陳冬英

摘要：在數據挖掘技術之中，決策樹算法是是在這個技術之中分類算法的核心所在，再進行決策樹算法的時候應該選擇一種合適的算法屬性，并且還要 對其進行一些適當的修改，從而才能夠讓決策樹算法在公共事業(yè)管理績效評價之中發(fā)揮其有效的作用。本文通過對決策樹數據挖掘技術在公共事業(yè)管 理績效評價之中的應用進行深入探究，對其中的決策樹算法方式從大量的公共事業(yè)績效評價數據中進行抽象概念，從而能夠從根本上提高績效評價的 可信度和有效度。

關鍵詞：決策樹算法；數據挖掘技術；公共事業(yè)管理績效評價；應用性

中圖分類號：F224 文獻標識碼：A 文章編號：1672-9129（2017）09-265-02

Abstract： in data mining， decision tree algorithm is the core technology in the classification algorithm， to carry out the decision tree algorithm should choose a suitablealgorithmforattribute，andalsomakesomeappropriatechangestoit，whichcanmakethedecisiontreealgorithmtoplayitseffectiveroleinperformance public utilities management evaluation. Based on decision tree data mining technology application in the evaluation of the performance of public management in-depthinquiry，thedecisiontreealgorithmsareabstractconceptsfromalargenumberofpublicperformanceevaluationdata，whichcanfundamentallyimprove the reliability and validity of performanceevaluation.

Key words： decision tree algorithm； data mining technology； performance evaluation of public business management； application

1 引言

隨著我國的社會經濟和科學技術的不斷發(fā)展，信息化的發(fā)展在人們的生活之中應用開來，國家對于公共事業(yè)管理工作的發(fā)展也變得越來越重視，眾多的人民群眾也對于提出了高效率的工作實行要求。在以往傳統(tǒng) 的公共事業(yè)管理之中是單純的依靠工作人員以人工來進行工作，這種方 式由于工作繁重就導致了整體的績效評價數據整理效率大大降低。為了解決這種問題，相關的工作部門改進為將決策樹數據挖掘技術和公共事業(yè)管理績效評價結合在一起，能夠大大的提高公共事業(yè)管理績效的有效性。因此，對于決策樹數據挖掘技術在公共事業(yè)管理績效評價中的應用進 行研究是十分必要的。

2 公共事業(yè)管理的基本概念

公共事業(yè)的基本概念就是為了幫助人民群眾，做出有利于全部社會人員的共同利益的事情，這其中包含著環(huán)境、文化、體育活動等多個方面 的內容。這種公共事業(yè)的管理工作主要是在政府的帶領和管理之下進行開展，對于公共事業(yè)的開展項目進行決策，從而能夠從根本上保證社會經濟穩(wěn)定的發(fā)展下去。最初的公共事業(yè)管理中的績效評價問題探究是從國外進行開展的，績效評價主要就是對于 公共事業(yè)管理之中的個人工作效率進行量化的處理，有效的對工作人員的個人成果進行評價，在評價之中所包含的內容就是對數量和質量、投入和產出之間的關系進行分析，從而 能夠提高各個工作人員的工作效率。公共事業(yè)管理之中的績效評價對于公司和企業(yè)的發(fā)展中的運營效果和工作效率進行提高，因此，公共事業(yè)管理之中的績效評價是企業(yè)單位之中經常使用的一種方式。

3 決策樹數據挖掘技術

我國現(xiàn)階段正處于信息化高速發(fā)展的時代之中，在很多企業(yè)單位的工作之中都應用到了信息化技術，許多辦公工作都實現(xiàn)了自動化的工作方式。在對于公共事業(yè)管理績效評價之中，由于績效評價的數據是十分繁 重的，單純的利用人工來進行統(tǒng)計很可能會出現(xiàn)一些誤差，在這種發(fā)展情況之下，計算機技術的出現(xiàn)就帶來了很大的便利條件，計算機技術對于大量數據進行處理能夠大大的減少工作人員的工作量，從而能夠高效的對績效評價數據進行統(tǒng)計和分析。在這種信息化技術之下，決策樹算法方式 是一種結果精確度較高并且具體操作起來非常簡單的方法，因此，在許多 的企業(yè)單位之中都利用了決策樹數據挖掘技術來對公共事業(yè)管理績效評價進行數據統(tǒng)計。

決策樹數據挖掘方式是一種利用計算機進行的算法，這種方式的主要內容就是通過對于大量的數據進行分析和統(tǒng)計，并且對于這種數據結 果進行相對應的預測。這種決策樹算法在企業(yè)單位之中已經被廣泛的應用起來，在近幾年來。決策樹算法也有了很大的發(fā)展，決策樹算法的一個最重要的特點就是在其具體的運算過程之中還可以對非數值型數據進行統(tǒng)計，這一特點正好與公共事業(yè)管理中的績效評價數據類型相匹配，從而能夠更高效率的解決績效評價管理的工作。利用計算機技術所執(zhí)行的決

策樹數據挖掘技術的主要進行步驟分為兩個，首先是進行建立決策樹，就是對于數據屬性進行選擇，對于整體數據中的一部分數據進行建立決策樹，這一建樹步驟是根據廣度來進行選擇，直到決策樹上的每一個節(jié)點都有相同的類型標記就算是建立決策樹完成；其次是要對決策樹進行剪枝修理，主要的工作內容就是用其他沒有在決策樹上的數據對決策樹進行檢測，當檢測過程中出現(xiàn)問題時，在對決策樹中的內容進行適當的調整， 直到進行檢測之后沒有錯位就可以停止操作，決策樹方式完成。經過決策樹算法之后，在決策樹之中的每一個節(jié)點都可以對屬性值進行相對應的比較，在決策樹上的葉子節(jié)點處就可以得到結果，從而就能夠在整個決策樹上找到相對應的數據規(guī)則。

在進行決策樹算法時，在對放進其中的數據進行選取的時候一般都

是將數據的 80%來進行決策樹的統(tǒng)計和分析，然后將剩余的其他數據來進行決策樹的剪枝修理步驟，利用這些剩余的數據來對決策樹的正確性來進行檢測，從而能夠得到更加準確和合理的數據分析結果。這種方式就 是在數據挖掘之中經常被用到的決策樹算法。

4 新型數據挖掘技術在公共事業(yè)管理績效評價中的應用

4.1 數據挖掘技術學習算法在績效評價中的應用。隨著社會的不斷發(fā) 展，在對于公共事業(yè)管理績效評價也被廣泛群眾所重視起來，但是由公共事業(yè)績效評價數據的繁重特性，利用人工進行操作統(tǒng)計是十分困難的，利 用數據挖掘技術學習算法來進行統(tǒng)計和分析大大的提高了工作人員的計算效率。在這其中的決策樹算法是數據挖掘技術進行使用之中一種十分重 要的表現(xiàn)方式，這種決策樹算法能夠使得公共事業(yè)之中的績效評價數據統(tǒng) 計和分析更加便利。通過對于公共事業(yè)管理的績效評價，利用這一方式相 關的工作人員能夠對于績效評價數據結果有更為準確的認識，能夠幫助工 作人員對于未來的績效評價預測模型進行構建，有利于企業(yè)和各個公司預 測未來的發(fā)展進程。在大多數企業(yè)之中一般都是利用計算機技術來進行決 策樹算法，根據計算機中的決策樹算法應用將其過程分為了建樹過程和剪 枝過程，通過這兩個步驟可以讓決策樹所得出的結果更加準確。

4.2 數據挖掘技術中的算法模型的構建與應用。在數據挖掘技術中構 建合適恰當的算法模型，能夠從最大程度上降低統(tǒng)計數據結果之中所存在的誤差，在具體的操作過程之中相關的工作人員可以通過對于算法進行指定設置相對應的模型屬性，在對大量的數據進行統(tǒng)計分析時一般都是利用構建模型的方式。在進行算法模型構建的時候，一般都是將總體數 據之中的 80%作為模型構建基礎，將其進行統(tǒng)計和分析，以便于工作人員利用剩下的 20%數據在對其準確性進行檢測，這種公共事業(yè)管理的績效評價方式能夠使其更加順利的進行開展。在具體的操作過程之中，應該對 于決策樹之中的各個分支來對績效評價之中的數據信息來進行分層次的構建，通過兩個具體步驟最終將其構建成為決策樹的圖示。在整個決策樹 的統(tǒng)計過程之中，對于整體數據進行層次上的分明，和各個分支數目的決定之間存在相關的連帶性函數關系。

4.3 數據生成算法在績效評價工作中的結合應用。數據生成算法是整個公共事業(yè)管理績效評價能否順利開展的重要保證，只有在進行生成算法的 基礎之上，才能夠繼續(xù)進行下去，因此，在進行生成算法的過程之中應該對 其標準進行規(guī)范的制定參數指標。根據生成算法之中的各項指標可以將其 分為三種，分別是指向性參數指標、表述型參數指標和連續(xù)性參數指標。最 初的績效評價方式是從美國提出的，相關的工作人員應該根據其提出的柵 欄方式來事項其績效指標的合理性，并且應該合理的利用三種參數指標，對 三種指標進行不同的比重分配，這樣才能夠得到更加精確的數據結果。

5 決策樹的優(yōu)化和剪枝

5.1 事后剪枝。這種事后剪枝方式是在決策樹已經建立完成的方式之 上，按照相對應合理的規(guī)則，對于決策樹中錯誤和不夠合理的分支進行去 除。在事后進行剪枝完成后每個分支節(jié)點就升級成為葉節(jié)點，從而能夠對 決策樹之中的數據進行檢測。由于這個剪枝過程是對其中的一些數據進行刪除，所以導致數據量減小，就很可能會降低數據結果的準確性。

5.2 事前剪枝。這種事前剪枝的方式是在決策樹構建的過程中進行分支時對于不準確的分支進行停職，然后對其是否需要繼續(xù)進行判斷，在停止分支的節(jié)點上就變成葉節(jié)點。由于這種剪枝方式是在分支進行之前進行的， 所以將其稱為事前剪枝。這種剪枝方式能夠保證數據統(tǒng)計結果的準確性。

6 總結語

通過對決策樹數據挖掘技術在公共事業(yè)管理績效評價之中的應用進行 深入探究，對其中的決策樹算法方式從大量的公共事業(yè)績效評價數據中進 行抽象概念，從而能夠從根本上提高績效評價的可信度和有效度。利用決策 樹數據挖掘技術在公共事業(yè)管理績效評價之中進行應用能夠讓其數據統(tǒng)計 變得更加便利，同時也為績效評級中的合理量化提供了一個廣闊的空間。

參考文獻：

[1]李軼.決策樹數據挖掘技術在公共事業(yè)管理績效評價中的應用分析

[J].神州旬刊.2017 （13） ：255.

[2]羅明挽.決策樹數據挖掘技術在學生管理中的應用研究[J].電子技術與軟件工程.2016 （7） ：197-198.

[3]凌蘭.基于決策樹的數據挖掘技術在學校成績管理方面的應用[J]. 環(huán)球市場.2015 （14） ：57.

[4]馬俊宏.數據挖掘技術決策樹分類算法分析、比較與實驗[J].北京印 刷學院學報.2017 （7） ：159-160.

[5]楊露.基于數據挖掘技術的就業(yè)信息管理系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].中小企業(yè)管理與科技.2015 （29） ：202.