大数据技术专题研究
大数据教学教研活动记录(3篇)
第1篇一、活动背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各行各业的重要战略资源。
为了提高我校大数据专业教学质量和学生的实践能力，学校决定开展大数据教学教研活动。
本次活动旨在加强教师之间的交流与合作，探讨大数据教学的新思路、新方法，促进教师专业成长，提升学生就业竞争力。
二、活动时间2023年4月15日三、活动地点学校多功能厅四、参与人员1. 大数据专业全体教师2. 大数据专业辅导员3. 相关专业学生代表五、活动流程1. 开幕式2. 专家讲座3. 教学经验分享4. 课堂观摩与研讨5. 总结与展望六、活动内容1. 开幕式活动开始，由学校领导致辞，强调了大数据专业在当前社会的重要性，以及对教师教学能力提升的期望。
随后，大数据专业负责人介绍了本次教研活动的目的和意义，并宣布活动正式开始。
2. 专家讲座邀请到了来自知名高校的专家进行专题讲座，主题为“大数据时代的教育创新与挑战”。
专家从大数据的定义、发展趋势、应用领域等方面进行了深入讲解，并结合实际案例分析了大数据在教育教学中的应用前景。
讲座内容丰富，启发了教师们对大数据教学的思考。
3. 教学经验分享几位具有丰富教学经验的教师分享了他们在大数据教学中的心得体会。
他们分别从课程设计、教学方法、实践环节等方面进行了详细阐述，为其他教师提供了宝贵的经验。
4. 课堂观摩与研讨组织了三节大数据专业课程观摩，包括《大数据技术与应用》、《数据挖掘与分析》和《大数据可视化》。
观摩课后，教师们围绕课程内容、教学方法、教学效果等方面进行了深入研讨，提出了改进建议。
5. 总结与展望最后，活动主持人对本次教研活动进行了总结，肯定了教师们在教学中的努力和取得的成果。
同时，也对今后的工作提出了要求，希望教师们继续加强学习，不断提升自身素质，为培养更多优秀的大数据人才贡献力量。
七、活动成果1. 教师们对大数据教学有了更深入的认识，明确了大数据教学的方向和目标。
2. 教师们相互交流了教学经验，提高了教学水平。
专题论文：大数据在精准教学案例分析中的应用研究
专题论文：大数据在精准教学案例分析中的应用研究简介本文旨在研究大数据在精准教学案例分析中的应用。
随着信息技术的迅速发展，大数据分析在教育领域中的应用越来越受到关注。
本文将重点探讨大数据分析如何帮助教师实现精准教学，提高学生的学习效果。
研究方法本研究将采用案例分析的方法，结合大数据分析技术，对教学案例进行深入研究和分析。
通过收集和分析学生的学习数据、行为数据和评估数据，研究人员可以揭示学生的学习特点和问题，并针对性地制定精准教学策略。
大数据在精准教学中的应用1. 学生学习行为分析通过收集学生的学习数据和行为数据，如学习时间、学习进度、学习资源使用情况等，可以分析学生的学习行为特点。
研究人员可以根据这些数据，了解学生的学习习惯和偏好，有针对性地调整教学内容和方式。
2. 学生学习成绩预测通过分析学生的学习数据和评估数据，可以建立学生学习成绩的预测模型。
这可以帮助教师提前发现学习困难的学生，并针对性地提供帮助和支持，以提高学生的学习成绩。
3. 个性化学习推荐通过分析学生的学习数据和个人兴趣爱好，可以为每个学生推荐适合其个性化学习需求的学习资源和教材。
这可以提高学生的学习积极性和主动性，促进学生的个性化发展。
4. 教学过程优化通过分析教师的教学数据和学生的学习数据，可以评估教学过程的效果，并进行优化调整。
教师可以根据学生的学习表现和反馈，及时调整教学策略和教学方法，提高教学效果。
结论大数据分析在精准教学案例分析中的应用具有重要意义。
通过深入研究学生的学习数据，教师可以更好地了解学生的学习特点和问题，并针对性地进行精准教学。
大数据分析可以帮助提高教学效果，促进学生的个性化发展。
然而，应用大数据分析也面临一些挑战，如数据隐私保护和数据分析能力的提升。
因此，教育机构和教师需要在应用大数据分析时，加强数据安全管理和专业能力培养，以充分发挥大数据在精准教学中的潜力。
参考文献- 张三, 李四. (2021). 大数据在精准教学案例分析中的应用研究. 教育科学研究, 10(2), 123-135.。
大数据论文3000字范文(精选5篇)
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
大数据技术在林业生态资源保护中的应用研究
２０２４Ｖｏｌ ５６Ｎｏ １林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报收稿日期:２０２３－０９－０４大数据技术在林业生态资源保护中的应用研究吴继英(荔波县林业局ꎬ贵州黔南５５８０００)[摘㊀要]㊀目前林业生态资源保护存在涉林案件数目较多ꎬ林业生态资源数据分析效果有待提升㊁林业生态资源保护方法单一问题ꎮ大数据技术的使用ꎬ可为目前林业生态资源保护问题开辟新的管理途径ꎮ为此ꎬ文章研究基于大数据的林业生态资源保护系统ꎬ系统由多维度感知层㊁大数据平台层㊁多层级应用层构成ꎮ多维度感知层使用卫星监测㊁无人机(林业航空监测)㊁视频监控㊁火灾监测等多种感知方法ꎬ全天㊁实时㊁多维度监控林业生态资源状态ꎻ大数据平台层使用Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型ꎬ诊断多维度监控的林业生态资源样本是否存在异常ꎬ出现异常情况ꎬ便由多层级应用层进行联动预警ꎬ提高林业生态资源异常保护的智能性ꎮ[关键词]㊀大数据技术ꎻ林业生态ꎻ资源保护ꎻＫｏｈｏｎｅｎ神经网络模型ꎻ多维度感知ꎻ大数据平台中图分类号:Ｓ７６㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００９－３３０３(２０２４)０１－００７１－０３ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＢｉｇＤａｔａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓＷｕＪｉｙｉｎｇ(ＬｉｂｏＣｏｕｎｔｙＦｏｒｅｓｔｒｙＢｕｒｅａｕꎬＱｉａｎｎａｎ５５８０００ꎬＧｕｉｚｈｏｕꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ａｔｐｒｅｓｅｎｔꎬｔｈｅｒｅａｒｅａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｆｏｒｅｓｔｒｅｌａｔｅｄｃａｓｅｓｉｎｔｈｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓꎬｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐｒｅｓ￣ｓｕｒｅｏｎｔｈｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓꎬａｎｄｓｉｎｇｌｅｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｐｒｏｔｅｃｔｉｎｇｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓ.ＴｈｅｕｓｅｏｆＢｉｇｄａ￣ｔａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃａｎｏｐｅｎｕｐａｎｅｗｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｔｈｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｔｐｒｅｓｅｎｔ.Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬｔｈｉｓｐａ￣ｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｆｏｒｅｓｔｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＢｉｇｄａｔａꎬｗｈｉｃｈｉｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｌａｙ￣ｅｒꎬＢｉｇｄａｔａｐｌａｔｆｏｒｍｌａｙｅｒａｎｄｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｌａｙｅｒ.Ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｌａｙｅｒｕｓｅｓｖａｒｉｏｕｓｓｅｎｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓｓａｔｅｌｌｉｔｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇꎬｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｓ(ｆｏｒｅｓｔｒｙａｖｉａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ)ꎬｖｉｄｅｏｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇꎬｆｉｒｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇꎬｅｔｃ.ｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎｒｅａｌ－ｔｉｍｅａｎｄｍｕｌｔｉ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔｔｈｅｄａｙꎻＴｈｅＢｉｇｄａｔａｐｌａｔｆｏｒｍｌａｙｅｒｕｓｅｓｔｈｅＫｏ￣ｈｏｎｅｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｔｏｄｉａｇｎｏｓｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｒｅｉｓａｎｙａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙｉｎｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｏｆｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓｍｏｎｉｔｏｒｅｄｉｎｍｕｌｔｉｐｌｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ.Ｉｆｔｈｅｒｅｉｓａｎｙａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙꎬｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｌａｙｅｒｗｉｌｌｃａｒｒｙｏｕｔｌｉｎｋａｇｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎ￣ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｏｆａｂｎｏｒｍａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｂｉｇｄａｔａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎻｆｏｒｅｓｔｒｙｅｃｏｌｏｇｙꎻｒｅｓｏｕｒｃｅｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎꎻｋｏｈｏｎｅｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌꎻｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎꎻｂｉｇｄａｔａｐｌａｔｆｏｒｍ１㊀概述林业生态资源保护效果ꎬ影响生态环境建设与保护效果ꎬ对人类社会发展也存在影响ꎮ目前林业管理部门高度关注的问题之一即为林业生态资源保护[１]ꎮ据«中国智慧林业发展指导意见»记载ꎬ大数据技术㊁物联网技术的使用ꎬ对林业智慧化发展存在积极作用ꎮ在林业生态资源保护问题中ꎬ使用大数据技术ꎬ可以优化传统林业生态资源保护机制ꎬ开辟林业生态资源保护新路径ꎮ而结合现实情况可知ꎬ林业生态资源保护问题中ꎬ大数据技术的使用并不成熟ꎬ还需深入研究[２]ꎮ以往的林业生态资源保护ꎬ主要由人工分析管理为主ꎬ林业生态资源数据众多ꎬ存在大规模㊁繁杂的特征ꎬ如仅凭人工分析资源状态ꎬ不仅会存在工作效率低的问题ꎬ分析结果也会受人为客观因素所影响ꎮ如工作人员的经验积累㊁工作人员的工作状态等因素ꎬ都会影响其判断能力ꎬ从而影响工作人员对林业生态资源状态的分析效果ꎮ大数据技术能够智能㊁科学分析问题ꎬ不存在人为因素的弊端ꎬ可对大规模㊁繁杂的数据快速分析ꎬ并做出科学诊断ꎮ本文针对大数据技术在林业生态资源保护中的应用这一问题ꎬ进行专题分析ꎬ在分析林业生态资源保护使用大数据技术的价值之后ꎬ研究了基于大数据技术的林业生态资源保护系统ꎮ２㊀林业生态资源保护存在的问题２.１㊀涉林案件数目较多ꎬ林业生态资源数据分析效果有待提升分析目前林业生态资源保护状态可知ꎬ林业生态资源保护效果并不理想[３]ꎮ整理分析某地区的涉林案件ꎬ详情如表１所示ꎮ该地区的涉林案件主１７林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报２０２４Ｖｏｌ ５６Ｎｏ １要分为滥砍滥伐㊁非法买卖㊁非法占地㊁林地用途违规更改㊁无证运输㊁森林失火ꎮ该地区涉林案件数目较多ꎬ滥砍滥伐违规案件在涉林案件中占据的比例超过八成ꎬ此类违规案件严重影响当地林业生态资源的正常发展[４]ꎮ由此可知ꎬ林业生态资源保护问题是当下林区管理工作亟需优化的核心问题ꎮ表１仅是某地区的部分涉林案件详情信息ꎬ我国林区生态资源数据众多ꎬ此类数据若仅使用人工分析模式ꎬ因数据类型多样㊁数据规模巨大ꎬ便会存在分析速度缓慢㊁数据分析结果存在误差的问题ꎮ而当下在林业生态资源保护问题中ꎬ大数据技术的使用并不成熟ꎬ大数据如何在林业生态资源保护中充分发挥应用价值ꎬ是当下林业生态资源保护存在的问题之一[５]ꎮ表１㊀某地区的涉林案件详情案件种类数目/例滥砍滥伐２２７非法买卖１４非法占地１１林地用途违规更改９无证运输７森林失火１６合计２８４图１㊀基于大数据的林业生态资源保护系统２.２㊀林业生态资源保护方法单一因林业改革推进速度缓慢ꎬ目前林业政府管理机构仍属于事业部门ꎬ在林业资源保护问题中ꎬ仍使用计划时代的方式管理方法ꎬ保护方法单一ꎬ缺乏智能性ꎬ所用方法墨守成规ꎬ仅凭借工作人员亲自分析数据ꎬ未重视大数据技术对林业生态资源保护问题的使用优势[６]ꎮ且保护设备相对陈旧ꎬ很多林业政府管理部门人员流动大ꎬ也不具备健全的基础设施ꎬ导致林业生态资源保护力度不足[７]ꎮ３㊀基于大数据的林业生态资源保护系统设计㊀㊀基于大数据的林业生态资源保护系统整体结构如图１所示ꎮ其结构主要分为多维度感知层㊁大数据平台层㊁多层级应用层ꎮ３.１㊀林业生态资源大数据多维度感知层此层属于基于大数据的林业生态资源保护系统底层ꎬ多维度感知层使用卫星监测㊁无人机(林业航空监测)㊁视频监控㊁火灾监测等多种感知方法ꎬ实现林业生态资源状态多维度感知[８]ꎮ可２４小时㊁立体式㊁多维度监控林业生态资源状态ꎻ可实时监测森林资源㊁林区环境㊁人员活动等信息[９]ꎮ３.２㊀林业生态资源大数据平台层大数据平台层是系统的中间层ꎬ此层使用智慧化大数据分析技术ꎬ引入Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型ꎬ将多维度感知层监测的信息进行分类诊断ꎬ从而快速㊁智能化㊁科学化识别林业生态资源异常情况[１０]ꎮ数据自身并不存在自动创造价值的能力ꎬ且林业生态资源数据规模庞大㊁繁杂ꎬ只有使用大数据技术㊁合理有效挖掘与分析数据状态ꎬ才能为林业生态资源保护提供全方位㊁可靠的决策服务ꎮＫｏｈｏｎｅｎ神经网络模型可结合人脑皮层中神经元的结构ꎬ模拟人脑信息处理的分类功能ꎬ解决林业生态资源异常感知分类问题ꎮ图２是Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型结构图ꎮ图２㊀Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型结构图㊀㊀如图２所示ꎬＫｏｈｏｎｅｎ神经网络模型结构主要包含输入层㊁输出层ꎮ输入层各个神经元需要使用可变权重ꎬ连接于输出层每个神经元ꎮ输出层神经元组合为二维平面阵列ꎮＫｏｈｏｎｅｎ神经网络模型在分类林业生态资源状态的监测信息时ꎬ需要先进行学习训练ꎬ设置Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型输入层神经元数量㊁输出层神经元数量分别是ｎ㊁ｍꎬ第ｊ种林业生态资源状态的监测样本集合是ｙｑｊꎬｑ是林业生２７２０２４Ｖｏｌ ５６Ｎｏ １林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报态资源状态的监测样本编码ꎻ设置第ｉ个神经元输出是ｘｉꎬ第ｉ个输出神经元和ｙｑｊ之间连接权重是ϖｊｉꎮ此时:ｄｘｉｄＴ＝ðｍｊ＝１ϖｊｉｙｑｊ－ｘｉ(１)其中ꎬｄ㊁Ｔ分别表示求导与时间ꎮ上式ϖｊｉ的学习调整状态需要符合Ｈｅｂｂ规则ꎮ调整方法是:ϖＴ＋１()＝ϖｊｉＴ()＋χＴ()ｏＴｚ－ϖｊｉＴ()[](２)其中ꎬϖＴ＋１()㊁χ(Ｔ)是权重调整结果㊁学习率ꎻｏＴｚ是学习模式ꎮＫｏｈｏｎｅｎ神经网络学习训练完毕后ꎬϖｊｉ固定不变便可将林业生态资源状态的监测样本输入模型ꎬ进行林业生态资源状态的智能化异常分类诊断ꎮ３.３㊀林业生态资源大数据多层级应用层多层级应用层属于系统的顶层结构ꎮ此层可在林业生态资源保护工作中ꎬ构建多层级㊁协同化应急机制ꎮ当大数据平台层使用Ｋｏｈｏｎｅｎ神经网络模型识别异常事件后ꎬ便实时启动预警程序ꎬ通知护林员进行损失估算与应急处理ꎮ４㊀基于大数据的林业生态资源保护系统使用优势㊀㊀此系统主要存在下述几点使用优势: (１)工作人员仅在手机中ꎬ安装基于大数据的林业生态资源保护系统客户端ꎬ便可实时㊁快速㊁便捷化监控林业生态资源ꎬ提高工作效率ꎬ降低森林火灾㊁乱砍滥伐等事件的出现概率ꎮ(２)林业生态资源数据庞大ꎬ如果仅凭工作人员人工分析数据状态ꎬ不仅工作效率低ꎬ而且还存在分析精度低的弊端ꎮ而基于大数据的林业生态资源保护系统ꎬ能够使用大数据技术的高效数据分析能力ꎬ更加准确㊁快速㊁科学地诊断林业生态资源状态ꎬ实现林业生态资源保护问题的智能化管理ꎮ(３)基于信息系统功能ꎬ在收集地形起伏㊁地貌特征等地理信息时ꎬ利用大数据技术ꎬ结合空气㊁土壤等本地的自然环境指标ꎬ将其以图形影像的形式显示ꎬ便于相关从业人员对森林资源数据进行探索和统计ꎮ这种先进的高科技技术可以实现规划中森林布局和结构的可视化呈现ꎮ在构建森林计划时ꎬ将地理信息系统(ＧＩＳ)应用于森林计划的构建中ꎬ能够利用图形展示功能ꎬ根据具体的环境条件进行森林计划的构建ꎬ从而帮助相关工作者更好地进行森林计划与管理ꎮ此外ꎬＧＩＳ的应用对于自然林区保护和退耕还林措施的推进具有重要意义ꎮ工作人员可以利用直观的图形分析现有林业资源ꎬ合理分配树木种植和耕地比例ꎬ以实现合理进行林业规划的目的ꎮ５㊀结论综上所述ꎬ文章研究基于大数据的林业生态资源保护系统ꎬ系统由多维度感知层㊁大数据平台层㊁多层级应用层构成ꎮ应用实践证明ꎬ基于大数据的林业生态资源保护系统能够让工作人员可以使用移动手机端实时监测林业生态资源ꎬ大幅度提高工作效率ꎻ能够利用大数据分析快速㊁科学地诊断林业生态资源状态ꎬ实现智能化管理ꎻ还能通过大数据技术能够作为信息化接口ꎬ将地理信息系统(ＧＩＳ)应用于森林计划的构建中ꎬ进而实现林业生态资源的合理规划ꎮ参考文献[１]高海平.植树造林技术与森林经营管护措施[Ｊ].林业科技情报ꎬ２０２３ꎬ５５(１):８８－９０.[２]韦宝婧ꎬ胡希军ꎬ张亚丽ꎬ等.基于 重要性－脆弱性－服务价值 的国土空间生态保护与修复管控[Ｊ].农业工程学报ꎬ２０２２ꎬ３８(１９):２４９－２５８.[３]刘明鹏ꎬ王忠明ꎬ马文君.基于科技大数据的我国林业知识服务体系研究设计[Ｊ].世界林业研究ꎬ２０２２ꎬ３５(１):９４－９９.[４]赵莉娜ꎬ鲁丽敏ꎬ单章建ꎬ等.基于植物大数据的自然保护地识别和资源利用规划[Ｊ].植物资源与环境学报ꎬ２０２２ꎬ３１(４):１－１０.[５]李梓雯ꎬ龚容ꎬ彭蓉ꎬ等.自然资源生态产品价值实现的模式研究 以六安市林业产业发展规划为例[Ｊ].林产工业ꎬ２０２２ꎬ５９(６):６５－６８.[６]潘琪ꎬ周勇超.林业资源保护和森林防火管理对策研究[Ｊ].林业科技情报ꎬ２０２３ꎬ５５(３):８６－８８. [７]易丽华.林业资源保护和森林防火管理优化措施探究 以贵州省为例[Ｊ].广东蚕业ꎬ２０２３ꎬ５７(６):２０－２２. [８]白桦.安徽省自然保护区林业资源的保护利用[Ｊ].中国林副特产ꎬ２０２３(３):８５－８７.[９]张猛.大兴区林业资源价值评估与固碳释氧效益计算[Ｊ].绿色科技ꎬ２０２３ꎬ２５(９):２１１－２１４.[１０]焦小刚.洮河自然保护区林业资源保护利用及可持续发展对策[Ｊ].造纸装备及材料ꎬ２０２３ꎬ５２(４):１６９－１７１.３７。
基于大数据的学习分析技术研究现状与趋势
基于大数据的学习分析技术研究现状与趋势许文摘要：大数据背景下，学习分析的快速发展为实现个性化学习、自适应学习提供了技术保障，是在线学习、MOOCS等形式教学方式取得更好效果的重要技术辅助。
该文以梳理相关学习分析文献为基础，分析探讨了学习分析的概念内涵及特征，并从学习分析的理论基础与框架模型、学习分析技术与工具研究、学习分析技术应用与实践研究角度综述了大数据背景下学习分析技术研究现状与趋势。
关键词：学习分析;学习分析技术;大数据;数据挖掘分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）31-0024-04The Research Status and Future Prospect of Big Data-based Learning AnalysisXU Wen（Department of Information Engineering， Jiangxi Vocational College of Finance & Economics， Jiujiang 332000，China）Abstract： In the background of large data， the rapid development of learning analysis provides technical support for realizing personalized learning and adaptive learning. It is an important technical aid for online learning， MOOCS and other forms of teaching methods to achieve better results. based on the literatures of related learning and analysis， this paper analyzes and discussesthe conceptual connotation and characteristics of learning analysis. based on the theoretical basis and framework model of learning analysis， the research and analysis of technology and tools， the application of analytical techniques and practical research Current Situation and Trend of Learning Analysis Technology in Data Background.Key words： learning analytics; online learning;large data; data mining隨着信息技术的发展及各种互联网、物联网应用的出现，人和世界的交互逐步以可存储的数据记录下来，这些数据随着应用增加呈现爆发式增长，并表现出数据量大（Volume）、形式多样（Variety）、生成快速（Velocity）和真实性（Veracity）的特点，这些数据被称为大数据。
大数据的发展背景和研究意义
大数据的发展背景和研究意义近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。
动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。
百度目前的总数据量已超过1000PB，每天需要处理的网页数据达到10PB～100PB;淘宝累计的交易数据量高达100PB;Twitter每天发布超过2亿条消息，新浪微博每天发帖量达到8000万条;中国移动一个省的电话通联记录数据每月可达0.5PB～1PB;一个省会城市公安局道路车辆监控数据三年可达200亿条、总量120TB。
据世界权威IT信息咨询分析公司IDC研究报告预测：全世界数据量未来将从的0.8ZB增长到的35ZB(1ZB=1000EB=)，将增长44倍，年均增长40%。
早几年人们把大规模数据称为“海量数据”，但实际上，大数据(BigData)这个概念早在就已被提出。
，在Google成立10周年之际，著名的《自然》杂志出版了一期专刊，专门讨论未来的大数据处理相关的一系列技术问题和挑战，其中就提出了“BigData”的概念。
随着大数据概念的普及，人们常常会问，多大的数据才叫大数据其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。
维基百科给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。
进一步，当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。
由于大数据处理需求的迫切性和重要性，近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各国政府得到高度关注和重视，全球掀起了一个可与20世纪代的信息高速公路相提并论的研究热潮。
大数据在图书馆管理与服务中的运用研究
大数据在图书馆管理与服务中的运用研究目前，教育受到了全社会的共同关注，图书馆作为人们学习和了解知识的重要场所，在一定程度上积极推动了社会经济的发展，对图书馆道德管理工作也提出了更加严格的要求。
虽然在大数据时代，人们已经深刻意识到了图书馆的重要性，但受到技术水平等因素的影响，导致图书馆的管理工作水平始终无法得到有效地提升。
在大数据时代全面到来的背景下，图书馆需面临较大的压力才能实施管理工作，需要全面收集各项信息，从而为人们提供可靠的服务。
1 大数据的内涵大数据时代及大数据本身所带来的影响，早在很多年前就已经体现出来。
在快速发展计算机技术的背景下，产生了大量的数据，这些数据聚集到一起，可以形成数据流，广泛传播与信息网络之中，从而为人们了解知识提供帮助[1]。
以往新的知识需要经过较长的时间才能够出现，而在新的信息化时代，信息传播速度逐渐缩短，传播成本得到了有效地控制，衍生出了大量的数据知识，发生了明显的变化：第一，大数据技术的迅猛发展，导致知识信息爆炸，知识更加庞大，以往的手段已经很难彻底掌握这些知识和数据。
第二，通过大数据可以集成和存储数据，为管理人员分析数据提供便利，经大数据分析后的数据所具有的商业价值提高，能够为图书馆管理员做出正确的决策提供帮助。
目前，计算机相关软件是大数据处理分析中比较常用的软件，通过这些软件可以结合实际的需求，将预先目标设定好，科学分析和处理数据，并对数据进行挖掘。
2 图书馆管理应用大数据的优势2.1 数据存储海量化针对以往的图书馆管理工作来说，图书资源是管理的主要内容，在具体管理过程中需要面临许多的困难，对图书馆管理与服务的质量提高产生了严重的制约[2]。
而将大数据应用于图书管理中，可以对数据进行快速的整合，保证这些数据得到有效的应用，将数据资源储存在合理的位置。
2.2 信息的多样化大数据时代的到来，对不同领域的发展产生了重要的影响，日益凸显了大数据技术的重要价值[3]。
大数据专题(共43张PPT)
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
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数据源
现代数据处理框架
大数据产业
产业链环节
大数据概述
• 大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合
包含内容
IT基础设施层
包括提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务的企业， 比如，提供数据中心解决方案的IBM、惠普和戴尔等，提供存储解决方案的EMC，提 供虚拟化管理软件的微软、思杰、SUN、Redhat等
数据存储技术 数据处理技术 数据可视化技 术 数据安全技术
系统运维技术
两大核心技术
大数据主要技术
大数据
分布式存储 GFS\HDFS BigTable\HBase NoSQL（键值、列族、图形、文档数据库） NewSQL（如：SQL Azure）
分布式处理 MapReduce
关键技术介绍
hadoop
大数据生态圈里的数据提供者，是生物大数据（生物信息学领域的各类研究机构）、 交通大数据（交通主管部门）、医疗大数据（各大医院、体检机构）、政务大数据（ 政府部门）、电商大数据（淘宝、天猫、苏宁云商、京东等电商）、社交网络大数据 （、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（ 如Hadoop的HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等） 、数据库和数据仓库（Oracle、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等） 包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式 计算框架MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视 化工具Tableau、BI工具（MicroStrategy、Cognos、BO）等等 包括提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业能电网等行业应用的企业、机构或政府部门 ，比如交通主管部门、各大医疗机构、菜鸟网络、国家电网等
大数据的4V特性
体量大Volume
大数据概述
非结构化数据的超大规模和增长
总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义 大量的不相关信息 对未来趋势与模式的可预测分析 深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、 报告等）
类型多Variety
价值密度低Value
速度快Velocity
实时分析而非批量式分析
数据输入、处理与丢弃 立竿见影而非事后见效
大数据的三大关键问题——存储、计算、容错
大数据概述
数据分析
数据计算 平 台 管 理
｝
计算
数据存储
｝
现代数据处理 能力组件
｝
容错
文件存储
存储
数据集成
Database Web
Log
大数据主要技术
HDFS（Hadoop Distributed File System） spark openstack MapReduce
负责进行大数据的存储，针对全数据类型和多样计算需求，以海量规模存 储、快速查询读取为特征，存储来自外部数据源的各类数据，支撑数据处 理层的高级应用。 对多样化的大数据进行加工、处理、分析、挖掘，产生新的业务价值，发 现业务发展方向，提供业务决策依据。 是关于数据之视觉表现形式的研究，主要旨在借助于图形化手段，清晰有 效地传达与沟通信息 解决从大数据环境下的数据采集、存储、分析、应用等过程中产生的诸如 身份验证、授权过程和输入验证等大量安全问题。由于在数据分析、挖掘 过程中涉及企业各业务的核心数据，防止数据泄露，控制访问权限等安全 措施在大数据应用中尤为关键。 全面监测大数据处理全过程中各参与方的整体状态，支持大数据应用功能 的配置化定义，可快速扩展应用功能。
大数据与云计算、物联网的关系
大数据概述
云计算为大数据提供了技术基础 大数据为云计算提供用武之地
大数据
物联网是大数据的重要来源 大数据技术为物联网数据分析提供支撑
云计算为物联网提供海量数据存储能力 物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间
云计算
物联网
目 录 1 2 3
大数据概述 大数据主要技术、厂商、产品 能力储备分析
大数据与云计算、物联网的关系
大数据概述
• 云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成， 既有联系又有区别 • 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互
Байду номын сангаас
物 联 网
联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式 联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化和远程管理控制。 • 物联网中的关键技术包括识别和感知技术（二维码、RFID、传感器 等）、网络与通信技术、数据挖掘与融合技术等。
大数据技术专题研究
目 录 1 2 3
大数据概述 大数据主要技术、厂商、产品 能力储备分析
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讨论
大数据概念
大数据概述
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处
理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
数据源层
数据管理层
数据分析层
数据平台层 数据应用层
大数据与云计算、物联网的关系
大数据概述
• 云计算、大数据和物联网代表了IT领域最新的技术发展趋势，三者相辅相成， 既有联系又有区别 • 云计算实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力，用户
云 计 算
只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种 IT资源。 • 云计算关键技术包括：虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。
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讨论
技术体系
大数据主要技术 数据可视化 技术
数据处理技术
数据存储技术
数据采集技术
技术分类
主要技术
大数据主要技术
说明
数据采集技术
通过ETL抽取、文件适配器、网络抓取、实时数据采集等多种技术从外部 数据源导入结构化数据（关系库记录）、半结构化数据（日志、邮件等）、 非结构化数据（文件、视频、音频、网络数据流等）及实时数据。