研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用

发表时间：2020-03-30T05:19:30.496Z 来源：《当代教育家》2020年1期作者：陆杰[导读] 现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。陆杰

广西工程职业学院广西百色市平果县 531400

摘要：现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。然而，针对当前高校教育管理工作来讲，借用大数据帮助高效负责人直接对高校教育管理工作成果做出有针对性的分析，并把传统的高校教育管理工作由繁入简，可以使高校与学生之间进行有针对性的对话，促进良好校园文化的形成。基于此，大数据导入高校教育管理工作成为当今时代的大势所趋，高校重新审查本身存在的教育管理形式不足，同时积极推进高校教育管理工作的革新，致使高校教育管理工作的实施上能够不断推陈出新，实现创新发展。

关键词：大数据；背景；高校教育数据；分析；应用

从大数据基本定义来讲指的就是在设置的特定时间范围内，经过互联网及其其他相关的设备实施全方位的数据信息的收集，最终实现终端用户的数据信息的大汇集，从而依据这些数据分解，达成用户活动特征等数据汇集。然而，切合大数据运用的状况，可以对其特点概括如下：较丰富的数据量汇总、较复杂的数据类别、较迅速的数据处置速度及其很低的价值比重。因此，从大数据背景下的数据价值来讲，高校教育通过大数据汇集的学校和学生的信息，经过清理和分解，对之后的高校教育管理工作做到细致化的预估，并促成其作出精准决定。然而随着当下大数据越来越受到大家的重视以及普及率越来越高，将来必定发挥出更大的光芒。

一、大数据背景下在高校教育管理中的影响

1.1掌握学生思维活动动静

当前的高校教育管理任务其中一部分就需要掌握学生思维活动动静，确保为学生提供平安健全的日常学习和活动处境。目前，在教育管理任务实践进程中，往往却忽视了学生思维活动动静专注度。多数教育管理职员缺少相关掌握学生思维活动动静的紧迫感和关键性的认知，从而把更多的热情集中在高效钻研教育当中，再或者没有实施更为高效的相应措施，从观念上面忽略了学生思维活动的任务，并且没有积极指导和缺少必要的关心。因此，在意识和相应措施上面的贫乏，然而在大数据及其有关技能高速进步的状态下现在面临的种种问题看到了转机。高效可以针对大数据及其有关技能大力的传播和培育，将进一步强化高校教育管理者的大数据观念，提升利用大数据及其有关技能掌握学生思维活动动静的办事技能和水准。

1.2发展特性化教育学习

将来都是建立在大数据影响下智能化高校，因此大学生很多生活和学习形式都在无声无息的改变着，之前在大学生群体里经常发生的事情就是许多学生逃课之后去上网购物，类似事件频繁出现高校教育管理者已经不觉得新奇，但是在传统高校教育管理中又很无奈。基于此，高校教育管理者可以积极尝试采用大数据及其有关技能，多方面汇集大学生数据，同时分解此数据之后来判断不一样的大学生在学习数据上的差别，发现数据呈现的规则，致使强化教育以及管理的对准性和精确性，为之后高校教育实现因势利导、特性化管理和多种样式培育学生的教育思维。

1.3促使教育和学习融合的更睿智高效

目前每所高校的在校大学生都突破万人的数字，因此，在高校平时生活和学习的过程中，自然会形成无法计算的大数据，例如：选课、姓名、成绩等，再有教育工作者的基本状况，教学课件和视频同样会形成难以估计的数据量，与此同时，像设施、计算机机房、书籍等数据消息，致使大学高校的信息体系本身就有非常巨大的体量，其实在长时期运转下，已将大量数据进行了汇集，也就作为高校信息体系中大数据的根源。与此同时，在高校汇总的大数据本身具备非常大的教育价值，足可以变革教育行业的传授形式和学习手段，反馈给整体教师队伍很重要的教学资产，利用大数据方便引领，教育工作者不但能够进行跨行业跨校区的传播优异的教学经验，也能够做到针对大学生精确的区分，从而依据大学生特性加以引导学习。

1.4精准分解和评价课堂品质

在传统高校教育中对于课堂效果的好与坏没有明确的标准，更加不会有大数据的辅助，最终导致教师和课堂品质的评价模棱两可。然而，在引入大数据对于课堂精准的分解，从教育实践上收集大量的范例，并且采用多种样式的收集形式，运用广泛性和分解技能的多角度化的方法，经过以上形式能够高效提升课堂教育的高品质。

大数据时代对教学改革的影响

大数据时代对教学改革的影响 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据时代对教学改革的影响摘要：目前传统教学内容陈旧、方法老套以及不能满足学生对新知识需求等缺陷逐渐凸显，随着大数据时代的到来，在教学中引入在线教育、数字化学习平台、云平台、大数据技术，通过改变传统授课模式和教学方案的制定，不仅能改善教学质量，提升学生水平，还可使教学更加具有针对性、前瞻性和准确性。关键词：大数据；云平台；在线教育；数字化学习平台中图分类号：文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）19-0143-02 随着互联网、信息系统及电子设备的发展，人类各行各业每时每刻都在生成海量数据。大数据的时代已经到来，大数据正在改变着我们的工作和生活。2015年9月5日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，标志着大数据上升为我国“国家战略”。大数据逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响[1]。高校教育也深受大数据时代的影响，正在进行一场技术与理念相结合的变革。在传统教学中，通常采用面授课为主的教学方式，也就是根据课本大纲在课堂上进行理论推导和讲解。这种教学方式的弊端在于：（1）教学内容单

一，不能与时俱进；（2）教学模式固定；（3）无法及时了解和发现学生在学习过程中遇到的问题。因此，现代教育迫切需要将新一代信息技术（云计算、移动互联网、工业物联网、大数据等）融合到教学中。大数据为课堂设计提供了丰富的信息资源，使教师能蚋深入地了解学生，不断调整教学方案和模式，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。一、教学模式的转型在教学改革不断推进的今天，传统教学方式的局限性逐渐凸显，单一的教学模式太过刻板枯燥，常用的教学模型是以教师为中心的“满堂灌”方法，整堂课只有老师对着学生讲解知识，难给学生互动和提问的机会。大数据时代来临，学习知识不再局限于课堂，先进的网络教育为世界各地的学生获取知识提供了新的途径和更大的学习空间[2]。对传统的教育体制而言，以大数据分析为基础的新一代教育平台创造的个性化、智能化教学模式，降低了教育成本。同时也为解决区域之间教育不平衡问题找到了一条途径。将传统的教学模式和网络在线教育相结合，便可充分发挥各自的优势，使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。在线教育服务Knewton是最着名的适应性学习体系之一，该体系由世界领先的终身教育服务商之一卡普兰的前

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。突破设计原则建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式：文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策；索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。数据存储的二八原则不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。一、大数据时代教育系统性变革的内外动力（一）教育系统变革的外动力以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。（二）教育系统变革的内动力

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

钱初熹：大数据时代美术教育的创新发展

标题：大数据时代美术教育的创新发展所属频道：理论与研究华东师范大学钱初熹摘要大数据时代对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。21世纪的学校应该教会学生掌握并运用21世纪技能，去理解和解决真实世界的各种挑战。本文提出“以视觉、造型、空间、创意、美感为核心的美术素养与21世纪技能相对应，通过学校美术教育，每一名青少

年都可以获得在一个高度复杂的世界中生存与交流必不可少的核心素养——美术素养”的观点，并围绕如何通过学校美术教育帮助青少年掌握21世纪技能以立足于生活并对他们的社区与社会做出积极贡献开展深入的研讨。关键词：大数据时代美术教育创新发展一、大数据时代工作、教育与技能的变化（一）2030年的新职位需要富有创意的员工 21世纪的科学最新成就——人工智能反映了科技发展为人类社会带来的巨大影响。科学家们预测，到2035年，具有人工智慧的机器人已经成为人类的伙伴，甚至是家庭成员，在人类生活中占有不可或缺的地位。随着人工智能在各领域中的推广与应用，到2025年，现有职业中有近50%将逐渐消失。《加速迈进2030年——未来的工作和工作场所》报告指出，丧失职位不一定等于丧失工作，在未来，机器人和计算机创造的就业机会，比它们摧毁的要多，只是改变人类负责的范畴。成排摆放办公桌的工作场所将变得完全多余，从“工作场所”的概念向“可以工作的地方”转变，并延伸到工作场所以外的空间；有各种各样闭门静思之处和团队协作之地，人们可以在特定时刻灵活选择最适合他们工作的地点；虚拟工作方式不断增加,信息整合平台的出现为待开发的工作空间打开了市场通道。[1]届时,新职位空缺将趋向要求应征者更具创意、情感、社交技巧以及运用人工智能的能力，会有更多自由工作者（如室内设计师、时装设计师、摄影师、手绘画家等），也会衍生出一些20至40人的小型企业，利用人工智能提升速度及固有技术，挑战大企业。现在越来越多的人，特别是年轻一代，认为工作中的幸福感、职业目标和工作的意义同财富成就比起来一样重要，甚至更加重要。为了吸引人才，未来的公司不仅要小巧灵活美观，还要真实可靠：它们需要拥有真实的价值观，并真正地为社会福祉贡献力量。（二）移动学习促进教育的普及与发展 2013年，联合国教科文组织发布的《移动学习指导原则的目的及适用范围》中明确指出：移动学习涉及使用单独或与其他信息和通信技术（ICT）的组合的移动技术，使学习随时随地进行。移动学习支持广泛的教育目标，如学校系统的有效管理和改进，学校和家庭之间的沟通。移动技术正在不断地发展：设备多样性，包括广招、手机、平板电脑，电子阅读器，便携式音频播放器和手持式游戏、控制台。未来移动技术的列表会有所不同。联合国教科文组织选择广义的定义：移动设备，只需承认它们是数字，易于携带，通常拥有和由个人控制，而不是一个机构，可以访问互联网，有多媒体功能，并能方便，大量的任务，特别是有关沟通。[2] 教科文组织相信移动通讯技术能够给不同背景的求学者带来更丰富多样的受教育机会。如今，越来越多的证据表明，无处不在的移动通讯设备—特别是移动电话及近来兴起的平板电脑——已成为世界各地求学者获取信息、简化管理及促进学习的创新方式。移动学习的独特优势远不是一个理论上的可能性，移动学习是一种对实地的现实：学生和教师从莫桑比克到蒙古正在使用移动设备访问丰富的教育内容，交谈，并与其他学员分享信息，引起来自同行和导师的支持。（三）21世纪技能科技的超飞速发展，人工智能与移动学习的普及与发展，对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。我们急需找到一种正确的教育思想与实现这一思想的具体途径，才能引领未来教育走向成功。但是，迄今为止，我们的教育系统依然沿袭远古教育的范式，这样的教育很难对学生的学习产生深远影响，也无法培养出与时俱进的、不断应对各种挑战的21世纪人才。伯尼·特里林（BernieTrilling）、查尔斯·菲德尔（CharlesFadel）在《21世纪技能：为我们所生存的时代而学习》一书中指出：近几十年来，我们所生活的世界一直在发生巨变——先进的技术与交流手段、迅猛的经济发展与激烈的竞争、翻天覆地的变化，日益加剧的全球性挑战（从金融危机到全球变暖等）。如果我们的学校教育仍然保持不变，那我们该如何应付未来世纪的挑战？21世纪的教育，不仅包括传统教育科目，如阅读、写作、算术等，更应注重适应现代社会的主题，如全球化意识、金融/经济、健康与环境保护素养等。简言之，21世纪的技能包括：学习与创新技能（Learningand innovation skills，批判性思考和解决问题能力；创造与革新能力；沟通与协作能力）、数字素养技能（Digital literacy skills，信息素养；媒体素养；信息与通信技术素养）、生活和职业技能（Life and career skills，灵活性与适应能力、主动性与自我导向；社交与跨文化交流能力、高效的生产力；责任感与领导力等）。[3]

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些？大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

教育大数据平台建设方案

教育大数据平台建设方案 2016年7月14日

1. 教育大数据平台建设 (3) 1.1数据采集与治理系统建设 (3) 1.2日志管理中心建设 (4) 1.3元数据管理系统建设 (5) 1.4数据建模系统建设 (6) 1.5数据可视化系统建设 (7) 2. 大数据平台建设 (8) 2.1权限管理中心建设 (8) 2.2仪表板系统建设 (9) 2.3分析报告系统建设 (9) 2.4用户画像系统建设 (10) 2.5智能预警系统建设 (10) 2.6学生/教师发展中心系统建设 (11) 2.7统一门户系统建设 (11) 3、功能参数列表 (12)

1.教育大数据平台建设教育大数据平台的建设，无需学校现使用的各种软件系统的开发商，通过开发接口的方式进行数据采集或对接，从而实现学校各系统之间数据无感知采集。并完成数据治理，最终实现数据融合，解决数据孤岛问题，为各个平台提供自动化数据支撑。通过对数据进行采集和治理，包含学校结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，保证数据的完整性和全面性，实现数据融合。根据分析的目标和需要解决的问题结合全面的数据，才能完成全面的数据挖掘与分析，从而实现数据多维度、有深度的应用，让数据不仅仅是作为结果输出，而是形成业务流程闭环，全方位应用于学生培养和学校日常工作，为学校建设提供重要的依据。将学校各应用系统的数据进行采集和整合，打破数据孤岛，实现数据的共享和应用，为大数据分析打好基础。 1.1数据采集与治理系统建设提供可视化界面进行数据源接入的配置操作；采集方式不影响数据源所属服务器/设备/数据库/Web服务的正常运行。支持不同网络之间的数据同步功能；支持不同类型数据源之间的数据同步功能；提供可视化的数据集成功能，实现自动化的任务调度，并智能化监控数据集成的过程。在满足数据库的数据采集同时，学校老师也可自行导入数据。本数据采集工具优于一般数据仓库或非大数据厂家的采集方式，可以让学校各系统在正常运行的情况下，进行无感知全量或增量采集。一般当前数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构数据，且学校数据在使用不同的系统时，数据多存储在不同的数据库，无法将数据进行集合处理为学校管理做出数据支撑，也无法有效追溯数据问题。教育大数据平台的数据采集功

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

大数据时代的教育变革

大数据时代的教育变革让教育发现每一个学生（深聚焦）本报记者赵婀娜《人民日报》（2014年09月04日17 版）在考试中，两个同样得了90分的考生，他们的能力完全一样吗？课堂上，老师告诉同学们，“完成第一题到第十题”。可是，真的是所有学生都有必要完成这10道题吗？教学过程中，如何更好地启发学生、如何更好地课堂互动，一节课的时长究竟是40分钟合适，还是45分钟合适。这些问题，老师们是“凭经验”，还是靠科学分析？如果你对以上问题有思考，那么，你就会对大数据对教育形态的改变持开放的心态。

大数据时代悄然来临，过去无法收集与分析的数据都被新的技术手段赋予了可能性。谁能对大数据的挖掘更为深刻，谁就会在行业发展中抢占先机，教育领域也是如此。就在几天前，慧科教育宣布在原来“开课吧”的基础上正式上线“找座儿吧”，即在原来在线教育平台的基础上，又推出垂直的招聘平台。从学习者职业性向的分析，到适合岗位的推荐，再到个性化设计的课程，经过考核、认证，最终推送到匹配的招聘岗位，完成了学习者从学习到求职的一整套完整路径。这样一套同以往学校教育截然不同的教育模式，引发了业内的热议，而这，正是基于对学习者个性化的数据分析完成的。两个同样考90分的考生，能力水平完全一样吗？大数据让教育真正面对每一个独立的个体 “不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时也是美国十大教育类年会关注度最高的议题。类似的思考在我们国家的教育领域同样存在。 “我们真的了解孩子吗？”“每一个孩子都是独特的，都是与众不同的，但是我们能针对他们进行真正个性化、差异化的教学吗？” 举个简单的例子，两个同样在数学考试中取得90分的考生，他们的能力完全一样吗？根据传统的教学模式，我们会认为，成绩相同的学生，能力大体相仿。但如果借用大数据的分析手段，学生的差异

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

大数据时代大学教育的机遇与挑战

大数据时代大学教育的机遇与挑战摘要：随着大数据元年的到来，大数据已经开始冲击着各行各业，并影响着大学教育的方方面面。大数据时代将改善学习的核心要素，给大学教育带来深刻的影响。在大数据时代大学教育由单向度反馈转向多向度反馈，为实现个性化的教学方案提供必要的前提。同时大数据在大学教育中的应用还将面临技术层面、学生个人隐私及预测结果的正确运用等多方面的挑战。关键词：大数据时代；大学教育；机遇；挑战 1.大数据时代的实质早在2011年5月，麦肯锡公司发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中指出：大数据的规模以及其存储容量正在迅速增长，大数据已经渗透到各个行业中，成为重要的生产因素，成为可以与物质资料和人力资本并论的生产要素。正如马克思。所说“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器，而且是劳动借以进行的社会关系的指示器。”大数据的演进与生产力的提高将产生直接的关系，大数据将成为重要的生产资料。同时，用于大数据分析的关键技术包括云计算、数据仓库、Big Table

等日趋成熟，使大数据的整合、处理、管理、分析成为可能。2013年，被称为“大数据时代元年”，标志着大数据时代的正式开始。进入2013年“大数据”走入了我们的生活，对各行各业产生了深刻的影响，每个行业的经营模式、生产模式、管理模式等正产生翻天覆地的变化，也为各行业带来了改革的契机。维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中指出：“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……”大数据时代不仅仅包含着各种类型数量众多的数据，更重要的是代表了快速取得并有效利用有价值资料的能力。在大数据时代到来之前，由于定量研究是建立在假设和有限的抽样数据的基础上，使得定量研究复杂而缺乏准确性，大数据时代将彻底改变这一状况，它可以让纷繁复杂、单调枯燥的数据变成可以说话的信息，它的实质不仅在于大量的占有数据，更多的是提供了预测性和前瞻性的信息和知识。淘宝、京东等众多购物网站可以根据顾客的浏览历史数据判断出顾客的喜好和最近的需求；沃尔玛等跨国连锁超市可以实现从啤酒、尿布、日用品等全系产品销售数据的分析，以此实现准确的物资仓储储备；美国洛杉矶警局利用各类案件的大数据的分析来合理安排巡逻车和布置警力。这些无疑不是大数据预测性的体现。大数据的预测性帮助我们在特定的背景下提炼出数据潜在的规律，

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。一、大数据成就了一个变革的时代大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，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。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。二、大数据时代促动了现代治税理念我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。（一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。（二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案

高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案

1.项目概况近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量数据无法共享和利用，获得更大价值。数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。 2.智慧校园建设方案！高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路大数据时代的教育带有“大教育”的特性，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会三位一体教育，无所不在的教育，虚实结合的教育）等特点。随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放上网。互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形，在无数人的编辑之下，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。在数据的不断累积当中，视频将会沉淀下来，成为经典的学习材料。目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为高校建设以及科学管理提供重要的依据。

研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用

研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用发表时间：2020-03-30T05:19:30.496Z 来源：《当代教育家》2020年1期作者：陆杰[导读] 现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。陆杰广西工程职业学院广西百色市平果县 531400 摘要：现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。然而，针对当前高校教育管理工作来讲，借用大数据帮助高效负责人直接对高校教育管理工作成果做出有针对性的分析，并把传统的高校教育管理工作由繁入简，可以使高校与学生之间进行有针对性的对话，促进良好校园文化的形成。基于此，大数据导入高校教育管理工作成为当今时代的大势所趋，高校重新审查本身存在的教育管理形式不足，同时积极推进高校教育管理工作的革新，致使高校教育管理工作的实施上能够不断推陈出新，实现创新发展。关键词：大数据；背景；高校教育数据；分析；应用从大数据基本定义来讲指的就是在设置的特定时间范围内，经过互联网及其其他相关的设备实施全方位的数据信息的收集，最终实现终端用户的数据信息的大汇集，从而依据这些数据分解，达成用户活动特征等数据汇集。然而，切合大数据运用的状况，可以对其特点概括如下：较丰富的数据量汇总、较复杂的数据类别、较迅速的数据处置速度及其很低的价值比重。因此，从大数据背景下的数据价值来讲，高校教育通过大数据汇集的学校和学生的信息，经过清理和分解，对之后的高校教育管理工作做到细致化的预估，并促成其作出精准决定。然而随着当下大数据越来越受到大家的重视以及普及率越来越高，将来必定发挥出更大的光芒。一、大数据背景下在高校教育管理中的影响 1.1掌握学生思维活动动静当前的高校教育管理任务其中一部分就需要掌握学生思维活动动静，确保为学生提供平安健全的日常学习和活动处境。目前，在教育管理任务实践进程中，往往却忽视了学生思维活动动静专注度。多数教育管理职员缺少相关掌握学生思维活动动静的紧迫感和关键性的认知，从而把更多的热情集中在高效钻研教育当中，再或者没有实施更为高效的相应措施，从观念上面忽略了学生思维活动的任务，并且没有积极指导和缺少必要的关心。因此，在意识和相应措施上面的贫乏，然而在大数据及其有关技能高速进步的状态下现在面临的种种问题看到了转机。高效可以针对大数据及其有关技能大力的传播和培育，将进一步强化高校教育管理者的大数据观念，提升利用大数据及其有关技能掌握学生思维活动动静的办事技能和水准。 1.2发展特性化教育学习将来都是建立在大数据影响下智能化高校，因此大学生很多生活和学习形式都在无声无息的改变着，之前在大学生群体里经常发生的事情就是许多学生逃课之后去上网购物，类似事件频繁出现高校教育管理者已经不觉得新奇，但是在传统高校教育管理中又很无奈。基于此，高校教育管理者可以积极尝试采用大数据及其有关技能，多方面汇集大学生数据，同时分解此数据之后来判断不一样的大学生在学习数据上的差别，发现数据呈现的规则，致使强化教育以及管理的对准性和精确性，为之后高校教育实现因势利导、特性化管理和多种样式培育学生的教育思维。 1.3促使教育和学习融合的更睿智高效目前每所高校的在校大学生都突破万人的数字，因此，在高校平时生活和学习的过程中，自然会形成无法计算的大数据，例如：选课、姓名、成绩等，再有教育工作者的基本状况，教学课件和视频同样会形成难以估计的数据量，与此同时，像设施、计算机机房、书籍等数据消息，致使大学高校的信息体系本身就有非常巨大的体量，其实在长时期运转下，已将大量数据进行了汇集，也就作为高校信息体系中大数据的根源。与此同时，在高校汇总的大数据本身具备非常大的教育价值，足可以变革教育行业的传授形式和学习手段，反馈给整体教师队伍很重要的教学资产，利用大数据方便引领，教育工作者不但能够进行跨行业跨校区的传播优异的教学经验，也能够做到针对大学生精确的区分，从而依据大学生特性加以引导学习。 1.4精准分解和评价课堂品质在传统高校教育中对于课堂效果的好与坏没有明确的标准，更加不会有大数据的辅助，最终导致教师和课堂品质的评价模棱两可。然而，在引入大数据对于课堂精准的分解，从教育实践上收集大量的范例，并且采用多种样式的收集形式，运用广泛性和分解技能的多角度化的方法，经过以上形式能够高效提升课堂教育的高品质。

大数据时代背景下计算机科学的应用

大数据时代背景下计算机科学的应用近年来，我国整体经济建设的快速发展推动我国快速进入现代化发展阶段。科学技术在社会经济发展下实现了飞速进步。计算机科学是对各个行业领域影响最为深远的技术，社会比较关注此项技术的发展和应用情况。与此同时，在大数据时代下，信息化必然会迎来全新的发展浪潮。标签：大数据时代背景;计算机科学;应用引言我国经济建设的快速发展带动我国各行业发展迅速的同时随着互联网、移动互联网的快速发展和智能手机的普及，数据的生成成为日常生活的一部分，无论是与个人还是企业都密不可分。随着大数据时代的到来，运用计算机科学中的信息处理和数据挖掘等技术挖掘出海量数据中有价值的信息，提高相关产业发展。也就是说，计算机科学技术将会推动社会各个领域的进步，但与此同时它也承担着巨大的压力，这些压力除了源于计算机科学需要进行自我突破外，还有市场对计算机技术的实际需求。 1大数据的特征大数据在发展中展现出了鲜明的特点。大数据具有庞大的数据信息量，可以迅速完成对某一信息的查找，并且具有信息多样化的特点。随着大数据信息数据量的不断增加，与之相关的计算机应用设备数量也在迅速激增，作为大数据的主要信息承载介质，计算机设备在大数据中发挥着关键作用。大数据可以完成对信息的快速处理，在进行数据整理分析的同时完成数据信息的及时查找。大数据时代出现了大量的网络共享平台，这些网络平台打破了数据信息交流的时间与空间限制。使用者可以通过网络媒介及时获得自己想要查询的各类信息。传统数据信息获取中，数据信息主要以文字和图片的方式存在，为了满足使用者多样化的需求，在大数据时代下，根据人们的实际需求，提供了多样化的数据信息提供方式，在原有形式的基础上增加了视频传播方式和网络传播方式，与此同时也提升了信息数据的处理难度。 2大数据时代背景下计算机主要类型 1.云储存技术，在企业运营、管理以及个人办公中，云储存技术应用广泛。云储存技术离不开云储存体系，其中，分布式储存模式、数据保护模式较为常见。分布式储存系统是在不同独立的设备上储存数据，通过可扩展的系统结构分担储存负荷，系统的稳定性、可用性与传统集中式储存系统相比更高。在分布式储存系统中，主要由基础层、接口层、访问层等层级组成。其中，基础层主要是收集相关信息数据，并协调系统分布式文件的处理，在其他技术配合下还可以确保云储存系统的运行效率。接口层可以建立云储存项目，利用文件系统接口提供更高级别的存储系统接口，使系统可以通过接口实现远程管理。云储存系统可以在很