随着数据库的不断增长,自动从数据库中获取有用的知识成为人们日益迫切的需要。粗糙集理论(Rough Sets)就是在这样背景下不断发展起来的一种用于不精确、不确定数据挖掘与处理的新型数学理论。粗糙集理论也凭借其独特的优势而在KDD领域中具有越来越重要的地位。波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具。能有效地分析与处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。粗糙集在机器学习、知识获取、决策分析、过程控制等许多领域都得到了广泛的应用。数据挖掘(Data Mining,DM)是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集,不适用于粗糙集,而现实中粗糙集是普遍存在的现象,其最大特点是提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,可直接从给定问题出发,达到实现“让数据指导行动”的思想,因此基于粗糙集的数据挖掘模型在信息系统的研究领域具有重要意义。本文结合数据挖掘与粗糙集理论的知识,尤其是属性约简知识。给出了2008年我国北京奥运会部分运动员获奖情况用粗糙集知识进行的例证;提出了基于粗糙集的数据挖掘模型;借助湖南省大中专院校招生就业信息系统,以现在大学生就业为例,用粗糙集理论说明了当今的大学生就业中其转变就业观念是很重要的。