建檢索信息， 便于檔案信息查詢， 更是能夠實現數據高校傳輸， 有效節省人力物力， 提升檔案管理效率。當然， 檔案信息管理共享過程中必須堅持以安全為核心要旨， 避免檔案信息泄露。
三、計算機數據挖掘技術在檔案信息管理系統的運用表現
隨著社會現代化水平的不斷攀升， 檔案管理信息化工作同樣得到完善。計算機數據挖掘技術運用到檔案信息管理過程中能夠充分發揮數據挖掘的重要作用， 并為檔案數據信息利用奠定重要基礎。整體來看， 當前計算機數據挖掘技術在檔案信息管理系統的運用主要表現在以下幾個方面:
(一) 檔案分類法
檔案分類法主要是指將大量的、復雜的檔案根據不同的關鍵詞進行分門別類整理的方案， 將具有相同屬性的檔案歸到同一類別， 將不同屬性檔案歸到不同類別中。在整個檔案信息分類過程中， 數據挖掘技術則可以對這些檔案進行細致化分， 既有效提升了檔案信息檢索的效率， 也幫助工作人員對檔案進行分類。
(二) 檔案收集法
檔案收集法是計算機數據挖掘技術在檔案信息管理系統運用最為廣泛的表現。檔案收集法首先會對庫中信息進行分析， 并根據已知信息建立相關概念模型， 并將測試樣本放在概念模型中進行匹配， 如果能夠匹配則判斷概念模式認可測試信息。如檔案管理工作往往會就特定事件向客戶發放調查問卷， 并將客戶問答情況輸入到數據庫中。該數據庫會對客戶基本情況進行分類， 如年齡、職業、學歷等， 當新信息需要被輸入時， 系統則會系統對該信息進行分類， 便于檔案管理者查詢分類。再如高校圖書館利用檔案收集法可以了解到學生的閱讀習慣， 而圖書館管理人員則可以根據這些信息來為學生提供高質量、高效率的服務。
(三) 檔案保留法
檔案保留主要是指將老信息留住， 防止其檔案流失。對企業而言， 挽留老顧客相比于尋找新顧客的成本要低得多， 在挽留老顧客時， 了解老顧客的流失的原因非常重要。通過計算機數據挖掘技術， 企業能夠有效分析老顧客流失的原因， 從而針對性的采取相關措施， 防止其流失。
整體來看， 計算機數據挖掘技術能夠運用到各個檔案管理機構。不同的管理機構有著不同的檔案需求， 利用程度同樣存在差異。計算機挖掘技術能夠為檔案部門提供專業化、高效化的服務， 且能夠利用數據挖掘技術進行屬性分類， 比便于使用人員更加方便、快捷的尋找檔案信息。
結語
當前， 計算機數據已經被運用到各個領域， 且取得顯著成效。具體到檔案信息管理領域， 計算機數據挖掘技術的出現已經對檔案管理領域產生翻天覆地的影響， 更為新時期的檔案信息管理提供關鍵的平臺支持。未來， 計算技技術必然會隨著計算機網絡技術的不斷提高， 而在檔案信息管理領域發揮更大的作用， 實現真正意義上的檔案管理現代化。
參考文獻
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