上海大学-基于大数据的学生培养成本分析
大数据背景下的企业成本管理优化
大数据背景下的企业成本管理优化【摘要】本文探讨了大数据背景下企业成本管理优化的重要性。
首先介绍了企业成本管理存在的挑战，随后阐述了大数据在企业成本管理中的应用，以及利用大数据技术优化成本管理的方法。
进一步分析了实施大数据技术的成本与风险，并通过案例分析展示了大数据背景下的成本管理实践。
总结指出大数据技术对企业成本管理的重要性，并展望了未来大数据在企业成本管理中的发展趋势。
通过本文的分析，可以看到大数据技术在企业成本管理中的巨大潜力，对于提高企业效率和降低成本具有重要意义。
未来随着大数据技术的不断发展和应用，企业在成本管理方面将更加精细化和智能化。
【关键词】大数据、企业成本管理、优化、挑战、应用、方法、成本、风险、案例分析、重要性、发展趋势1. 引言1.1 大数据背景下的企业成本管理优化随着信息化和数字化时代的到来，企业面临着越来越复杂的成本管理挑战。
在这个背景下，大数据技术的应用成为企业优化成本管理的重要途径。
大数据技术能够帮助企业更好地了解自身的运营情况，并根据数据分析结果制定更有效的成本管理策略。
通过大数据技术，企业可以更加精准地预测成本发展趋势，及时发现成本波动的原因，并采取相应的措施进行调整。
大数据技术还可以帮助企业实现成本的精细化管理，找出各个方面的浪费和低效，从而有效减少成本支出，提高企业的竞争力和盈利能力。
在这个背景下，企业需要充分利用大数据技术优化成本管理，提高效率，降低成本，增强竞争力。
大数据技术不仅可以帮助企业降低成本，还可以为企业创造更多商业机会，实现更快速的发展。
大数据背景下的企业成本管理优化已成为企业发展的必然选择。
2. 正文2.1 企业成本管理的挑战企业成本管理的挑战是企业面临的重要问题之一。
随着市场变化速度的加快和竞争的日益激烈，企业需要更加精细化地管理成本，以保持竞争优势和盈利能力。
传统的成本管理方法往往存在一些挑战：成本数据来源分散且不准确。
由于企业的业务涉及到各个部门和环节，成本数据往往分散在不同的系统和部门中，难以进行整合和分析。
大数据助力学生精准管理
大数据助力学生精准管理摘要：新科技助力新发展。
大数据技术的发力发展，解决了诸多行业管理效率问题，推动行业创新与发展。
在传统的学生管理下，基于学生信息收集不全面、管理人员与技术有待提升以及管理同质化的问题，学生信息管理始终难以得到高效运转，难以提升对学生的服务质量。
而在引入大数据技术手段后，通过全面收集学生相关信息、健全学生信息保护机制以及构建多元管理体系等一系列举措推动学生管理迈向新台阶，助力学生精准管理。
关键词：大数据；精准管理；管理效率大数据是科技不断发展带来的产物，提高了社会生产效率、便利了群众生活。
学生管理工作也应引入大数据书手段，实现高效、便捷的管理。
一方面通过运用大数据对之前的管理经验进行分析，并通过收集到学生的数据与该经验适配，能够实现短板分析，以改进现有管理政策，进而完善校内学生管理制度。
比如南京理工大学运用大数据进行的学生精准扶贫、北京大学校园内部的人脸识别系统的应用等。
另一方面利用大数据的分析，深挖可利用数据，为科学管理决策提供支持，并为学生制定长期的培养计划提供支持，深度促进学生就业发展。
1.大数据及学生精准管理的内涵相关问题研究的前提是的概念清晰与明确，因此笔者将明确大数据以及学生精准管理的内涵，以便针对目前存在的问题进行研究解决。
1.大数据的内涵“大数据”最早被各个国家作为重要的信息技术战略进行研究，其中的“大”并没有一个具体的范围，只是指覆盖的范围较广。
大数据是一种新兴的数据处理模式，通过对数据的收集、处理并进行深入的分析，进而挖掘出深入的更有针对性的信息，强调数据间的关联性。
大数据不仅数据的总量大，而且具备丰富的数据类型，处理过程迅速，能够更快筛选出有价值的数据。
1.学生精准管理的内涵学生管理主要是对学生的各种活动进行管理，对学生校内和校外的学习活动、思想活动、家庭关系等进行计划和协调。
在提高学生学习成绩基础上以实现学生全方面发展，同时也保障其合法权益。
而学生的精准管理是以学生管理为基础的，是通过大数据更加精细化收集并分析收集到的数据，来适时调整对学生现有的管理政策，使之科学性和针对性。
基于edX开放数据的学习者学习分析
基于edX开放数据的学习者学习分析
王萍
【期刊名称】《现代教育技术》
【年(卷),期】2015(025)004
【摘要】MOOC学习产生的海量数据为教育领域的学习分析提供了基础.基于edX发布的第一个大规模MOOC开放数据集,使用数据分析方法,从学习者类型分析、学习者特征分析、学习者行为分析三个方面对edX平台的中外学习者进行了研究,力图多维度展现MOOC学习的实际状况.在数据分析和研究发现基础上,对中国学习者的学习现状及特点、MOOC学习行为中的主要现象以及MOOC数据分析的应用进行了讨论和思考.
【总页数】8页(P86-93)
【作者】王萍
【作者单位】上海大学计算中心,上海200444
【正文语种】中文
【中图分类】G40-057
【相关文献】
1.学习者在线学习水平的学习分析模型研究——临场感学习分析模型构建与方法探索 [J], 冯晓英;刘月;吴怡君
2.基于开放数据的edX课程学习者行为及相关因素分析 [J], 程志君;罗鹏程;罗玉文
3.中美MOOC学习者学习行为分析——基于edX公开数据集和国防科技大学梦
课数据集 [J], 王雪宇;邹刚;李骁;王玉龙
4.基于学习分析技术的MOOC学习者智慧管理模块设计研究 [J], 王星;徐影;张勤茹;
5.基于edX开放数据的学习者在线学习行为分析 [J], 孙琳;张巧荣;郑娅峰
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大数据背景下高校学生资助工作的探索与创新
大数据背景下高校学生资助工作的探索与创新邓倩新数字技术在当下社会运用已普及，大数据在多个行业和领域已被广泛应用，并渗透到我们日常工作的方方面面。
大数据指容量巨大、涉及面广、种类丰富、更新速度极快、可从中挖掘潜在价值的数据库。
大数据具有海量、多样、高速、价值等特点。
大数据的普遍应用都直接影响了我们的思维方式与工作手段，利用大数据挖掘现有数据背后的信息和价值显得更为重要。
根据国家要求和文件精神，高校一般成立有专门的学生资助管理机构，统筹负责学校的学生资助工作。
在这样的大背景下，高校学生资助工作者需要面临全新的挑战，对于工作方式以及模式需要进行更加深入思考。
关于大数据在资助工作中的使用方式和价值，都是需要进一步考量和评估。
因此，结合大数据综合认定学生家庭经济情况，制定一套公平公正公开的评定标准，依托新的信息技术手段合理分配助学资源，是实现精准资助所必须要解决的关键性问题。
一、资助工作大数据管理的现状和存在问题（一）数据信息归口繁杂随着信息化程度不断提升以及精准资助的要求不断提高，高校越来越重视资助工作的信息化建设，然而高校每个部门均有海量的数据资料，各类共享信息不断进入数据库，而前期建立的数据库由于系统多、数据来源多元，且系统之间缺乏兼容性，不能实现高效便捷的信息交互，导致数据挖掘、分析和应用遇到困难和挑战。
繁杂的系统一方面需要去学习操作，费时费力;另一方面，各个系统的维护更新也是拉低效率的原因之一。
（二）数据采集标准不一高校采集信息的渠道众多，但各个渠道缺乏统一的标准和管理，缺乏系统的整合和处理，使得某些数据在不同渠道出现不一致的情况，直接降低共享数据的应用效率。
（三）数据库利用率低下高校对学生家庭经济、生活信息等的采集、利用仍然停留在收集和累计阶段。
尽管开通困难生认定的功能，但采集后的数据只停留在查询阶段，缺乏对数据的梳理、整合、分析和运用。
（四）信息门户表面化高校运用的信息化系统不能及时更新，存在将传统的工作方式迁移成信息化载入，将“纸质版”变成“电子版”，没有充分利用大数据资源建立新的机制、管理和运作模式。
大学教育中的大数据分析与教学改进
大学教育中的大数据分析与教学改进随着信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业关注的热点。
在大学教育中，大数据的应用也越来越广泛，它不仅可以帮助我们更好地了解学生的学习情况，还可以为教学改进提供有力的支持。
本文将就大学教育中的大数据分析与应用进行探讨，并提出一些教学改进的建议。
一、大数据在大学教育中的应用1.学生行为分析通过对学生的日常行为数据进行收集和分析，我们可以更好地了解学生的学习习惯、兴趣爱好和行为特点，为教学改进提供有力的支持。
例如，通过对课堂出勤率、作业完成情况、考试成绩等数据的分析，我们可以发现学生的学习困难和问题，从而调整教学策略，提高教学质量。
2.课程评价分析通过对课程评价数据的分析，我们可以了解学生对课程的满意度、课程内容的难易程度、教学方法的有效性等方面的情况，为课程改进提供依据。
例如，通过对学生的反馈意见进行分析，我们可以发现教学中存在的问题和不足，从而改进教学方法和手段，提高教学效果。
3.资源利用分析通过对教学资源的使用情况进行统计和分析，我们可以了解哪些资源得到了充分利用，哪些资源需要进一步优化和调整。
例如，通过对图书馆借阅数据、实验设备使用情况等数据的分析，我们可以发现教学资源的使用瓶颈和不足，从而合理配置资源，提高教学效率。
二、大数据驱动的教学改进建议1.优化课程设计通过对课程评价数据的分析，我们可以发现课程设计中的不足和问题，如课程内容过于陈旧、教学方法单一等。
因此，我们应该根据学生的反馈意见和数据分析结果，不断优化课程设计，提高课程质量。
例如，可以增加一些与学生实际需求和兴趣相关的内容，采用多种教学方法和手段，激发学生的学习兴趣和积极性。
2.改进教学方法传统的教学方法往往以教师讲授为主，缺乏学生的参与和互动。
而通过大数据分析，我们可以发现哪些教学方法更受学生欢迎和认可。
因此，我们应该根据学生的需求和反馈意见，不断改进教学方法，提高教学效果。
例如，可以采用小组讨论、案例分析、实践操作等互动式教学方法，增强学生的参与感和实际操作能力。
大数据背景下企业成本管理研究
大数据背景下企业成本管理研究在大数据背景下，企业成本管理成为了一个备受关注的研究领域。
随着信息技术的迅速发展和企业规模的扩大，企业面临的成本管理问题也愈发复杂。
本文将会探讨大数据在企业成本管理中的应用，分析其对提高管理效率、降低成本以及优化决策的重要性。
1. 大数据带来的挑战与机遇在大数据背景下，企业面临着海量数据的处理和管理问题。
传统的成本管理方法已经无法满足企业对准确、实时成本信息的需求。
然而，大数据技术为企业提供了挖掘和分析数据的机会。
通过对海量数据的深度挖掘，企业可以更好地了解成本结构、成本驱动因素以及成本发展趋势，从而为企业的成本管理提供了新的思路和方法。
2. 大数据在成本管理中的应用2.1 数据驱动的成本核算大数据技术可以帮助企业实现更精确的成本核算。
通过对生产、销售、采购等环节的数据进行采集和分析，企业能够准确计算每个环节的成本，识别出影响成本的主要因素，并及时采取相应的措施进行成本控制。
2.2 预测性分析与成本优化大数据技术提供了一种更为准确的成本预测和优化方法。
通过对历史数据的挖掘和分析，企业可以建立起成本预测模型，据此进行成本的合理规划和预测。
此外，在成本优化方面，大数据技术也可帮助企业进行产品结构优化、供应链优化、生产工艺优化等方面的改进，进而实现成本的降低和效益的提升。
2.3 风险管理与成本控制大数据技术可以帮助企业降低风险并加强成本控制。
通过对供应链、市场需求等数据进行分析，企业可以及时识别出可能带来成本上升的风险，并采取相应的风险管理措施。
同时，大数据技术还可以帮助企业实现成本控制，提供实时的成本信息和预警指标，使管理者能够及时调整决策，降低成本风险。
3. 大数据背景下企业成本管理的挑战在大数据背景下，企业成本管理也面临着一系列挑战。
首先，海量数据的处理和分析需要庞大的计算资源和专业的技术支持，对企业的信息技术能力提出了更高的要求。
此外，大数据的挖掘和分析也需要专业的人才支持，而这方面的人才短缺也成为制约企业成本管理的一个问题。
大数据背景下的企业成本管理优化
大数据背景下的企业成本管理优化随着大数据技术的不断发展和应用，企业经营中的成本管理也迎来了新的机遇与挑战。
大数据技术的应用为企业成本管理提供了更多的数据来源和处理手段，使得企业能够更加精准地进行成本管控和优化，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
本文将从大数据背景下的企业成本管理现状出发，分析大数据技术在成本管理中的应用及优势，并提出针对企业的成本管理优化策略。
在传统的企业成本管理中，往往存在数据收集不全、分析不准确、成本管控不及时等问题，导致成本支出高、盈利能力低。
而随着大数据技术的发展，企业可以通过大数据的收集、处理和分析，更加全面、精准地了解企业的成本情况，从而采取更加有效的成本管理策略。
目前，大数据在企业成本管理中的应用已经开始广泛开展，从采购成本、生产成本、销售成本，到人力成本、资金成本等方面，都可以通过大数据技术进行全方位的监控和优化。
二、大数据技术在成本管理中的应用优势1. 数据来源丰富：在传统成本管理中，企业往往只能通过少量数据来进行成本分析和控制，难以全面了解企业的成本结构和变化情况。
而大数据技术可以通过汇总内部和外部各种数据来源，包括采购数据、生产数据、销售数据、财务数据等，使得企业能够建立更加全面的成本数据库，从而更加准确地进行成本管理和决策。
2. 数据分析精准：大数据技术通过数据挖掘、数据分析等手段，可以更加深入地了解成本的构成和变化规律，为企业提供更加精准的成本管控方案。
企业可以通过大数据技术对采购成本进行分析，找出采购成本高的原因和环节，以及如何优化采购过程和降低采购成本。
3. 实时监控：传统的成本管理往往只能进行周期性的成本分析和控制，导致成本管控不及时。
而大数据技术可以实现对企业成本的实时监控，一旦出现异常状况，可以第一时间进行预警和处置，从而及时调整成本管理策略，避免损失。
4. 成本预测能力：大数据技术可以通过对海量数据的分析，提供更加准确的成本预测能力，帮助企业更好地制定成本预算和计划。
基于大数据的学生学习行为分析的范文
基于大数据的学生学习行为分析的范文随着信息技术的不断发展，大数据分析作为一种新型的数据挖掘和分析方法，正逐渐应用于各个领域。
在教育领域，大数据分析可以帮助学校和教师更好地了解学生的学习行为和学习习惯，从而提供个性化的教学服务和有效的学习指导。
本文将以大数据分析为基础，探讨基于大数据的学生学习行为分析。
一、大数据在学生学习中的应用大数据分析在学生学习中的应用主要包括学习行为数据的收集和分析。
学习行为数据包括学生在学习过程中的各种活动和操作，如学习时间、学习过程中的操作次数、访问学习资源的频率等。
通过收集和分析这些数据，可以了解学生的学习状态和学习效果，从而提供相应的教学和管理服务。
二、大数据分析在学生学习行为中的优势大数据分析在学生学习行为中有许多优势。
首先，大数据分析可以对学生的学习行为进行全面的、客观的记录和分析，避免了传统教学评估中的主观性和片面性。
其次，大数据分析可以发现学生学习中隐藏的规律和模式，帮助教师更好地了解学生的学习需求和学习方式，从而提供个性化的教学服务。
此外，大数据分析还可以发现学生学习中的问题和困难，及时提供有效的帮助和指导。
总之，大数据分析可以为学生提供更好的学习支持和辅助。
三、基于大数据的学生学习行为分析方法基于大数据的学生学习行为分析主要包括数据收集、数据清洗、数据挖掘和结果呈现四个步骤。
首先，需要收集学生学习行为数据，可以通过学习管理系统、网络日志等途径获取学生学习行为数据。
在收集数据的过程中，需要保护学生的隐私和数据安全。
其次，需要对收集到的数据进行清洗和预处理，去除无效数据和噪声数据，确保数据的准确性和可靠性。
然后，可以通过数据挖掘和机器学习算法对学生学习行为数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和模式。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、关联分析、分类和预测等。
最后，将分析和挖掘的结果进行可视化和呈现，以便教师和学生能够直观地理解和利用这些数据，为教学和学习做出相应的改进和调整。
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一 总括说明
3、成本方案组成： 本课题将围绕生均培养成本，进行成本有关的要素组成、成本对象、需要的扣除项、成本核算基数、成本计 算方法、成本管理信息平台、成本计算模型及算法等，进行较为完整的方案研究。下面对方案组成内容进行概念 和内涵说明。 成本要素，指大学成本构成，主要包括固定成本、变动成本和间接成本。 成本对象，指大学生均培养成本的分摊对象，本课题定义的成本分摊对象主要包括：学院、学科、学生等。 成本需要的扣除项，是指扣除与培养学生无关的成本，比如：科研经费、中外合作办学、培训等教辅部门的 费用等。 成本核算基数，指扣除学生培养无关成本后的成本要素数据。 成本计算方法，指对成本要素进行分摊到各成本对象的综合计算办法、计算模型，主要包括成本分摊方法、 一般成本计算方法、成本计算相关系数、成本计算模型等方法。 成本管理信息平台，指为精确、精细、系统计算大学生均培养成本需要研制的、基于大数据技术的管理信息 应用系统，主要包括全局可视化的成本管理模型、成本要素视图、成本对象视图、成本扣除项视图、成本计算视 图等。
二 大学成本应用模型图
二 成本应用模型图
全局视图，可以一目了然掌握大学的成本分摊模型、分摊路径、分摊结果，并通过计算方 法的调整，可以第一时间看到不同计算方法、计算系数、计算组合方案下的生均培养成本结果。
二 成本应用模型图
成本要素展示视图，是通过成本要素集 合，一个视图看到大学的所有成本构成，并 通过大数据技术，可以分门别类、分层级、 分对象进行成本要素明细查询、关联查询。 是对成本要素归集是否完整、归类是否科学 的一个应用工具。
对成本计算方法，进行示例性说明，对教师薪资、教师工作量、多重身份教师、设备折 旧、成本结转、科研成本在不同层次学生的计算等方面，都进行了示例说明。
一 总括说明
2、研究方法： （3）应用大数据技术
建立成本数据中心：对成本有关电子数据进行科学汇聚，应用大数据技术，对成本有关的教务管理系统、人 力资源系统、财务管理系统、设备及资产管理系统等数据进行采集、存储、清洗加工、分层建设，实现大学成本 要素电子数据汇聚，建立大学生均培养成本数据中心，为成本要素查询、成本对象分摊、成本计算奠定数据基础。
一 总括说明
2、研究方法： （1）基于大数据技术的精细化研究
首先，对成本要素进行精细化梳理，本课题对大学成本组成进行了分类、分层、细项研究，对部门之间相互 产生成本的组成要素进行了梳理。并对这些成本组成中，与学生培养无关的细项、需要区分部分与学生培养无关 的细项，进行了详细区分。
其次，对成本对象进行精细化分类，本课题对大学成本应该分摊的对象，按照学院、学科、学生等成本对象， 进行了详细分类。其中，学生又按照本科生、研究生、博士生进行了细分，对部分成本对象交叉的成本要素进行 了说明。
应用大数据技术对生均培养成本进行立体式计算，通过成本数据中心基础数据，应用模型算法，将大学成本 要素，按照设定的个性化计算方法，可以同步多层次、多角色、多类别的立体式计算大学成本。
搭建成本管理信息平台，一方面，搭建大学成本管理可视化信息平台，即在一个视图上，可以看到大学成本 要素（组成），成本扣除项、成本分摊对象的具体成本、成本计算方法，系统支持自由定义成本计算公式、系数、 方法；同时，可以对这些成本管理组成内容进行明细查看、条件自由组合、计算方法设定，使系统应用具有良好 的扩展性和广泛的适应ห้องสมุดไป่ตู้。
然后，对与学生培养无关的成本项进行精细化扣除，本课题立足于力求贴近真实的原则，对大学学生培养无 关的成本要素，比如科研成本、行政和社会服务等费用成本进行了大类扣除；并对学院等部门中应扣除项、学科 和分类学生中应扣除项进行了针对性细项说明。
最后，应用大数据技术对成本进行立体式计算，除了采集数据、分摊对象的精细化研究外，本课题应用大数 据技术，对各成本要素的分摊方法、分摊路径、部分成本要素的系数设定、计算模型设置、分类计算方法，可以 在一个平台上，对所有成本分摊要素、分摊对象进行多层次、多种类型的立体计算。
2016年3月10日 2019年12月2日
一 总括说明
一 总括说明
1、研究目标对象： 本课题研究对象是“生均培养成本”：本课题围绕“高校生均培养成本”这个中心，扣除 了与学生培养无关的科研、行政及后勤管理、社会服务等部分成本。也就是说，这不是对高校 的全部成本进行研究。在对高校最核心的“学生培养”这个职能进行研究基础上，再逐步扩大 研究范围，最终实现对高校全集成本的研究，辅助各高校实现资源的合理化配置管理。
三 学校生均成本大数据分析展示
一 总括说明
2、研究方法： （2）示例性实证研究
本课题选择上海大学作为样本进行研究，具体选择上海大学的数据，进行成本管理方案各 组成要素的全面研究，使方案的每项内容都具有示例说明、样本参考，具有可借鉴性。
生均培养成本以上海大学的数个学院作为样本进行示例研究，按照大学学院、学科、学生 等三个成本对象层次，选择了上海大学的学院，本科生、研究生、博士生等三类学生作为样本， 进行了成本分摊路径、成本计算方法的实证研究。最后转换为十三类学科