数据挖掘技术在高校资产管理中的应用探析

陈丹琦

当前是一个大数据时代，高校的建设发展要与时俱进，跟上时代前进的脚步。高校要想在竞争激烈的教育行业中脱颖而出，就必须不断提升自身的影响力和竞争力，有效加强对各项资产的科学管理工作。随着国民经济的不断增长、科学技术的不断创新，数据挖掘技术发展得到了质的飞跃。众所周知，高校资产管理涉及到众多数据内容，通过高效利用数据挖掘技术对资产数据信息进行开发挖掘，不仅能够保障高校最大程度提高各项资产的利用率，为广大师生提供更加优质的服务，还能促进高校稳定持续的发展。

一、数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是指通过科学运用一些智能方法，从海量的数据信息中挖掘提取出具有现实价值的新颖信息知识，这些信息能够辅助各个行业领域做出最为科学的决策。数据挖掘技术作为一门综合交叉性学科，涉及众多的技术和理论。例如，常见的统计学知识、人工智能技术以及数据库技术等。当前，在市场中被广泛应用的数据挖掘技术包括联机分析处理、决策树、遗传算法以及数据可视化等。高校在建设发展过程中要高度重视数据挖掘技术的应用工作，以帮助高校提高资产管理综合水平，获取到更多有价值的数据信息，从而促进各项管理工作更加顺利的开展。

二、数据挖掘技术在高校资产管理中的实践应用

（一）数据挖掘技术在采购预算中的应用

采购预算作为高校资产管理工作中重要组成部分，主要作用是为了帮助高校节省更多的采购成本，创造出更多的效益。因此，采购预算编制实际工作水平直接关系到高校资产管理的整体质量。资产采购部门在进行预算编制前，必须深入开展对项目的调研分析工作，充分掌握项目的实际需求、技术指标参数以及时间等内容。只有认真做好前期的采购数据准备工作，才能真正发挥出采购预算在资产管理中的作用。

高校采购部门管理人员可以通过利用数据挖掘技术的时序模式和预测分析的科学方法，从不同的角度分析判断所要采购仪器设备的使用寿命，这些预测判断数据能够为高校采购预算提供科学依据。管理人员在采购预算编制中所要挖掘的数据主要包括设备维修记录、管理维护成本、损耗情况以及学科方向等，通过对数据进行科学分析，能够准确掌控到设备的使用寿命，从而更好地帮助高校去选购仪器设备等资产。

（二）数据挖掘技术在资产维修管理中的应用

高校相关工作人员在资产管理工作中，通过日常的维修管理能够有效延长各项仪器设备的使用寿命，为高校创造出更多的经济效益。高校在传统的资产管理维修工作中，往往通过个人的工作经验和水平进行综合管理维护，这样会造成较多实际问题发生。例如，对设备维护周期设置不合理，导致设备维护成本过高。然而，高校通过利用数据挖掘技术能够挖掘出众多设备维护管理工作中具有价值的信息内容，从而帮助管理人员对仪器设备展开科学的管理维修工作，节省更多的人工管理成本。管理人员运用高效实用的预测分析方法，能够从设备使用维修情况的相关信息总结出最佳管理方法，促使设备得到更为合理的维护和检修，有效延长设备的生命周期。与此同时，管理人员也可以通过使用预测分析方法，成功掌握了解到各项设备的实际养护检修费用，从而控制好设备的日常管理支出费用。

（三）数据挖掘技术在资产配置中的应用

资产配置作为高校资产管理过程的一个重要环节，是高校资产管理部门必须高度关注的工作内容。实现各项资源配置是高校资产管理人员的最终目标，只有充分发挥各项资产资源的作用，才能促进高校教育更好地发展进步。因此，高校管理部门必须对各项资产进行科学分配，不断加强对资产的分析利用工作。资产管理人员可以采用数据挖掘技术中的聚类分析法，严格按照学校当前的实际发展情况和水平，有针对性地对学校部门进行规划组合，实现科学决策分析，明确资产的最终分配方案，只有这样，才能促使高校资产管理配置活动更加科学高效。

三、结语

综上所述，高校要不断加強数据挖掘技术在资产管理中的应用工作，为广大工作人员提供大量具有价值的实时数据信息，从而帮助管理人员作出科学决策，实现对各部门数据的整合加工，最大化发挥出资产的作用，为高校节省更多的资源成本。

（作者单位：广东建设职业技术学院）