大学云架构与大数据处理建模研究
高校图书馆数据中台建构研究——以中国矿业大学图书馆为例
T U S H U G U A N X U E K A NN O .8，2023图书馆学刊2023年第8期高校图书馆数据中台建构研究——以中国矿业大学图书馆为例鲍劼李丕仕尹良伟王静（中国矿业大学图书馆，江苏徐州221116）[摘要]为解决高校图书馆资源分散、数据缺乏治理、业务系统孤立等问题，借鉴数据中台这一新的架构理念，研究高校图书馆数据中台建设的技术框架和关键技术。
以中国矿业大学图书馆为例，构建高校图书馆数据中台的功能架构，以期实现资源统一管理、数据集中治理、业务系统高效交互，为智慧图书馆建设赋能，提升图书馆精准化服务水平、优化资源建设和实现科学管理。
[关键词]大数据数据中台高校图书馆数据治理[分类号]G 258.6*本文系国家社会科学基金项目“基于数字孪生的高校智慧图书馆数据治理模式及机理研究”（项目编号：22B T Q 023）的研究成果之一。
2020年4月，中共中央、国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中提出，把数据作为与土地、劳动力、资本和技术并列的五大生产要素之一。
2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，指出数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。
2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，标志着数据已成为社会和经济发展的驱动力。
以上政策表明数字中国全面建设时代的来临，数据要素的作用越来越大，要充分激活数据要素的潜能，为经济发展赋能。
高校图书馆的数据作为我国海量数据的重要组成部分，为高校教学科研、科技创新提供强有力的支撑保障，充分发挥这些海量数据规模和丰富应用场景的优势，是图书馆当下的重要任务。
资源系统分散孤立、数据缺乏治理，业务系统孤立是高校图书馆普遍存在的问题。
数据中台提供了一种新的架构理念，实现数据的高效应用、共享和价值最大化，以及各业务系统的连接和交互[1]。
笔者以中国矿业大学图书馆为例，探讨高校图书馆数据中台建设，以期实现资源统一管理、数据集中治理、业务系统高效交互，为高校图书馆建设赋能，推进高校图书馆智慧化发展。
云计算和大数据重点专项2018年度项目申报指南
“云计算和大数据”重点专项2018年度项目申报指南为落实《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》，以及国务院《关于促进云计算创新发展，培育信息产业新业态的意见》和《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》等提出的任务，国家重点研发计划启动实施“云计算和大数据”重点专项。
根据本重点专项实施方案的部署，现提出2018年度项目申报指南建议。
本重点专项总体目标是：形成自主可控的云计算和大数据系统解决方案、技术体系和标准规范；在云计算与大数据的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术；基本形成以自主云计算与大数据骨干企业为主体的产业生态体系和具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群；提升资源汇聚、数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力，实现核心关键技术自主可控。
本重点专项按照云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知与人机交互等4个创新链(技术方向)，共部署20个重点研究任务。
专项实施周期为5年（2016—2020）。
1. 云计算和大数据基础设施1.1 数据科学的若干基础理论（基础研究类）研究内容：研究大数据的数据建模理论，包括大数据的统一表示和有效度量等；研究大数据的新型计算复杂性理论，包括多项式可计算问题类的细分等；研究高通量计算理论与算法、高效并行计算算法、分布式计算算法、近似计算算法等；研究大规模分布式可扩展的数据存储与组织，能效优化的分布存储和处理的系统架构，以及数据副本一致性、数据压缩、数据划分与迁移等问题；研究大数据的数据治理理论与方法，包括数据质量管理、数据权属、数据隐私保护等。
考核指标：形成有国际性影响的数据科学理论体系，发表系列高水平学术论文和若干专著。
在关键技术上申请系列专利，形成专利群。
1.2 基于NVM的TB级持久性内存存储系统及应用（共性关键技术类）研究内容：研究持久性内存存储I/O栈与存储管理；分布式持久性内存文件系统；基于RDMA的分布式持久性共享内存新型编程模型；构建分布式持久性内存存储系统；研制基于TB级内存系统的典型大数据应用系统及示范。
高校教育大数据分析平台架构设计
高校教育大数据分析平台架构设计随着信息技术的不断发展和高校教育数据的快速增长，建设一套高校教育大数据分析平台成为了大多数高校的迫切需求。
这样的平台将为高校决策层提供更准确、更全面的数据支持，帮助高校管理人员更好地了解教育业务数据，并做出及时、科学的决策。
一、架构设计目标与原则在设计高校教育大数据分析平台架构时，需要明确以下目标和原则：1. 可扩展性：平台的架构必须具备良好的可扩展性，能够随着教育数据增长的需要进行水平扩展。
2. 可靠性：平台需要具备高可用性和容错性，确保数据分析服务的稳定运行。
3. 数据安全性：平台需要采用多层次的安全机制，保障教育数据的安全和隐私。
4. 可操作性：平台的设计应该尽量简化用户操作，提供友好的用户界面和易用的功能。
二、架构设计要素1. 数据采集层数据采集层是高校教育大数据分析平台的基础。
该层负责从各个高校教育系统中采集数据，并将数据进行初步的预处理。
在数据采集层中应该考虑以下要素：1.1 数据源接入：平台需要支持多种数据源的接入，包括高校教务系统、学生信息系统、图书馆管理系统等。
1.2 数据清洗与整合：采集到的数据通常会存在噪声和冗余，需要进行清洗和整合，以确保数据的质量。
2. 数据存储层数据存储层负责接收数据采集层传送过来的数据，并对数据进行持久化存储。
在数据存储层的设计中，应该考虑以下要素：2.1 数据库选择：根据数据量和性能要求，合理选择关系型数据库或非关系型数据库进行存储。
2.2 数据库架构：支持水平扩展的数据库架构能够提高系统的可扩展性，例如使用主从复制或分布式数据库集群。
3. 数据处理与分析层数据处理与分析层是整个平台的核心部分，负责对存储在数据存储层中的数据进行处理和分析。
在设计数据处理与分析层时，应该考虑以下要素：3.1 数据处理流程：设计合理的数据处理流程，包括数据清洗、数据聚合、数据挖掘等环节，以提取有价值的信息。
3.2 分布式计算框架：采用分布式计算框架可以提高数据处理和分析的效率，例如Apache Hadoop、Apache Spark等。
大数据技术原理与应用(管理学门类)_郑州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据技术原理与应用（管理学门类）_郑州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据建模的步骤为参考答案:模型建立-模型训练-模型评估-模型应用2.超级计算机可应用的领域有（）参考答案:防震减灾领域_交通领域_气象预报领域_医药领域3.Hadoop1.0和2.0都具有完善的HDFS HA策略。
参考答案:错误4.下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是( )参考答案:Amazon RDS5.Spark的主要特点有（）参考答案:全栈式数据处理_快速高效_快速高效_兼容性高6.下列哪项不是Storm的主要特点（）参考答案:容错性不好7.下列对HBase的理解正确的是参考答案:HBase是针对谷歌BigTable的开源实现_HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据8.NoSQL数据库的BASE特性是指参考答案:最终一致性_基本可用_软状态9.因为Hadoop有多个副本，所以NameNode不存在单点问题。
参考答案:错误10.决策数据挖掘不包括参考答案:信息挖掘11.Hadoop是一个分布式的、容错的实时计算系统，能够对实时动态的多源异构数据进行实时计算，获得有价值的信息。
参考答案:错误12.MapReduce的主要特点有（）参考答案:易于编程_高容错性_良好的扩展性_适合PB级以上海量数据的离线处理13.一个数据库事务具有ACID是指：原子性，一致性，持久性，隔离性参考答案:正确14.CAP是指参考答案:分区容忍性_可用性_一致性15.分布式架构中的计算机有明显的主/从之分，所有计算机节点都是不对等的。
参考答案:错误16.Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统，搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台，提供了一套非常灵活的，可以描述各种各样的图计算，主要用于、、等。
参考答案:BSP、API 、图遍历、最短路径、PageRank计算17.数据资产包括：参考答案:企业内部数据、企业外部数据、企业购买数据18.大数据的发展历程总体上可以划分为4个重要阶段。
浙教版(2019)信息技术教材一轮复习课件(共32张PPT)——大数据大数据处理文本数据处理复习
名称 Jieba分词 IKAnalyzer NLPIR 语言云 BosonNLP
简介 Python开源项目 Java开源分词工具包 北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室，非商业应用免费 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心，在线API接口调用 玻森中文语义开放平台，在线API接口或库调用
※ 特征词： 在中文文本分析中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。目前，大多 数中文文本分析中都采用词作为特征项，这种词称作特征词。
分布式并行计算模型
2014年9月，Twitter大数据处理系统summingbird开源新工具， 它实现了批处理和流计算的整合（Hadoop+storm）。
平台的整合缩短了批处理与流处理之间的切换延时时间，有利于减 少系统的开销，降低使用成本。
课堂练习
★ 下列关于Hadoop架构的描述正确的是（ D ）
（2）基于统计的分词方法，统计分词的思想是依据上下文中相邻字出现的频率统计，同时出现的次 数越高就越可能组成一个词。在实际应用中，一般是将其与基于词典的分词方法结合使用。
（3）基于规则的分词方法，通过让计算机模拟人的理解方式，根据大量的现有资料和规则进行学习 ，达到对文字进行分词的效果。由于中文语言知识的笼统性、复杂性，这种分词方法目前还处于试 验阶段。
★ 分——将问题分解为规模更 小的子问题
★ 治——将规模更小的子问题 逐个击破
★ 合——将已解决的子问题合 并，最终得出原问题的解
大数据处理
静态数据 批处理计算（Hadoop、spark等） 流数据 流计算（storm、heron等） 图数据 图计算（pregel、graphx等）
★静态数据：在处理时已收集完成、在计算式不会发生改变的数据 ★流数据：是指不间断地、持续地到达的实时数据，随着时间的流逝，流数据的价 值也随之降低，通过实时分析计算可以得到更有价值的分析的结果 ★图数据：以社交网络、道路交通等数据为例的众多以图为数据呈现形式的数据， 或者转化为图之后再进行分析的
基于微服务架构的大数据处理系统设计与实现
基于微服务架构的大数据处理系统设计与实现第一章：引言大数据时代已经来临，数据爆炸式增长使得数据处理变得异常困难，因此企业需要一些高效、灵活和可扩展的大数据处理系统。
微服务是一个新的架构风格，可以将一个大型系统拆分为小的、自治的服务。
这种架构风格可以帮助系统进行管理，并且使得系统更加灵活和可扩展。
结合微服务的架构，我们可以设计出一个基于微服务架构的大数据处理系统。
本文将主要探讨如何利用微服务架构设计和实现大数据处理系统。
首先，我们将介绍微服务架构的核心思想和优点。
接着，将描述基于微服务架构的大数据处理系统设计和实现的过程。
最后，我们将讨论关键技术和挑战。
第二章：微服务架构2.1 微服务架构核心思想微服务架构是一种分布式系统架构风格，它将一个大型系统拆分为多个小的自治服务。
每个服务都可以独立部署，运行在自己的进程中，并且可以使用不同的编程语言和技术栈。
每个服务都围绕业务能力进行建模，拥有自己的数据存储和访问方式。
微服务架构有以下优点：1.灵活性：每个服务都可以独立部署，这意味着我们可以很容易地修改和发布服务，而不需要整个系统进行重构。
2.可扩展性：我们可以水平扩展每个服务，以满足系统的需求。
3.容错性：每个服务都是自治的，即使某些服务发生故障，其他服务也可以正常工作。
4.易于开发和维护：小的自治服务使得开发和维护变得简单。
此外，每个服务都有自己的测试、CI/CD和文档等。
2.2 微服务架构关键技术微服务架构需要一些基础设施和技术来实现。
以下是关键技术：1.服务注册和发现：当一个服务需要调用另一个服务时，它需要知道它所要调用的服务的位置。
服务注册和发现是一种机制，使得服务可以注册到一个中心位置，并且可以通过服务名称来查找它们。
2.负载均衡：当一个服务需要调用多个服务实例时，负载均衡器可以根据某些指标选择一个适当的实例进行调用。
这可以避免某些服务实例过度加载或者过载。
3.服务网关：服务网关是一种代理服务器，负责将所有服务请求发送到相应的服务实例。
云计算与大数据技术就业前景
云计算与大数据技术就业前景引言随着互联网的快速发展，云计算和大数据技术已经成为当今信息技术领域中的重要方向和热门职位。
随着企业对数据管理和分析的需求不断增长，云计算和大数据技术的就业前景也越来越广阔。
本文将重点探讨云计算与大数据技术的就业前景以及相关职位的需求。
云计算技术就业前景云计算技术是一种通过互联网来提供计算能力和存储空间的服务，已经成为很多企业和组织在业务操作和数据管理方面的首选方案。
随着云计算技术的不断发展和成熟，对于专业人士的需求也在增加。
云计算工程师云计算工程师负责设计、构建和维护企业云计算基础架构，并负责云计算平台的管理与运维工作。
云计算工程师需要具备扎实的计算机基础知识和云计算技术的实战经验，熟悉常见的云计算平台和工具，如AWS、Azure等。
云架构师云架构师是云计算领域的专家，负责设计和构建可扩展和稳定的云架构，确保应用程序在云环境中的高可用性和安全性。
云架构师需要具备深入的云计算技术知识、网络知识和系统安全知识。
云安全工程师云安全工程师负责保护云计算系统和数据的安全。
他们需要具备深入了解云安全技术和漏洞，以及各种网络攻击和防御方法。
随着云计算技术的广泛应用，对云安全工程师的需求也在不断增加。
云架构设计师云架构设计师是云计算领域的专家，负责设计以云为基础的应用架构和系统架构。
他们需要具备对云计算技术和平台的深入了解，同时能够根据企业的实际需求和业务目标来设计和优化云架构。
大数据技术就业前景随着数据的快速增长和对数据的深度分析的需求，大数据技术也成为了当今信息技术领域中的热门职位之一。
大数据工程师大数据工程师负责设计和构建大数据处理系统，处理海量数据并提供相关的数据分析和洞察。
他们需要熟悉各种大数据处理框架和工具，如Hadoop、Spark等，并具备良好的计算机编程和数据分析能力。
数据科学家数据科学家是大数据领域中最具有挑战性和前沿性的职位之一。
他们负责使用统计学、数学建模和机器学习算法等技术对大数据进行分析和建模，从中提取有价值的信息和洞察。
大学生云计算架构实训报告
一、引言随着信息技术的飞速发展，云计算已成为推动社会进步和产业升级的重要力量。
为了提高大学生的实践能力和创新能力，培养适应时代需求的复合型人才，我们开展了云计算架构实训。
本文将详细阐述实训的目的、内容、过程和成果，并对实训进行总结和反思。
二、实训目的1. 熟悉云计算基本概念、架构和关键技术。
2. 掌握云计算平台搭建、部署和运维技能。
3. 提高团队协作能力和问题解决能力。
4. 为未来从事云计算相关领域工作打下坚实基础。
三、实训内容1. 云计算基础知识学习- 云计算基本概念：了解云计算的定义、发展历程、服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）等。
- 云计算架构：学习云计算的层次结构，包括基础设施层、平台层和应用层。
- 云计算关键技术：掌握虚拟化技术、分布式存储技术、网络技术等。
2. 云计算平台搭建与部署- 熟悉主流云计算平台（如OpenStack、Docker、Kubernetes等）的安装与配置。
- 学习虚拟机、容器和微服务等技术的应用。
- 实践云平台搭建、资源分配、网络配置等操作。
3. 云计算运维与管理- 学习云计算平台的监控、日志管理、性能优化等技术。
- 掌握故障排除、安全防护和备份恢复等运维技能。
- 实践云计算平台日常运维操作。
4. 云计算项目实践- 组建团队，选择合适的云计算项目进行实践。
- 根据项目需求，设计云计算架构，并进行搭建、部署和运维。
- 针对项目实施过程中遇到的问题，进行总结和反思。
四、实训过程1. 实训准备- 教师讲解实训内容和要求，明确实训目标和考核标准。
- 学生查阅相关资料，了解云计算基础知识。
- 教师提供云计算平台搭建、部署和运维的相关教程。
2. 实训实施- 学生分组，每个小组负责一个云计算项目的实践。
- 教师巡回指导，解答学生在实训过程中遇到的问题。
- 学生按照项目进度，完成云计算平台的搭建、部署和运维。
3. 实训总结- 学生撰写实训报告，总结实训过程中的收获和体会。
基于大数据技术的高职智慧校园学生个人画像建模研究与应用
信is 与电ifiChina Computer & Communication信息化獄育2021年第5期基于大数据技术的高职智慧校园学生个人画像建模研究与应用凌宁I 韦攀2(1.南宁职业技术学院，广西南宁530008; 2.广西开放大学，广西南宁530022 )摘 要：高职院校是高等教育的重要组成部分，担负着为社会培养实践应用型人才的重要职责.近年来，随着教育 信息化的不断发展，各种新兴信息技术与高职教育深度融合，高职教育已逐步走向“智慧教育”的新阶段，而智慧校园 正是其发展方向.“智慧校园”的最终目的是服务.笔者拟提出一种将大数据技术应用于智慧校园构建学生个人画像的实现模型：通过感知、采集、提取、处理、整合大学生在校期间的各类原始数据，采用一系列标准和算法建立学生在各 个维度的个人画像，为推动智能化、精准化和个性化服务的特色智慧校园的发展提出思路.关键词：高职院校；智慧校园；大数据技术；个人画像中图分类号：G393 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 (2021) 05-250-04Research and Application of Personal Portrait Modeling of Higher VocationalSmart Campus Students Based on Big Data TechnologyLING Ning 1, WEI Pan 2(1. Nanning Vocational and Technical College, Nanning Guangxi 530008, China; 2. Guangxi Open University, Nanning Guangxi530022, China)Abstract ： Higher vocational colleges are an important part of higher education and are responsible for cultivating practicaland practical talents for the society. In recent years, with the continuous development of education informatization, various emerging information technologies have been deeply integrated with higher vocational education. Higher vocational education has gradually moved to a new stage of M smart education", and smart campus is its development direction. The ultimate purpose of "Smart Campus" is to serve. The author intends to propose an implementation model for applying big data technology to smart campuses to build students 5personal portraits: through perception, collection, extraction, processing, and integration of various types of raw data during college students* school days, a series of standards and algorithms are used to establish students 9 profiles. Personal portraits in all dimensionsprovide ideas for the development of a characteristic smart campus that promotes intelligence, precision and personalized services.Keywords ： Vocational colleges; Intelligent campus; Big data technology; Personal profile0引言2018年4月13 H,中华人民共和国教育部印发《教育信息化2.0行动计划》文件，标志着教育信息化2.0时代的 到来。
面向大数据处理框架自动配置的模型构建与训练方法
学习率预热
在模型训练初期，通过预设的学 习率预热阶段来逐渐提高学习率 ，以避免模型训练过程中出现震 荡和不稳定。
学习率自适应调整
通过监控模型训练过程中的性能 指标，自动调整学习率以优化模 型训练效果。
05
实验与结果分析
实验设置与数据集
实验目标
本实验旨在验证面向大数据处理框架自动配置的模型构建与训练方 法的有效性和优越性。
Flink是一个基于流处理和批处理的开源框架，具有高性能 、低延迟和可扩展性等优点，支持状态计算和事件时间处 理。
核心组件
Flink的核心组件包括数据流引擎、状态管理和容错机制等 ，支持多种数据源和数据接收器，如Kafka、HDFS和数据 库等。
应用场景
Flink广泛应用于实时分析、机器学习、事件驱动型微服务 等场景。
模型性能
在模型性能方面，自动配置的模 型在准确率和召回率上均有所提 高。以Yahoo数据集为例，自动 配置模型的准确率提高了10%， 召回率提高了8%。
资源利用率
在资源利用率方面，自动配置模 型表现出了更高的效率。例如， 在Twitter数据集的处理中，自动 配置模型相较于手动配置，内存 使用率降低了15%，同时处理速 度提高了20%。
要点三
未来工作
尽管本次实验取得了显著成果，但仍 有许多问题值得进一步研究和探讨。 例如，如何处理不同类型的大数据集 、如何进一步提高模型的性能等。未 来我们将继续优化和完善此方法，以 更好地适应不断变化的大数据处理需 求。
06
结论与展望
研究结论
1 2 3
模型的有效性
通过实验验证，所构建的模型在处理大数据时能 够有效地提高效率和准确性，减少了人为配置的 错误。
详细描述
2023年教育部产学合作协同育人项目申请书模版
2023年某某科技有限公司教育部产学合作协同育人项目申请书项目名称：高校智慧教学空间实践平台建设负责人：联系电话：工作邮箱：学校名称：通信地址：申请时间：二○二三年五月制填表说明1.申报资格：(1)全日制本科高校在职教师或在校学生；(2)原则上不接受之前已获得过同类项目资助的重复申报。
2.有关项目内容、具体要求和说明请参考项目申报指南。
3.项目负责人填写的内容由所在单位负责审核，所填内容必须真实、可靠。
4.申请书由项目负责人填写并手写签名，报送所在高校主管部门审查、签署意见并盖章后，将扫描文件上传到项目平台。
依托昆山软件科技有限公司在IT 行业的丰富的教学实践经验和对于用人企业的岗位职责要求、岗位技能要求、薪资水平等大数据进行抓取和分析确定人才能力标准，拟定在校生的培养方案，顺应IT 大行业的发展需求，进行专业方向的引导。
在建策科技完成实践条件和实践平台建设，为学生提供实习实训岗位，学习企业的先进技术和先进企业文化，深入开展工程实践活动。
在专业技术能力培养的同时，开展职业素养与就业指导课程，课程内容包括多元价值观、积极心态、时间管理、团队沟通、面试技巧、简历制作、职业划等知识，强化学生综合素养的提高，立足国内，面向国际，让学生真正成为当今社会紧缺型的一专多能的复合型人才。
1.协同管理。
立足长远、合作共赢，校企共建实践平台长效性管理机制，实现高质量协同育人目标。
健全组织管理机构，盐城师范学院信息工程学院与昆山美丽软件科技有限公司共同成立指导和推动实践平台建设的理事会、办公室等常务机构，建立校企合作管理和资源共享制度，形成产教融合发展联盟关系和协同互动“对话”制度，构建基地运行机制、政策和制度保障机制、合作共赢导向机制、动力制约与激励机制、绩效评价机制，形成学校和企业深度合作的机制体制框架。
2.协同保障。
校企协同，明确双方权责，保障实习、实训等实践教育各环节在法律政策的保障下有序展开，加强实践平台软硬件建设，提高企业师资和实习实训场所基础设施建设水平，加强学生安全稳定教育，严格落实实践各环节的规章制度和工作规范，以人为本提升后勤保障水平，保障学生饮食卫生、住宿、实习实训有序规范，确保学生校外学习期间的安全稳定，借助信息化管理手段提供多方位的实践教学保障。
第4章 云计算编程实践-云计算与大数据技术理论及应用-林伟伟-清华大学出版社
《云计算与大数据技术理论及应用》
离散事件管理框架相关的类
7）SimEvent 给出了在两个或多个实体间传递仿真事件的过程。SimEvent存储了关于事件的信 息，包括事件的类型、初始化时间、事件发生的时间、结束时间、事件转发到目 标实体的时间、资源标识、目标实体、事件标签及需要传输到目标实体的数据。 8）CloudSimShutdown 用于结束所有终端用户和代理实体，并向CIS发送仿真结束信号。 9）Predicate 这是一个抽象类，需要扩展，用于从延时队列中选择事件。 10）PredicateAny 表示匹配延时队列中的任何一个事件。CloudSim的类中有一个可以公开访问的实 例CloudSim.SIM_ANY，因此不需要为该类创建新的实例。 11）PredicateFrom 表示被特定实体放弃的事件。
• 网络层 • 云资源层 • 云服务层 • 虚拟机服务层 • 用户接口结构层
《云计算与大数据技术理论及应用》
CloudSim层
1）网络层 CloudSim中云实体的内部网络建立在网络抽象概念之上。在这个模型下，不会 为模拟的网络实体提供真实可用的组件，比如路由器和交换机，而是通过延时矩 阵来实现。
《云计算与大数据技术理论及应用》
CloudSim核心模拟引擎
为了克服这些限制并满足更复杂的仿真场景，墨尔本大学的 研究小组开发了一个全新的离散事件管理框架。
《云计算与大数据技术理论及应用》
离散事件管理框架相关的类
1）CloudSim 这是主类，负责管理事件队列和控制仿真事件的顺序执行，这些事件按照它们的 时间参数构成有序队列。在每一步调度的仿真事件会从未来事件队列（Future Event Queue）中被删除，并被转移到延时事件队列（Deferred Event Queue）中 。每个实体调用事件处理方法会从延时事件队列中选择事件并执行相应的操作。 这样灵活的管理方式，具有以下优势：
大数据处理中的高维数据建模与分析技术研究
大数据处理中的高维数据建模与分析技术研究近年来，随着大数据技术的不断发展，人们对高维数据的处理和分析技术越来越关注。
在很多领域，包括金融、医疗、生物信息学等，都需要处理海量的高维数据。
因此，高维数据建模和分析技术成为了一个热门话题。
本文将从什么是高维数据开始，阐述高维数据建模和分析技术研究的现状和挑战，最后介绍一些常用的高维数据分析方法。
一、什么是高维数据在统计学和机器学习中，所谓维度，指的是描述数据的属性或特征个数。
在二维坐标系中，我们需要两个坐标上的数值，即x和y，来确定一个点的位置。
在三维空间中，我们需要三个坐标上的数值，即x、y和z，来确定一个点的位置。
同样地，在高维空间中，每个点需要多于3个坐标上的数值才能确定其位置。
例如，在金融领域，很多数据可能有几百个属性，也就是几百个维度。
这些属性可能包括交易额、股价、股息率等。
如果每个属性都是单独的维度，这些数据就是高维数据。
二、高维数据建模和分析技术现状和挑战高维数据建模和分析技术是一个研究相对较新的话题，尤其是在大数据处理领域。
目前，建模和分析高维数据的传统统计方法，如主成分分析（PCA）、因子分析（FA）和多维尺度分析（MDS），已被证明在仅有少量属性的情况下效果较好。
然而，当维度增加时，这些方法的效果会急剧下降。
当维度增加时，数据变得更为稀疏，数据点之间的距离也变得更加模糊。
此时，高维数据建模和分析技术所带来的挑战变得越来越明显。
比如，高维数据中存在维度灾难问题。
这意味着，随着维度的增加，所需的训练样本数量会指数增加。
另外，高维数据中的噪声大幅增加，因此需要更加严格的特征选取和过滤方法。
三、高维数据常用分析方法1. 随机投影随机投影是一种将高维数据映射到低维空间的方法，以降低计算成本，减少数据维度并增强数据可分性。
它通过使用不同的投影矩阵将高维数据向低维投影，保留数据之间的距离关系。
通过重复随机投影过程，数据集可以被映射为低维空间。
2. 局部敏感哈希（LSH）局部敏感哈希是一种用于高维数据处理的方法。
大模型+数字校园解决方案
制定详细的时间表，明确各项改进工作的具体时间节点和责任人。加强时间表 的执行和监督，确保改进工作按时完成。此外，根据改进工作的实际情况，及 时调整时间表安排，确保改进工作的顺利进行。
安全保障措施及风
06
险管理
数据安全保障措施
数据加密存储
采用业界认可的加密算法，对敏感数据进 行加密存储，确保数据在存储状态的安全
供更加个性化的服务，提高用户满意度和体验。
项目目标与预期成果
构建完善的大模型+数字校园解决方案
01
本项目旨在构建一套完善的大模型+数字校园解决方案，实现智能化应用、数挖掘与分析和个性化服务等功能。
提高数字校园管理效率和服务水平
02
通过本项目的实施，预期能够提高数字校园的管理效率和服务
水平，为师生提供更加便捷、高效、智能的服务。
大模型+数字校园解
04
决方案实施
数据采集、处理和存储策略
数据采集
通过物联网设备、传感器、日志 等多种方式收集校园内各类数据 ，包括学生行为、教学资源使用
、设备状态等。
数据处理
对采集到的数据进行清洗、整合 、转换等处理，提取有价值的信
息，消除数据冗余和错误。
数据存储
采用分布式存储系统，确保数据 的安全性、可靠性和可扩展性， 同时支持高效的数据访问和分析
应用系统建设初具规模
数字校园已逐步实现了教学管理、学生管理、科 研管理、后勤管理等应用系统的建设，提高了校 园管理效率和服务水平。
信息资源整合与共享有待加强
目前数字校园在信息资源整合与共享方面仍存在 不足，需要加强数据互通和信息共享，提高信息 资源的利用率。
大模型技术在数字校园中应用前景
高校数据中心建设方案汇报模板ppt课件
HPE Synergy 460/660/620/680
HPE Apollo 2000/6000/6500/8000
H3C X86产品家族
创新的专用计算平台可全面满足横向扩展和纵向扩展工作负载的需求
H3C CAS产品发展历程
H3C CAS虚拟化软件源于KVM，优于KVM
VCF API（Restful）
VCF Controller
OpenFlow + Netconf
目录
新华三集团公司介绍XX高校数据中心系统总体架构及方案拓扑XX高校数据中心数据中心方案设计整体架构及数据中心拓扑云平台设计计算资源池设计网络自动化设计存储系统设计云安全设计大数据平台设计XX高校数据中心园区网方案设计园区网设计无线和物联网设计新华三集团案例介绍
存储系统设计
无代理备份无需在虚拟机中安装代理 释放资源以更好地服务企业的业务，降低90%虚拟机CPU负载全局重复数据删除支持源端重复数据删除技术，最大程度减少备份数据占用的存储空间，同时降低对业务带宽的资源占用保护组备份策略定制备份分组保护，将虚拟机分别纳入不同备份策略任务组中，减少运维工作量细粒度备份保护支持SQL Server、Oracle、Domino、Exchange Server、Sybase、Active Directory等关键业务数据库的持续数据保护和定时热备
H3C CAS虚拟化平台市场地位 （查最新）
2015年中国服务器虚拟化市场份额（按厂商销售额计算）
——摘自计世资讯《2015-2016年中国服务器虚拟化市场发展状况与趋势研究报告》
2016年中国服务器虚拟化市场份额（按厂商销售额计算）
——摘自计世资讯《2016-2017年中国服务器虚拟化市场发展状况与趋势研究报告》
大数据处理中的不确定性建模与处理研究
大数据处理中的不确定性建模与处理研究在当今大数据时代，随着科技的发展和应用场景的不断拓展，大数据处理技术已经成为各行业普遍应用的技术手段之一。
然而，随着数据量的剧增，数据处理中的不确定性因素也相对增加，成为大数据处理领域亟待解决的难题。
本文将从不确定性建模与处理的角度进行探讨和分析。
一、不确定性概述不确定性是指对于未知或难以准确预测的事物，我们很难确定其本质、性质、规律和未来发展趋势等方面的情况。
在大数据处理时，由于数据收集的方法、仪器设备、采样技术、随机因素等各种原因，数据中存在着各种类型的不确定性，包括：测量误差、采样误差、模型误差、噪声误差、随机误差等。
这些误差往往会对数据分析与模型建立产生影响，从而导致数据处理的结果不准确，甚至是误导性的。
二、不确定性建模不确定性建模可定义为从特定的角度分析不确定性，并将这些不确定性转化为可量化的形式，便于进行数据处理和数据模型的建立。
不确定性建模是大数据处理中不可或缺的环节，其目标是为了最大限度地减少误差，提高数据处理结果的准确性。
一般来说，不确定性建模可分为两种简单情况：1. 基于概率模型的不确定性建模概率模型是指通过对现实世界中各类事物的统计分析，来建立相应的概率分布函数，并以此来表示各种不确定性的程度，从而为数据分析提供一定的数学依据。
例如，常用的概率模型有正态分布、伯努利分布、泊松分布等。
基于概率模型的不确定性建模方法在很多领域都有成功的应用，如金融、医学、环境预测等。
2. 基于非概率模型的不确定性建模非概率模型是指在不知道或无法确定随机变量分布函数的情况下，通过其他手段来获取不确定性的信息，并进行数据处理和建模的方法。
非概率模型通常采用物理模型、统计推断、模拟方法等，其具有一定的灵活性与适应性，应用范围较广泛。
三、不确定性处理针对不确定性建模已经建立的模型，接下来需要进行不确定性处理，以便于数据处理和分析的下一步操作。
不确定性处理需要解决的问题包括：1. 如何确定不确定性影响不确定性的来源和影响因素很多，因此确定哪些因素才是最主要的不确定性影响因素显得十分重要。
云计算与大数据教材
云计算与大数据教材
对于云计算与大数据的教材，推荐以下几本：
1. 《Big Data》：这本书对数据建模、数据层、数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题做了全面介绍，并引入了传统架构的复杂性问题，有助于深入理解大数据理论。
2. 《Hadoop: The Definitive Guide》：作为Hadoop技术框架的入门必读书籍，通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述Hadoop 如何解决现实生活中的具体问题。
3. 《Learning Spark》：Spark作为大数据处理中的第二代主流框架，这本书是必学的重点。
4. 《数据挖掘》：这本书从数据库角度全面系统地介绍了数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注了近年来该领域的重要和最新课题。
5. 《Mining of Massive Datasets》：这本书是在Anand Rajaraman和Jeff Ullman于斯坦福大学教授多年的一门季度课程的材料基础上总结而成的。
此外，还可以阅读《云计算：概念、技术与架构》、《云计算技术应用与实践》等书籍，以更全面地掌握云计算与大数据方面的知识。
如需更多关于云计算和大数据的教材信息，可以登录github、CSDN、知乎等网站查看相关书单和推荐。
制造业中的大数据分析与建模研究
制造业中的大数据分析与建模研究随着信息化的发展，数据已经成为了现代社会最重要的资产之一。
在制造业中，大数据也正在被广泛应用。
大数据分析与建模技术可以帮助制造企业实现生产自动化、质量管理、供应链优化等诸多目标，提高企业的竞争能力。
下面将详细探讨制造业大数据分析与建模研究的现状和发展趋势。
一、大数据在制造业中的应用大数据在制造业中的应用主要涉及以下几个方面：1. 生产自动化制造业生产过程中，涉及多种设备和工艺，需要对其进行监控、协调和调度。
大数据分析与建模技术可以帮助制造企业搭建智能化的生产管理系统，实现自动化生产和优化生产效率。
2. 质量管理高质量的产品是制造企业的核心竞争力之一。
大数据分析与建模技术可以帮助企业对生产过程中的质量数据进行分析和挖掘，及时发现质量问题，并进行修正和改进，提高产品的质量稳定性。
3. 供应链优化制造企业需要协调多个供应商的物料和零部件，进行生产组装和交付。
大数据分析与建模技术可以帮助企业分析供应链的数据，优化物流和采购过程，降低成本和风险。
4. 智能维护制造企业的设备和工艺需要进行定期保养和维修，以保证其生产效率和稳定性。
大数据分析与建模技术可以帮助企业对设备和工艺进行故障预测和维护计划制定，提高维护效率和降低成本。
以上应用仅是大数据在制造业中的冰山一角。
制造业是一个复杂而多元的领域，大数据可以在多个应用场景中发挥作用，为企业提供决策支持和业务优化。
二、大数据分析与建模技术大数据分析与建模技术是支持制造业大数据应用的关键技术之一。
主要包括以下几个方面：1. 数据采集和清洗制造企业涉及多个环节和多个系统，需要对其进行数据采集和清洗，以确保数据的质量和完整性。
大数据分析与建模技术需要借助数据采集和清洗技术，对数据进行预处理和预处理。
2. 数据挖掘和分析大数据分析与建模技术需要借助数据挖掘和分析技术，透彻分析制造企业生产过程中产生的数据，提取出有价值的信息。
数据挖掘和分析技术可以帮助企业识别模式、分类和聚类、预测异常和过程优化等。
基于云计算的会计大数据分析平台构建研究
基于云计算的会计大数据分析平台构建研究【摘要】本文为一篇关于基于云计算的会计大数据分析平台构建研究的文章。
在本文将介绍研究背景、研究意义和研究目的。
在将重点讨论云计算技术概述、会计大数据分析平台构建、基于云计算的平台架构设计、关键技术及方法探讨以及应用案例分析。
在将总结与展望研究成果，并探讨未来发展方向。
通过本文的研究，我们将能够更深入地了解基于云计算的会计大数据分析平台的构建方法和技术，为会计领域的大数据分析提供新的思路和方法。
【关键词】云计算、会计大数据分析、平台构建、关键技术、方法探讨、应用案例分析、总结、展望、研究成果、未来发展方向。
1. 引言1.1 研究背景会计大数据分析是当前金融领域的热门研究方向之一，随着金融业务的逐渐复杂化和数字化，会计数据的规模和复杂度也在不断增加。
传统的会计数据处理方法已经无法满足对大数据的高效处理和分析需求，因此基于云计算技术构建会计大数据分析平台成为了当前的研究热点。
在过去的几年里，云计算技术在各个领域取得了突破性进展，其高效、灵活、可扩展和成本低廉的特点使其成为处理大规模数据的理想选择。
通过利用云计算技术，可以实现对海量会计数据的快速处理和准确分析，为企业决策提供可靠的数据支持。
目前关于基于云计算的会计大数据分析平台构建的研究还比较有限，缺乏系统性的探讨和实践。
本文旨在通过对云计算技术的概述、会计大数据分析平台的构建、基于云计算的平台架构设计、关键技术及方法的探讨以及应用案例分析，探讨如何利用云计算技术构建高效、可靠的会计大数据分析平台，并为相关研究和实践提供参考。
1.2 研究意义会计大数据分析在当前社会经济发展环境下具有非常重要的意义。
随着信息化技术的飞速发展，会计数据量呈现爆炸式增长，传统的手工处理已经无法满足对数据的深度挖掘和分析需求。
而基于云计算的会计大数据分析平台的建设，能够充分利用云计算的弹性扩展和高可用性等特点，提高数据处理和分析的效率，降低成本，加快决策的速度。
多学科交叉融合的数据科学与大数据技术专业课程教学改革与实践
一、引言近年来,随着数字信息技术的高速发展,学术界、企业界、政府部门等各种组织对大数据技术空前关注。
信息科技变革要求所有信息技术类专业人才必须具备“大数据与智能化创新能力”的基础素养[1]。
大数据技术为推动相关行业进步和企业经济发展提供多种技术支持,大数据产业领域迸发的新业态、新模式和新机会,对学校大数据专业培养模式和教学方式提出挑战。
在从“互联网+”到“大数据+”思维框架下,如何以多学科交叉融合的知识体系培养为重点,了解大数据产业链融合发展的理念,实现智能数据科学技术与现代大学教育的深度融合升华;如何以大数据应用能力培养为核心,实现理论与应用、实践与研究、高校与企业、专业与跨专业融合;如何以创新创业培养为核心,实现实践技术与前沿科学、继承与创新、通识与专业、交叉与融合、教学与科研、协调与共享的多维融合;如何进一步重构专业课程教学,优化教学体系,改进教学手段,规范教学模式,完善教学内容,提高大数据人才培养质量,迎接大数据产业应用带来的机遇和挑战,已成为高校相关专业教学改革研究亟待解决的重要内容和热点问题。
二、大数据相关专业发展现状数据科学与大数据技术专业近几年来发展较快,高校人才培养也取得了显著成效,但是如何创新培养具有项目实践应用能力的交叉复合型大数据人才,培养学生掌握相关专业的基本理论、基本方法和基本技能,特别是经济管理领域基本知识,还处于建设探索阶段。
(一)数据科学与大数据技术专业背景工业和信息化部发布的《大数据产业发展规划(2016—2020年)》指出,数据是国家基础性战略资源。
大数据与产业链的融合贯通是当今数字经济发展的必然要求,也是数据价值得以高效释放的必由之路,更是探索数字世界构建发展的有利突破口。
针对国家大数据需求对相关专业人才培养模式提出的要求,根据“需求驱动要求,要求驱动方式”,培养具有良好综合素质和可持续竞争力的大数据人才是现在的社会发展趋势。
(二)“新工科”视域下面向大数据方向培养体系探索2017年以来,教育部积极推进“新工科”建设,“新工科”数据科学与大数据技术等领域的人才已经成为当今社会紧缺的人才,如何从“新工科”建设战略角度出发,优化相关专业,制定面向大数据新兴产业的工程教育人才培养方向,需要教育界与产业界共同探索与实践。
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一、引言大学云（Universities Cloud）是一种采用云计算技术，对教学、科研、行政、后勤等各种业务流程办理和职能服务的园区云，也是学校各级部门可靠的基础信息化服务平台。
大学云服务将产生大量的各种数据，云计算目前是大数据处理的基础技术[1]，采用云计算处理海量数据，提高管理与决策水平，是大学云架构的重点工作。
显然，云计算、大数据等技术已成为高校生存与发展的基础。
大学云架构采用统一标准[2]，不仅利于各种业务网络与应用系统互连互通，避免产生“信息孤岛”，也利于避免计算、存储及网络资源重复建设[3]，节约资金及提高收益，还利于大数据处理，改善办学绩效及增强高校创新能力。
因此，大学云架构的关键问题是全面整合资源，优化云计算模型。
也就是构建一种支持资源集约、信息共享、应用协同，以及大数据存储管理及检索使用的大学云。
最优架构的大学云，是云计算、大数据与教育信息化的融合。
这种融合，一方面规定了智慧校园高层划分及各部分间的交互[4]，另一方面决定了智慧校园应用系统的实施能力和发展空间。
本文以山西师大园区云建设为背景，重点讨论大学云架构与大数据处理建模等问题的解决方法。
二、大学云计算体系结构与功能大学云是智慧校园建设的核心部分，是一个复杂的系统工程。
该工程侧重六个方面：第一，优化整合学校各种管理信息系统和协同办公系统，建立统一基础数据库、数据交换系统、统一信息门户及统一身份认证等[5]，消除信息孤岛。
第二，完善高校决策支持系统的模型库、数据库和知识库建设，通过大数据分析，实现学校发展的智能决策。
第三，优化整合网络课程、精品资源共享课和视频公开课及微课等资源，构建网上网下有机协同的智慧学习环境。
第四，优化整合饭卡、洗浴卡、水卡、门禁卡、借阅证、上机卡等校园各类卡片，实现校园一卡通。
第五，完善图书馆资源数字化管理，支持师生泛在数字化阅读与在线讨论。
第六，优化整合多媒体视听教学与微格教学设施，支持MOOC的开发与应用。
按照以上要求，大学云计算体系结构与功能，如图1所示。
从图1可以看出，大学云主要由基础设施、资源平台、应用平台和服务门户构成。
基础设施包括了各种服务器、存储器、网络设备（交换、路由、安全等）和操作系统及工具软件等设施。
采用虚拟化软件（如VMware vSphere5.5），对云基础设施进行集群架构与管理[6]；按照业务所需资源量，将虚拟服务器与虚拟存储器弹性适配与调度[7]，由此形成大学云资源平台。
在资源平台部署校园应用软件，包括教务管理系统、学生管理系统、科研大学云架构与大数据处理建模研究*杨威1，杨陟卓2（1.山西师范大学网络信息中心，山西临汾041004；2.山西大学计算机与信息技术学院，山西太原030006）摘要：本文简要介绍了大学云架构与大数据处理的目的与意义。
以山西师大园区云为例，概要介绍了大学云架构的方法，提出了一种支持大数据处理的校园云模型。
重点讨论校园大数据处理建模，大数据分析在学生成长、教师发展，以及提升学校服务能力等方面的作用。
关键词：云计算；大数据；学生成长；教师发展；智慧校园中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1673-8454（2015）01-0016-04*基金项目：山西省高等学校科技项目（20110015）资助。
图1大学云计算体系结构与功能管理系统、教工管理系统、资产设备管理系统、财务管理系统、后勤服务管理系统、图书文献管理系统、教学信息化与网络学习系统、协同办公系统、平安校园监管系统、校园一卡通系统、统一身份认证系统、上网行为管理系统、网络运维支持系统等。
这些校园应用系统，构成了大学云应用平台。
大学云应用平台，通过数据交换系统（多个虚拟主机）接口，将各种数据库与各种应用系统适配连接，实现了资源集约、信息共享及应用协同。
云应用，一方面通过面向师生信息服务接口，建立了一站式校园信息服务门户。
师生可通过该门户，依据本人权限进行各种功能操作。
另一方面，通过面向大数据分析与智能决策服务接口，建立了一站式校园决策支持门户。
学校各级领导（或相关责任人），依据本人权限进行各种大数据分析操作。
通过大数据分析，实施教学、科研与后勤服务等事务处理的决策支持。
三、校园大数据特征与处理方法随着大学云建设与应用，大量数据来源于管理信息系统数据库与日志库、图书文献库与日志库、校园一卡通数据库与日志库、网络行为与管理日志库、平安校园视频库与日志库、多媒体及微格教学视频库与日志库、网络学习资源库与日志库、办学决策知识库和模型库及决策支持日志库等。
数据类型繁多，主要有文本、数值、图形、图像、标签等。
数据处理速度快，如管理信息系统数据库、一卡通数据库等，数据处理均有较高时效性。
很多数据表现出低价值密度，如各种视频库、日志库等。
这些数据完全符合大数据的4V（Volume,Variety,Velocity 和Value）特征[8]。
校园大数据可分为结构化数据与非结构化数据两类。
结构化数据主要包括各种管理信息系统数据库（关系数据模型）、能够变换为关系数据表单的各种日志库。
非结构化数据主要包括图形图像、音视频（微格教学视频、精品资源共享视频课、微课程视频、校园监控视频等）、Web文档（HTML与XML网页）、课件文档（浏览器可打开的Word、PPT、PDF等）、工作文档（如年度计划、工作总结、项目研究、成果报告等电子文档）。
结构化数据处理，常用数理统计模型与算法（如回归分析，最小显著差数法、最小显著极差法等）。
非结构数据处理，常用文档语义表示与索引、文本处理与分析[9]、内容摘要等工具。
校园大数据处理建模，直接影响着学校发展决策的水平。
四、支持学生成长的大数据分析在校园云的环境中，如数字化迎新、数字化学习（网上选课、学籍管理、网络学习、在线讨论等）、数字化生活（校园刷卡吃饭、洗浴、用水、进门、借书、上机、体育运动，以及社团与学术活动等）的每一个过程中，均有大量的数据记录了学生成长。
如图2所示。
对这些数据进行深入分析，对学生成长及改善学校决策绩效[10]，具有以下作用。
（1）学生入学与学习数据分析。
整合学生入学情况和在校学习情况等数据，深入分析与了解不同生源地、不同单科成绩、不同专业、不同个性特征的学生在校期间学习表现，为招生部门优化招生措施提供决策支持。
（2）学生专业学习数据分析。
整合能够反映学生在校的学习、研究和参加活动（如课程学习、校园学术活动等）等多种数据，持续、系统地分析每个学生的专业学习行为、课程测验与作业完成、课程考试成绩、项目申请与结题、学习兴趣与意见等数据，深入了解学生专业学习中的问题，为学习绩效改善提供个性化服务，为优化人才培养方案提供决策支持。
（3）学生在线学习与图书借阅数据分析。
完善“在线学习管理系统”的学习轨迹记忆功能，能够跟踪学生的学习轨迹。
深入分析学生在观看课程视频、网络课程学习、网络资源浏览、在线讨论发言、完成电子作业等项目上花费的时间差异。
为优化网络学习资源开发与购置提供决策依据。
统计学生访问图书馆、借阅图书与文献等数据，分析学生网上、网下学习时间分配情况，分析网络学习资源与馆藏图书文献资源配置情况，为优化电子与纸质资源最佳互补提供决策依据。
（4）学生就业与深造数据分析。
整合专业教育、教育实习、校园招聘、社会招考、考取研究生、用人单位反馈意见等各类数据，深入剖析专业人才培养方案、学生就业或考研意图及市场对人才需求等数据，优化人才与市场对接机制、完善专业课程学习与考研对接机制，与为学生考研提供个性化指导服务，为毕业生提供个性化就业指导服务。
五、支持教师发展的大数据分析教师是学校发展的中坚力量，教师的教学、科研能力高低，直接关系到专业人才培养质量与水平。
在校园云的环境中，教师的教学、科研活动密切与数字化关联，如人事档案管理、综合教务管理、科研管理等系统，这些图2支持学生成长的大数据处理模型系统均记录了教师发展的大量数据。
建立支持教师发展的大数据处理模型，是提升教师能力、促进教师发展的有效途径。
如图3所示。
（1）教师基本数据分析。
建立健全教师入职与从业档案数据库。
深入分析教师的学历教育背景、学习专业与学缘状况（学士、硕士、博士的毕业院校，以及专业衔接与研究方向等），教师从事专业与学习专业的关系（一致、相近、跨专业等），以及教师专业职称与学习专业、从事专业及兴趣爱好之间的相关性等，优化教师招聘策略与措施，为学校人力资源部门招聘教师提供决策支持。
（2）教学信息化数据分析。
按照教师信息化教学情况，整合综合教务管理系统、课堂教学日志（学生填写）、听课日志（领导和专家填写）等相关数据。
深入分析教师制定课程教学计划、编写教案、课堂教学、实验教学、编写教材、制作课程资源、承担校本研究课题、获得教学成果与奖励等数据，了解教师教学能力发展中的优势与不足，为提升教师教学能力提供个性化服务。
优化教师教学考核机制，为学校修订教师及课程组教学能力提升措施提供决策支持。
（3）科研与服务社会数据分析。
深入分析教师承担科研项目（题目，级别、主要研究问题、方法措施，结题、结论等）、发表论文（题目、刊物级别、检索、社会反响等）、出版著作（名称、出版级别、发行量、社会反响等）、获得科技成果奖励、学术荣誉，以及进行的学术报告和外出学术会议等数据。
深入分析教师科研能力、技术专长与社会兼职、承担横向课题、服务领域及业绩等之间的相关性，了解教师科研与社会接轨，促进生产力发展的情况。
优化教师科研考核机制，为提升教师科研能力提供个性化服务，为学校修订教师及团队科研能力提升措施提供决策支持。
通过以上三方面数据分析，优化高校个人与团体的教学、科研绩效考评机制。
为教师职称评聘提供考评依据，为学校修订师资队伍建设的政策与措施提供决策支持。
六、支持提升服务能力的大数据分析校园后勤服务、资产设备使用，图书文献使用，以及网络使用等领域，均与学校服务师生的能力密切相关。
而服务能力提升直接与领导干部执行力相关。
如图3所示。
因此，在这些领域开展大数据的分析，可助推学校服务能力提升。
（1）领导干部管理数据分析。
完善党政干部管理系统功能，深入分析干部任职时间、职务变动、年度计划、工作总结、工作业绩、取得成果与奖励等数据。
优化干部考核机制，为学校选拔、培养青年干部提供决策支持。
（2）校园后勤服务数据分析。
后勤服务是智慧校园的重要组成部分，动态采集校园生活、安防、环保、资源与能耗等各个方面的数据，建立后勤服务保障系统。
通过该系统，深入分析校园日常水电计量数据与水电节约数据，挖掘节能空间，完善节能管理措施。
深入分析楼宇、房屋、设备、道路等日常修缮维护资源消耗与费用开支等数据，参考经验，完善修缮管理措施。
深入分析学生刷卡吃饭与餐饮管理数据，普查学生餐饮问题，如饭量持续减少是否身体不适、每日三餐与每周营养搭配是否符合科学饮食，饭菜价格波动是否合理等问题，及时优化健康餐饮管理措施。