科研项目管理系统研究与开发

1前言

相比较于以往，如今数据库的数据与日剧增，依照传统的科技方式已经无法从中迅速提取出有效地信息，也无法整理好日益增加的数据。所以，我们需要更加先进的技术作为支撑，例如，数据挖掘技术，这样我们便能够对大量的数据进行整理、提取、挖掘，使得科研管理的水平得到提高，从而可以更好地研究和开发一些科研项目管理系统。因此，我们应该基于更加先进的数据挖掘技术，来更好地研究和开发科研项目管理系统。

2数据挖掘技术的相关介绍

2.1数据挖掘技术的概念。数据挖掘技术实际上就是从海量的、不全面的、不清晰的、随机的、嘈杂的数据库中提取和挖掘那些虽不为人知但是又携带有用信息和知识的数据的一个过程。可见，数据挖掘技术能够带领我们获取更多有用的知识和信息，进而有利于工作效率的提升，从而获取最大的效益。目前，我国对数据挖掘技术的利用还处在不断试探性的阶段，才刚刚取得一点成效，但是，国外对数据挖掘技术已经展开了比较普遍的利用，例如，在金融行业，通过对金融数据的挖掘，可以预测贷款的偿还时间；因此，在未来的某一天，我国的企业也会对数据挖掘技术进行普遍的利用，因为它是社会发展的必然产物。2.2常用的数据挖掘的方法。数据挖掘技术的方法，目前为止主要有两个：一个是描述性数据挖掘，另一个是预测性数据挖掘。顾名思义，描述性数据挖掘主要是对数据库中相关数据的特点以及规律做出一个系统性的总体归纳；那么，预测性数据挖掘便是根据对这些数据做好的总体归纳，进而对其将来可能会产生的某些行为和趋势进行一定程度上的理论推测。

3科研项目管理系统的应用介绍

3.1科研项目管理系统的简介以及应用环境。科研项目管理系统主要是为在校的老师提供一个简洁、易用、高效的项目管理工具，它是基于Web开发，不需要安装，主要针对移动端的使用。通过该应用，用户可以更加方便快捷的查看自己所参与项目的详情，并且能及时对项目进行管理，而且，本系统提供了预警项目的提示与结题项目的开支数据分析，为用户提供了更多的便利。3.2科研项目管理系统的主要功能以及相关介绍。3.2.1界面简约，项目一览无余。用户在登录后的首页便可以看到所有参与项目的名称、经费等，并支持用户新建、搜索项目，让用户更方便的查看和管理项目。3.2.2项目统计及预警，告知用户及时处理预警项目。用户在“我的”页面下，可查看到自己的参与项目总数、结题项目数及即将结题（小于6个月）或者已结题但仍有经费的预警项目数。3.2.3预算科目自主添加，项目经费合理分配。用户在新建项目后，可以使用应用提供的预算科目，也可以自主添加预算科目，并为所添加的预算科目分配一定的预算资金，便于项目小组合理管控资金。3.2.4详细记录开支，把握经费去向。在项目产生一定的开支后，用户可在项目详情中对应的预算科目下添加详细的开支记录。

4数据挖掘技术在科研项目管理上的应用

科研项目管理大体分为4种，主要包括科研项目的申报、立项和跟踪、结题、登记成果等。如今，随着计算机和互联网技术的逐渐普及，全国各地的科研机构构成了一个大型的科研项目管理系统，其中主要包括：课题的基本信息、科研人员的信息、科研条件的信息等，对这些数据的分析我们需要采用先进的数据挖掘技术，才能保证更快更好地获取有用信息。目前，科研项目管理系统主要通过对科研项目信息进行删减、增添、查找、登记等一些传统方法，实现课题的进展与结题、经费的使用等，这类功能我们叫做联机事务处理，对于联机事务处理，它不是面向于全部人员，而仅仅是针对于数据库的操作者，主要应用在处理平常的大小事务。总所周知，科研项目的管理者和决策者需要对大量历史数据进行综合性的分析研究和提取，得到支持管理和决策的准确数据，而要想实现这种功能，那就需要对数据库进行联机分析处理，以便管理决策人员能够迅速地从各个方面查询到所需要的数据，从而达到深入了解项目数据，并且能获得所需信息的目的。因此，通过数据挖掘技术我们可以对科研项目管理的相关数据进行提取和处理，将有限的精力集中用于科研项目管理最关键的地方，避免做很多无用功。

5科研项目管理系统的研究和开发

随着社会的不断发展，科技信息化技术的不断进步，全国各地的数据库规模也日益增长、逐步完善，形成了一个不小的规模，所以，这也就意味着数据挖掘技术在日后的发展中，依然具有非常重要的作用。因此，基于数据挖掘技术的科研项目管理系统也会越来越强大，其研究与开发也会较之以往备受关注。5.1科研项目管理系统的主要功能。目前来说，科研项目管理系统一般分为项目管理系统、成果管理系统、经费管理系统等等诸多分支系统，他们之间相互独立，并无任何关联，这就使得在提取、挖掘有效科研数据的时候导致效率低下，造成比较严重的不良后果。科研项目管理系统有很多功能，包括数据的搜集、数据的查询、数据的管理、数据的导出以及最后的数据打印，但是，随着现在数据量的日益增加，科研项目管理系统缺少对这些大量数据的分析统计功能、关联功能、提取挖掘等重要的功能，因此，要想进行研究和开发，对其功能还需要进一步地去完善。5.2科研项目管理系统开发所需要的技术。科研项目管理系统主要采用的是基于Microsoft.NET技术的浏览器或者是服务器的模式运行，用户只要通过浏览器或者服务器便可以实现科研项目数据的管理以及相关维护；科研项目管理系统前台web页面采用MicrosoftVisualStudio2010开发环境进行设计和制作；科研项目管理系统后台的科研以及成果数据库采用MicrosoftSQLServer2008进行数据库设计和对数据的存储。科研项目管理系统通过数据挖掘技术对相关数据进行一定的整理和分析，最后制定出数据分析报告。5.3数据挖掘技术运用的算法。科研项目管理系统采用的数据挖掘算法主要分为两种：5.3.1Apriori算法。Apriori算法是目前为止在数据挖掘技术中最具有影响力的挖掘布尔关联规则的算法，该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。5.3.2C4.5算法。它是机器学习算法中的一种分类决策树算法，在机器学习中，决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。我们可以通过上述数据挖掘的算法，实现对科研数据关联性的分析以及数据的深度挖掘，并且，也可以对高校科研管理工作提供一定程度上的决策支持。5.4科研项目数据的标准化。随着时代的进步，社会人才的增多，科研项目也飞速发展，但是，在快速发展的同时所需要的数据以及产生的数据必然会逐渐增多，因此，我们需要对科研项目的数据做好标准化的处理以及相关重要参数的制定。例如，科研项目的项目名称、设立时间、开始和结束的时间、所需要的经费以及项目主要的关键词等等。对数据进行了标准化，对以后科研项目管理收集数据、对比数据、整理数据、分析数据甚至是对数据的挖掘技术都是具有很大帮助的。

6总结

本文通过了解什么是数据挖掘技术，以及常用的数据挖掘的方法有哪些，随后对科研项目管理、项目管理系统的应用环境和主要功能进行简单的介绍，最后得出要改善科研项目管理系统的功能，将其数据进行标准化，以及需要运用大量技术的配合，才能更好地研究和<<上接149页开发科研项目管理系统。

参考文献

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作者:闫靖昆 单位:石河子大学信息科学与技术学院