大数据成功案例电子教案
大数据实训案例pdf
大数据实训案例一、背景介绍随着互联网技术的快速发展，电商平台已经成为现代消费的重要渠道。
每天，数以亿计的用户在电商平台上浏览、搜索、购买商品，产生了海量的用户行为数据。
这些数据背后隐藏着用户的消费习惯、购买偏好、价格敏感度等宝贵信息。
本次大数据实训案例旨在通过分析电商平台上的用户行为数据，为企业提供更精准的市场定位、营销策略和产品优化建议。
二、数据准备本次实训使用的数据集来源于某大型电商平台的用户行为日志，包括用户点击、浏览、加入购物车、购买、评价等行为数据。
数据集涵盖了数周的时间范围，涉及数百万用户和数十万种商品。
数据预处理阶段，我们进行了数据清洗、格式转换和特征工程，确保数据的质量和可用性。
三、分析目标本次实训的主要分析目标包括：用户行为路径分析：了解用户在电商平台上的典型行为路径，识别用户在不同阶段的转化率和流失率。
用户群体划分：基于用户的购买行为、浏览偏好等特征，将用户划分为不同的群体，为个性化营销提供支持。
商品关联分析：挖掘商品之间的关联关系，发现用户的潜在购买需求，为商品推荐提供依据。
用户价值评估：根据用户的购买频率、购买金额等指标，评估用户的价值，为制定差异化服务策略提供参考。
四、分析方法与过程用户行为路径分析通过序列模式挖掘算法，我们分析了用户在电商平台上的典型行为序列。
结果显示，大部分用户的行为路径符合“搜索-浏览-加入购物车-购买”的模式。
进一步分析发现，从浏览到购买的转化率较低，表明用户在浏览阶段存在较大的流失风险。
针对这一问题，我们建议电商平台优化商品展示和搜索排序算法，提高用户的购买转化率。
用户群体划分利用K-means等聚类算法，我们对用户进行了群体划分。
通过对比不同群体的购买行为、浏览偏好等特征，我们发现了一些有趣的模式。
例如，某一群体的用户偏好购买高价位商品，且购买频率较低，但单次购买金额较高；而另一群体的用户则偏好购买低价位商品，购买频率较高，但单次购买金额较低。
大数据精准教学实践案例(2篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据技术在教育领域的应用日益广泛。
大数据精准教学作为一种新型教学模式，旨在通过收集和分析学生的行为数据，实现个性化教学，提高教学效果。
本文以某中学为例，探讨大数据精准教学的实践案例。
二、案例概述某中学是一所具有悠久历史和优良传统的学校，近年来，学校在推进教育信息化建设过程中，积极探索大数据精准教学，取得了显著成效。
以下是该校大数据精准教学的实践案例。
三、大数据精准教学实践过程1. 数据采集该校通过以下途径收集学生数据：（1）学生学习平台：学生通过学习平台完成作业、测试、互动等学习活动，平台自动记录学生的行为数据，如答题时间、正确率、知识点掌握情况等。
（2）教师教学平台：教师通过教学平台发布教学资源、布置作业、批改作业等，平台记录教师的教学行为数据。
（3）校园一卡通：校园一卡通记录学生的出勤、消费等行为数据。
（4）问卷调查：定期对学生进行问卷调查，了解学生的兴趣、需求、学习状态等。
2. 数据分析学校利用大数据分析技术，对采集到的学生数据进行深度挖掘和分析，主要包括以下几个方面：（1）学生学习行为分析：分析学生在学习过程中的时间分配、知识点掌握情况、学习效果等，为教师提供个性化教学建议。
（2）教师教学行为分析：分析教师的教学方法、教学质量、教学效果等，为教师提供教学改进方向。
（3）学生学习状态分析：分析学生的兴趣、需求、学习压力等，为学校提供教育资源配置建议。
3. 个性化教学根据数据分析结果，学校实施以下个性化教学策略：（1）针对学生学习行为：针对学生在学习过程中的薄弱环节，教师可以针对性地设计教学活动，提高学生的学习兴趣和效果。
（2）针对教师教学行为：教师可以根据分析结果调整教学方法，提高教学质量。
（3）针对学生学习状态：学校可以根据分析结果，调整教育资源配置，为学生提供更优质的学习环境。
四、案例成效1. 学生学习效果显著提高通过大数据精准教学，学生的学习兴趣、学习效果得到明显提高。
大数据教育案例(3篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在教育领域，大数据的应用也逐渐成为提升教学质量、实现个性化教育的重要手段。
本文将以我国某知名中学为例，探讨大数据在教育中的应用，特别是如何通过大数据分析提升学生个性化学习效果。
二、案例概述该中学位于我国东部沿海地区，是一所具有悠久历史和优良传统的学校。
近年来，学校积极响应国家大数据战略，将大数据技术应用于教育教学改革，以提升教学质量，实现个性化教育。
以下是该校大数据教育案例的具体实施过程。
三、大数据教育案例分析1. 数据采集与整合学校首先对现有的教育教学数据进行采集和整合，包括学生成绩、课堂表现、作业完成情况、兴趣爱好等。
同时，学校还引入了第三方数据平台，如学生成长档案、教师评价系统等，以全面了解学生的成长轨迹。
2. 数据分析与应用（1）个性化学习路径推荐通过对学生学习数据的分析，学校为学生量身定制个性化学习路径。
例如，针对学生的学习成绩，系统会自动识别学生的薄弱环节，并推荐相应的学习资源和辅导课程。
此外，系统还会根据学生的兴趣爱好，推荐相关领域的拓展学习内容。
（2）智能教学辅助教师利用大数据分析结果，调整教学策略，提高教学效果。
例如，教师可以通过分析学生的课堂表现，了解学生的学习状态，从而调整教学进度和难度。
同时，教师还可以利用大数据分析结果，发现学生的学习需求，有针对性地进行教学辅导。
（3）精准评价与反馈学校通过大数据分析，对学生的学习情况进行精准评价，并及时给予反馈。
例如，学校可以根据学生的学习成绩和课堂表现，为学生颁发个性化学习证书，激励学生不断进步。
此外，学校还会定期组织家长会，向家长反馈学生的成长情况，共同关注学生的全面发展。
3. 案例效果（1）学生个性化学习效果显著提高通过大数据分析，学生能够更清晰地了解自己的学习状况，有针对性地进行学习。
据统计，实施大数据教育改革后，该校学生的平均成绩提高了15%。
（2）教师教学水平得到提升大数据分析为教师提供了丰富的教学资源，有助于教师调整教学策略，提高教学质量。
大数据技术与应用(成功案例)ppt课件
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖 牛奶，通过数据分 析，知道在本店买 了牛奶的顾客以后 常常会再去另一店 买包子，人数还不 少，那么这家店就 可以考虑与包子店 合作，或直接在店 里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交 流渠道进行了整合，只要 某个客户在网上点击查询 了有关房贷利率的信息， 系统就会提示呼叫中心在 电话交流时推荐房贷产品， 如果发现顾客确实对此感 兴趣，销售部门就会发送 推介信息给客户，如果这 位顾客到银行网点办事， 业务人员就会详细介绍房 贷产品，开始只有少量的 线索，但通过多渠道的与 顾客交互接触，在这个过 程中，令顾客体验了银行 精准、体贴的服务，其结 果是营业收入大为增加， 成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数 据预计能达到约1.2泽（约12亿TB） 字节，如果把这些数据全部印刷成 书，这些书可以覆盖整个美国52次， 如果将之存储于标准的光盘，这些 光盘可以堆成五堆，每一堆都可以 伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马 政府宣布投资2亿美元拉动大数据相 关产业发展，将“大数据战略”上 升为国家战略。奥巴马政府甚至将 大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证
大数据课例初中科学教案
大数据课例初中科学教案一、教学目标1. 了解大数据的概念和特点，理解大数据在各个领域的应用。
2. 学习大数据的处理和分析方法，提高学生的科学思维能力。
3. 培养学生的创新意识和实践能力，激发学生对科学的热爱和好奇心。
二、教学内容1. 大数据的定义和特点2. 大数据的应用领域3. 大数据的处理和分析方法4. 实例分析：利用大数据优化城市交通三、教学过程1. 导入：教师通过展示一些生活中的大数据应用实例，如购物网站的个性化推荐、智能手机的位置服务、社交媒体的舆情分析等，引导学生思考大数据的概念和特点。
2. 探究大数据的定义和特点：学生通过小组讨论，总结大数据的定义和特点。
教师引导学生从数据量、数据类型、数据处理速度等方面进行思考。
3. 学习大数据的应用领域：教师通过PPT或视频资料，介绍大数据在各个领域的应用，如医疗、金融、教育、环保等。
学生了解大数据在不同领域的应用，感受大数据的魅力。
4. 学习大数据的处理和分析方法：教师简要介绍大数据的处理和分析方法，如数据清洗、数据挖掘、机器学习等。
学生了解大数据的处理和分析方法，为后续实例分析打下基础。
5. 实例分析：利用大数据优化城市交通：教师给出一个城市交通大数据的案例，学生分组讨论如何利用大数据分析城市交通状况，并提出优化交通的建议。
学生通过实际操作，学会利用大数据解决实际问题。
6. 总结与反思：教师引导学生总结本节课的学习内容，学生分享自己在实例分析中的收获和感悟。
教师对学生的表现进行点评，激发学生对大数据的兴趣和好奇心。
四、教学评价1. 学生对大数据的概念和特点的理解程度。
2. 学生对大数据应用领域的了解和认识。
3. 学生在实例分析中的表现，如分析问题、解决问题的能力。
4. 学生对大数据处理和分析方法的掌握程度。
五、教学资源1. PPT或视频资料：介绍大数据的概念、特点和应用领域。
2. 城市交通大数据案例：用于实例分析。
3. 网络资源：为学生提供更多的大数据相关资料和实例。
1.3数据科学与大数据优秀教学案例人教中图版高中信息技术必修1
一、案例背景
在信息技术飞速发展的今天，数据科学和大数据技术已成为我国高中信息技术课程的重要组成部分。为了更好地培养学生的信息素养和实际操作能力，人教中图版高中信息技术必修1第三节“数据科学与大数据”的教学案例应运而生。本案例以实际教学为背景，结合学科特点和课程内容，旨在提高学生对数据科学和大数据技术的认识，培养学生运用信息技术解决实际问题的能力。
二、教学目标
（一）知识与技能
本节课旨在让学生了解数据科学与大数据技术的基本概念、原理和方法，使学生能够掌握数据采集、数据处理、数据分析、数据挖掘等基本技能。通过学习，学生应该能够：
1.描述数据科学与大数据技术的基本概念，理解数据科学与大数据技术在现实生活中的应用。
2.解释数据采集、数据处理、数据分析、数据挖掘等基本过程，理解各个过程之间的关系。
（二）讲授新知
在讲授新知部分，我会采用生动、形象的语言，结合图表、动画等多媒体手段，系统地讲解数据科学与大数据技术的基本概念、原理和方法。我会从以下几个方面进行讲解：
1.数据科学与大数据技术的定义：让学生理解数据科学是一门研究如何从数据中提取知识和洞察的学科，而大数据技术则是指用于处理海量数据的各种技术和工具。
2.了解信息技术的发展趋势，树立终身学习的观念，提高自身素质。
3.遵循网络道德与法律，保护个人隐私，负责任地使用信息技术，为社会发展作出贡献。
三、教学策略
（一）情景创设
为了激发学生的学习兴趣，教师可以利用多媒体手段创设生动形象的教学情境。例如，通过展示数据科学与大数据技术在医疗、金融、交通等领域的应用案例，让学生直观地感受到数据科学与大数据技术的重要性。此外，教师还可以设计一些实际问题，让学生在解决实际问题的过程中，自然地引入数据科学与大数据技术的相关知识。
1.5数据与大数据优秀教学案例高中信息技术必修1数据与计算(浙教版版)
5.教师巡回指导，及时发现问题，给予学生针对性的帮助和指导。
（四）反思与评价
1.引导学生对所学知识进行总结，加深对大数据概念、特点和应用的理解。
2.鼓励学生对自己的学习过程进行反思，发现自身存在的问题，制定改进措施。
3.组织学生进行小组评价，培养学生的评价能力和批判性思维。
5.培养学生的社会责任感，使学生意识到大数据技术在解决现实问题中的使命和担当。
三、教学策略
（一）情景创设
1.利用多媒体教学手段，为学生创设生动、直观的学习情境，激发学生的学习兴趣。
2.以实际案例为导入，让学生置身于真实的数据环境中，究大数据的相关知识，培养学生的自主学习能力。
4.引导学生运用所学知识解决实际问题，将理论知识与实际应用相结合。
5.注重培养学生的信息素养，使学生能够从海量数据中挖掘有价值的信息。
（三）小组合作
1.合理分组，确保每个小组成员都能在合作中发挥自己的特长。
2.明确小组合作的目标和任务，引导学生有目的地进行合作交流。
3.鼓励小组成员相互尊重、相互支持，培养团队协作精神。
2.利用线上问卷调查、数据分析等实践活动，让学生亲身体验大数据在实际应用中的操作流程。
3.引导学生运用数据处理方法对日常生活问题进行分析，提高学生的实际操作能力。
4.借助多媒体教学手段，直观地展示大数据技术在各个领域的应用，增强学生的认知。
5.设置课后作业，让学生结合所学知识，独立完成数据处理任务，巩固所学内容。
2.学生归纳：让学生用自己的话总结大数据的关键概念和知识点。
（五）作业小结
1.作业布置：布置一道与大数据相关的实际问题作业，让学生课后思考和解决。
大数据课程设计综合案例
大数据课程设计综合案例一、课程目标知识目标：1. 让学生理解大数据的基本概念、特点和应用场景，掌握大数据处理的基本流程和技术框架。
2. 使学生掌握数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等大数据技术的基本原理和方法。
3. 帮助学生了解大数据在各领域的实际应用，如互联网、金融、医疗等。
技能目标：1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力，包括数据预处理、数据分析、数据挖掘等。
2. 提高学生的编程能力，使其能够使用Python、Hadoop等工具进行大数据处理。
3. 培养学生团队协作和沟通能力，能够就大数据项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和热情，激发其探索精神。
2. 使学生认识到大数据在现代社会中的重要性，增强其社会责任感和使命感。
3. 培养学生严谨、务实的科学态度，注重实践和创新。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，将课程目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生将能够掌握大数据的基本知识、技能和方法，具备解决实际问题的能力，并在情感态度价值观方面得到全面提升。
为确保教学效果，后续教学设计和评估将紧密围绕课程目标展开。
二、教学内容1. 大数据概念与背景：介绍大数据的基本概念、发展历程、应用领域及对未来社会的影响。
- 教材章节：第1章 大数据概述- 内容列举：大数据定义、四大特性、发展历程、应用场景。
2. 大数据处理技术：讲解大数据处理的基本流程、技术框架及相关工具。
- 教材章节：第2章 大数据处理技术- 内容列举：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化。
3. 数据挖掘与机器学习：介绍数据挖掘的基本概念、算法及应用，以及机器学习在大数据处理中的应用。
- 教材章节：第3章 数据挖掘与机器学习- 内容列举：数据挖掘任务、常见算法、机器学习框架。
4. 实践案例分析：分析大数据在各领域的实际应用案例，提高学生的实际操作能力。
大数据下的教学设计案例
大数据下的教学设计案例导言：随着信息技术的迅猛发展，大数据逐渐成为教育领域的热门话题。
借助大数据分析技术，教师们能够更准确地了解学生的学习需求和表现，进而进行个性化的教学设计。
本文将通过介绍几个大数据下的教学设计案例，探讨大数据在教育中的应用前景。
案例一：智能辅助教学系统一所中学引入了智能辅助教学系统，该系统能够通过分析学生的学习数据，进行个性化的教学设计。
教师可以从系统中获得学生的学习表现，包括阅读速度、掌握知识点的能力、对习题的解答情况等。
根据学生的学习情况，系统会为每个学生生成个性化的学习计划和习题练习。
通过这种方式，教师能够更好地满足学生的学习需求，提高学生的学习成绩。
案例二：学生群体分析一所大学使用大数据分析技术对学生群体进行分析，以帮助教师优化教学设计。
该系统会收集学生的各项数据，包括平时成绩、学习时间、选课情况等。
通过对这些数据的分析，系统可以发现学生的学习特点和问题。
例如，通过分析学生的平时成绩和学习时间，系统可以发现有些学生学习时间较长却成绩不理想，可能存在学习方法不当的问题。
教师可以针对这些问题进行相应的帮助和辅导，提高学生的学习效果。
案例三：学习内容优化一家在线教育平台使用大数据分析技术对学习内容进行优化。
该平台会收集学生在学习过程中的各种数据，如学习时间、点击记录、观看视频的时长等。
通过对这些数据的分析，平台可以了解学生对不同学习内容的关注程度和理解程度。
根据学生的学习情况，平台可以调整学习内容的顺序和难度，更好地适应学生的学习需求。
通过这种方式，学生可以更高效地掌握知识，提高学习效果。
案例四：学习过程监控一所小学引入了学习过程监控系统，该系统能够实时监控学生在学习过程中的表现。
系统会通过摄像头记录学生的学习行为，并结合学生的学习数据进行分析。
例如，系统可以分析学生在做数学题时的解题过程和思维逻辑，从而了解学生的学习能力和问题。
教师可以根据这些数据，及时发现和纠正学生的学习误区，提高教学效果。
5.1认识大数据优秀教学案例粤教版高中信息技术必修1
1.学生总结：让学生回顾学习过程，总结自己在知识、技能、情感等方面的收获，培养学生的自我认知能力。
2.同伴评价：让学生相互评价，发现他人的优点和不足，促进学生之间的相互学习。
3.教师评价：教师对学生的学习过程和成果进行评价，给予肯定和鼓励，激发学生的学习积极性。
4.教学反馈：根据学生的学习情况，调整教学策略，为下一节课的教学做好准备。
（二）过程与方法
1.通过展示生活中的大数据应用实例，引导学生主动探究大数据的概念和特点，培养学生的自主学习能力。
2.以小组合作的形式，让学生在探究大数据特性的过程中，学会与他人合作、交流，提高团队协作能力。
3.组织学生进行案例分析，培养学生的数据分析能力、逻辑推理能力和解决问题的能力。
4.引）作业小结
1.布置作业：布置与本节课相关的大数据案例分析作业，让学生进一步巩固所学知识。
2.作业要求：要求学生在作业中运用所学的大数据知识，分析实际案例，并提出自己的见解。
3.作业反馈：在下一节课上，让学生分享自己的作业成果，互相学习，提高分析问题和解决问题的能力。
五、案例亮点
1.生活实例导入：以淘宝、美团等常见APP的个性化推荐为例，让学生感受大数据在生活中的应用，激发学生的学习兴趣。这种教学方式贴近生活，能够使学生产生共鸣，增强学生对大数据知识的理解和记忆。
5.1认识大数据优秀教学案例粤教版高中信息技术必修1
一、案例背景
本节课的主题是“5.1认识大数据”，属于高中信息技术必修1的第五章第一节内容。本节课的主要目标是让学生了解大数据的概念、特点和应用领域，培养学生对大数据技术的认识和兴趣。
在案例背景中，我以一位特级教师的身份，设计了一节生动有趣、富有启发性的课堂。首先，我通过向学生展示一些生活中的大数据应用实例，如淘宝个性化推荐、城市交通拥堵预测等，激发学生的兴趣，让学生初步感受到大数据技术的魅力。接着，我引导学生探讨大数据的概念和特点，并通过小组合作的方式，让学生自主探究大数据的五个V字特性：Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（真实性）和Value（价值）。
大数据案例分析课程设计
大数据案例分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解大数据的基本概念，掌握数据收集、处理和分析的基本方法。
2. 学生能够结合实际案例，识别并分析大数据应用中的关键问题，了解不同行业大数据的应用场景。
3. 学生能够掌握至少一种数据分析工具，并运用该工具对给定数据进行初步分析。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，针对具体案例提出合理的数据分析方案，并独立完成数据分析报告。
2. 学生能够通过小组合作，对案例进行深入探讨，提高沟通与协作能力。
3. 学生能够运用批判性思维，对案例中的数据和分析方法进行评价和反思。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据的兴趣和好奇心，激发他们探索数据世界的热情。
2. 培养学生具备数据伦理意识，尊重个人隐私，关注数据安全问题。
3. 培养学生具备问题解决意识，敢于面对挑战，勇于创新和尝试。
本课程旨在帮助学生建立大数据基础知识体系，提高数据分析和解决问题的能力。
结合学生年级特点，注重培养学生的动手实践能力和团队协作精神，使他们在学习过程中形成积极、主动的学习态度，为未来进一步学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据概念与背景：介绍大数据的定义、特征，以及大数据在不同行业中的应用。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据收集与处理：讲解数据采集、存储、预处理等基本环节。
教材章节：第二章 数据收集与处理3. 数据分析方法与工具：介绍常用的数据分析方法，如统计分析、数据挖掘、机器学习等，以及相关分析工具的使用。
教材章节：第三章 数据分析方法与工具4. 大数据应用案例分析：分析不同行业的大数据应用案例，如金融、医疗、电商等。
教材章节：第四章 大数据应用案例分析5. 数据可视化与报告撰写：教授数据可视化技巧，以及如何撰写高质量的数据分析报告。
教材章节：第五章 数据可视化与报告撰写6. 数据安全与伦理：探讨数据安全、隐私保护等问题，培养学生的数据伦理意识。
教材章节：第六章 数据安全与伦理教学内容按照以上大纲进行安排，共计16课时。
大数据教学实践案例分享
大数据教学实践案例分享随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
大数据能够通过收集、存储和分析海量数据，为我们提供宝贵的洞察和指导。
在教育领域，大数据的运用也逐渐得到了重视。
本文将分享一些大数据教学实践案例，展示大数据在教育中的应用和优势。
一、个性化学习根据学生的不同特点和学习需求，通过大数据分析，教师可以进行个性化的教学设计。
例如，在一个语文课堂中，学生们平时通过网络学习平台进行课后练习和作业提交。
通过对学生的答题情况进行数据分析，教师可以了解到每个学生的学习情况和掌握程度。
根据这些数据，教师可以有针对性地调整教学策略，为每个学生提供个性化的辅导和学习资源，帮助他们取得更好的学习效果。
二、教学内容优化通过大数据分析学生学习过程中的表现和反馈，教师可以及时了解到学生的问题和困惑。
结合这些数据，教师可以对教学内容进行优化和改进。
例如，在一个数学课堂中，教师可以通过大数据分析发现学生在某个概念理解上的普遍困难。
针对这个问题，教师可以根据学生的反馈情况进行重点讲解，并设计更多的练习和案例来帮助学生加深理解。
三、学习过程监控大数据还可以用于监控学生的学习过程，及时发现学生的学习问题并进行干预。
在一个英语课堂中，学生们通过在线学习平台进行听说练习。
通过分析学生的回答和录音数据，教师可以了解到学生在发音、听力上的问题。
教师可以根据学生的数据反馈，对学生进行必要的辅导和指导，帮助学生纠正错误，提高学习效果。
四、教学资源优化通过大数据分析学生的学习行为和学习资源的使用情况，教师可以了解到学生对教学资源的喜好和需求。
教师可以根据这些数据，对教学资源进行优化和改进。
例如，在一个化学课堂中，学生们通过网络学习平台进行实验模拟。
通过分析学生的数据，教师可以了解到学生对某个实验的兴趣程度和难度理解。
根据这些数据，教师可以调整实验的设计和难度，提供更适合学生的学习资源。
总结：大数据在教育中的应用不仅可以提供个性化的教学，优化教学内容，监控学习过程，还可以优化教学资源，提高教学效果。
大数据在精准扶贫中的应用教案
大数据在精准扶贫中的应用教案一、教学目标1、让学生了解大数据的概念和特点。
2、使学生认识到大数据在精准扶贫中的重要性和应用价值。
3、帮助学生掌握大数据在精准扶贫中的具体应用方式和技术手段。
4、培养学生运用大数据思维解决实际扶贫问题的能力。
二、教学重难点1、重点大数据在精准扶贫中的应用案例分析。
大数据技术在精准识别贫困对象、精准帮扶和精准管理中的作用。
2、难点如何让学生理解大数据技术的工作原理和数据分析方法。
如何引导学生将大数据应用与精准扶贫的实际工作相结合。
三、教学方法1、讲授法讲解大数据的基本概念、特点和在精准扶贫中的应用原理。
2、案例分析法通过实际案例，让学生深入了解大数据在精准扶贫中的具体应用和效果。
3、小组讨论法组织学生分组讨论大数据在精准扶贫中可能面临的问题和解决方案。
4、实践操作法引导学生运用简单的数据工具进行数据分析，培养其实践能力。
四、教学过程（一）课程导入（10 分钟）通过播放一段关于贫困地区现状的视频，引发学生对贫困问题的关注和思考。
提问学生对扶贫工作的了解程度，然后引出大数据在精准扶贫中的应用这一主题。
（二）大数据的概念和特点（20 分钟）1、讲解大数据的定义：大数据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。
2、分析大数据的特点：数据量大（Volume）：数据规模巨大，从 TB 级别跃升到 PB 级别甚至更高。
数据类型多样（Variety）：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。
处理速度快（Velocity）：能够在短时间内对大量数据进行快速处理和分析。
价值密度低（Value）：数据总量大，但有价值的信息可能相对较少，需要通过深入分析挖掘才能获取。
（三）大数据在精准扶贫中的重要性（15 分钟）1、精准识别贫困对象：利用大数据技术整合多部门的数据，如民政、教育、医疗、社保等，对贫困家庭和人口进行全面、准确的识别，避免漏评和错评。
1.3数据科学与大数据优秀教学案例高中信息技术人教中图版必修1
2.教师可以分配给每个小组一个具体的大数据项目，要求他们在规定时间内完成，并进行成果展示。
3.鼓励小组成员之间相互评价、相互学习，提高他们的团队协作能力和沟通能力。
（四）反思与评价
1.教师可以引导学生对大数据学习过程中的感悟、困惑进行反思，帮助他们总结经验、提高认识。
2.组织学生进行自我评价、同伴评价，让他们了解自己的学习状况，发现优点和不足，为下一步学习做好准备。
1.3数据科学与大数据优秀教学案例高中信息技术人教中图版必修1
一、案例背景
在高中信息技术人教中图版必修1的第三章“数据科学与大数据”中，为了使学生更好地理解大数据的概念、特征及其应用，我们设计了一份优秀教学案例。本案例以生活中常见的大数据应用为背景，通过具体案例的引入和分析，让学生感受大数据在现实生活中的重要作用，提高他们对数据科学的认识和兴趣。
1.教师可以通过引入生活中真实的大数据应用案例，如电商、金融、医疗等，创设情景，让学生身临其境地感受大数据的魅力。
2.利用多媒体手段，如视频、图片等，展示大数据的应用场景，激发学生的学习兴趣，提高他们的课堂参与度。
3.设计具有挑战性和实际意义的大数据项目，让学生在解决实际问题的过程中，掌握大数据的知识和技能。
2.使学生认识到大数据在现实生活中的重要作用，提高他们对数据科学的认识和价值观念。
3.培养学生具备良好的数据伦理意识，让他们明白在处理大数据时，要尊重他人隐私、保护数据安全。
大数据教学实践案例分享与总结
大数据教学实践案例分享与总结随着科技的快速发展，大数据应用逐渐渗透到各个行业中。
在教育领域，大数据的应用也逐渐得到了重视和尝试。
本文将分享几个大数据教学实践案例，并对其进行总结和反思。
案例一：学生学习行为分析在一所高中的物理课堂中，教师开始尝试应用大数据来分析学生的学习行为。
通过在教室中设置传感器和监测设备，可以实时记录学生上课的注意力、参与度、积极性等行为指标。
并通过数据分析，得出不同学生的学习特点和学习效果。
通过这项实践，教师发现了许多有价值的信息。
例如，某些学生在特定时间段的注意力更容易集中，因此可以调整课程的设置，以更好地满足学生的学习需求。
同时，通过对学生学习行为的分析和比对，可以发现一些学习瓶颈和问题，并及时采取措施进行干预。
这个案例的实施使得教师能够更加深入地了解学生，并根据实际情况进行有针对性的教学调整，提高学生的学习效果。
案例二：自适应学习系统在一个大学的在线教育平台中，教师们开始引入自适应学习系统，基于大数据分析，为学生提供个性化的学习体验。
通过收集学生的学习数据，并与庞大的学习数据库进行比对，该系统能够根据每个学生的学习能力、学习习惯、学科偏好等特点，推荐最适合他们的学习内容和教学资源。
同时，系统还能够根据学生的学习情况和表现，自动调整难易程度和进度，帮助学生更好地完成学习任务。
这个案例的实施使得学生们能够在自己的学习过程中得到个性化的指导和支持，提高学习效果和学习动力。
案例三：学生行为预测和干预在一所小学中，为了帮助学生更好地适应学校生活并提高学习能力，教育工作者开始利用大数据分析学生的行为和学习数据，并进行预测和干预。
通过分析学生的上课表现、社交互动、作业完成情况等数据，教育工作者可以预测学生的学习态度和行为趋势。
当发现某个学生可能出现学习困难或学习不良的情况时，他们可以采取相应的干预措施，包括与学生进行个别谈话、家校沟通、提供额外辅导等。
这个案例的实施使得学校和教师能够更早地发现学生可能出现的问题，并及时采取措施进行干预，有助于提高学生的学习水平和全面发展。
基于大数据的教育案例(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的一个重要特征。
大数据技术在教育领域的应用，为教育改革和发展提供了新的机遇。
本文将以一个基于大数据的教育案例为例，探讨大数据在教育中的应用及其带来的变革。
一、案例背景某市一所中学，为了提高教学质量，培养学生的创新能力和实践能力，决定引入大数据技术进行教学改革。
该校与一家大数据公司合作，利用大数据技术对学生的学习情况进行全面分析，为教师提供个性化教学方案，提高教学质量。
二、案例实施过程1. 数据收集该校通过以下途径收集学生数据：（1）学习平台数据：包括学生在学习平台上的登录记录、学习时长、学习进度、作业完成情况等。
（2）考试数据：包括学生的考试成绩、错题分析、试卷难度等。
（3）问卷调查数据：通过问卷调查了解学生的学习兴趣、学习习惯、学习方法等。
（4）教师反馈数据：收集教师对学生的评价、教学建议等。
2. 数据分析大数据公司利用先进的数据分析技术，对收集到的学生数据进行处理和分析，得出以下结论：（1）学生的学习兴趣和学习习惯存在差异，部分学生对某些学科兴趣浓厚，而另一些学科则表现出抵触情绪。
（2）学生的学习进度存在差异，部分学生进度较快，而另一些学生进度较慢。
（3）学生的错题分析显示，学生在某些知识点上存在共性问题，需要针对性地进行辅导。
3. 个性化教学方案制定根据数据分析结果，该校为教师提供以下个性化教学方案：（1）针对学生学习兴趣和学习习惯的差异，教师可以调整教学内容和方法，激发学生的学习兴趣。
（2）针对学生学习进度的差异，教师可以为学生制定个性化的学习计划，确保每个学生都能跟上教学进度。
（3）针对学生的共性问题，教师可以集中讲解和辅导，提高学生的整体成绩。
4. 教学实施与反馈教师根据个性化教学方案进行教学，并在教学过程中收集学生的反馈信息。
大数据公司对收集到的反馈信息进行分析，进一步优化教学方案。
三、案例成效1. 学生成绩提高：通过大数据技术进行个性化教学，学生的成绩得到了明显提高。
大数据教育优秀案例范文(3篇)
第1篇一、背景随着大数据时代的到来，大数据产业在我国得到了快速发展。
大数据技术已成为国家战略性新兴产业的重要组成部分，对于推动我国经济社会发展和科技创新具有重要意义。
然而，我国大数据人才培养面临诸多挑战，如人才培养模式滞后、课程体系不完善、师资力量不足等。
为解决这些问题，某高校大数据专业积极探索创新人才培养模式，取得了显著成效。
二、案例概述某高校大数据专业以市场需求为导向，以学生能力培养为核心，以产学研结合为途径，构建了“三位一体”的大数据专业人才培养模式。
该模式以培养具有创新精神和实践能力的大数据专业人才为目标，实现了教学、科研、实践三个方面的有机融合。
三、案例实施过程1.构建大数据专业课程体系（1）优化课程结构。
将大数据专业课程分为公共基础课程、专业核心课程、实践应用课程和选修课程四个模块。
公共基础课程包括数学、英语、计算机科学等；专业核心课程包括数据结构、数据库原理、大数据技术与应用等；实践应用课程包括大数据平台搭建、数据挖掘与分析等；选修课程包括人工智能、机器学习等。
（2）加强课程内容更新。
紧跟大数据技术发展趋势，及时更新课程内容，引入前沿技术案例，提高课程的时代性和实用性。
2.加强师资队伍建设（1）引进高层次人才。
通过引进具有丰富实践经验和学术背景的高层次人才，提升教师队伍的整体素质。
（2）加强教师培训。
定期组织教师参加国内外学术会议、培训活动，提高教师的教学水平和科研能力。
3.深化产学研合作（1）与企业合作开展项目研究。
与企业共同开展大数据技术研究与应用项目，为学生提供实践机会。
（2）与企业共建实习实训基地。
与企业合作建设实习实训基地，为学生提供真实的实践环境。
4.加强国际合作与交流（1）引进国外优质教育资源。
与国外知名高校合作，引进优质教育资源，提升人才培养质量。
（2）组织学生参加国际学术会议。
鼓励学生参加国际学术会议，拓宽国际视野。
四、案例成效1.学生就业率显著提高。
大数据专业毕业生就业率逐年上升，就业岗位涉及金融、互联网、政府等多个领域。
5.1认识大数据优秀教学案例高一信息技术同步教材配套教案练习(粤教版必修1)
在讲授新知环节，我采用了多媒体教学手段，生动形象地展示了大数据的基本概念、特点和应用。我详细讲解了大数据的四个基本特征，即大量、多样、快速和价值密度低，并通过具体案例让学生深入理解这些特征。此外，我还介绍了大数据技术的基本原理，包括数据采集、存储、处理和分析等。
（三）学生小组讨论
在学生小组讨论环节，我提出了几个与大数据相关的问题，引导学生进行思考和探索。例如：“大数据有哪些应用场景？”“大数据技术如何改变我们的生活？”等。学生分组讨论这些问题，并分享自己的观点和看法。通过小组讨论，学生不仅加深了对大数据知识的理解，还提高了团队合作和口头表达能力。
三、教学策略
（一）情景创设
本节课通过创设生活中的大数据应用场景，激发学生的学习兴趣，引导学生主动参与课堂。具体措施如下：
1.教师展示大数据应用实例，如搜索引擎、推荐系统等，让学生感受到大数据的魅力。
2.设计有趣的数据分析任务，如分析社交媒体上的热点话题、预测股市走势等，激发学生的求知欲。
3.利用多媒体手段，如图片、视频等，生动形象地展示大数据的相关概念和原理。
（三）小组合作
本节课通过小组合作的形式，让学生在实践中学习大数据知识，提高学生的团队合作能力。具体措施如下：
1.教师将学生分成若干小组，每组选择一个大数据项目进行实践。
2.教师引导学生分工合作，完成项目任务，如数据采集、存储、处理和分析等。
3.各小组展示项目成果，教师和学生共同评价，互相学习和交流。
（四）反思与评价
本节课通过反思与评价，让学生总结大数据学习的收获，提高学生的自我认知能力。具体措施如下：
1.教师引导学生回顾本节课的学习内容，让学生自我反思大数据知识的掌握情况。
2.学生进行小组内互评，评价自己在小组合作中的表现和收获。
1.5数据与大数据优秀教学案例浙教版信息技术必修1数据与计算
（二）讲授新知
1.教师讲解数据的基本概念、类型、来源及特点，让学生对数据有一个全面的认识。
-数据概念：数据是对现实世界进行观察、测量和记录的结果。
-数据类型：分类数据、顺序数据、数值数据等。
-数据来源：调查、实验、监测等。
-数据特点：多样性、大量性、快速性等。
1.5数据与大数据优秀教学案例浙教版信息技术必修1数据与计算
一、案例背景
随着信息技术的飞速发展，数据与大数据已成为现代社会的重要组成部分。针对浙教版信息技术必修1《数据与计算》中的1.5节“数据与大数据”，本教学案例旨在引导学生深入理解数据的价值，探索大数据的应用领域，培养他们运用信息技术解决实际问题的能力。在教学过程中，结合教材内容，将生活实例融入课堂，激发学生的兴趣和探究欲望。
3.强调数据安全、隐私保护等问题，培养学生良好的数据伦理素养。
（五）作业小结
1.布置课后作业，让学生运用所学知识对生活中的数据进行收集、整理和分析，撰写分析报告。
2.布置小组任务，要求学生针对某一大数据应用领域，设计一个数据处理与分析方案，并在下一节课进行分享。
3.鼓励学生在课后继续关注数据与大数据的最新动态，拓宽知识视野。
（四）反思与评价
1.鼓励学生在学习过程中进行自我反思，总结自己在数据处理、分析等方面的优点和不足，提高自我认知。
2.组织课堂讨论，让学生分享学习心得，互相借鉴，共同提高。
3.教师对学生的学习过程和成果进行全面评价，既要关注知识与技能的掌握，也要关注学生在情感态度与价值观方面的表现。
4.结合评价结果，教师及时调整教学策略，以提高教学效果。
5.培养学生客观、公正的评价观念，让他们学会自我评价和他人评价，以提高自身的学习能力。
4.3 大数据典型应用 教学设计 《信息技术》高中必修 1 数据与计算(浙教版)
教师和学生共同回顾、总结本节学习主要内容。
设计意图：教学常规活动，通过小结促进学生反思和整理，帮助学生完成整体知识结构的建构。
（7）作业布置
基础作业（面向所有学生）：
完成教材第142页“思考与练习”。
完成本条目课后练习的1-5题。
提升作业（面向学有余力学生）：
完成本条目课后练习的6题。
本条目的教学，在课前发现、体验大数据应用案例中，以问题引导的方式指明了案例分析的基本思路：
（1）案例中用到了哪些大数据？
（2）这些数据是如何采集、处理的？
（3）这些数据提供了哪些供服务，为我们的学习和生活带来了哪些便利？
以这三个问题引领、贯穿整节课案例分析与实践体验全过程，促使学生在剖析大数据应用案例、实践出租车轨迹数据可视化分析的过程中不断经历分析思考、实践求证，促进计算思维发展。
数字化学习与创新：主要落点在“掌握数字化学习系统、学习资源与学习工具的操作技能，用于开展自主学习、协同工作、知识分享与创新创造。”
本条目教学设计中，大数据应用案例剖析的学习方式设计为在实践中体验，学生需亲身经历如公共自行车APP、铁路12306APP等软件的使用；案例分析思路、结论的归纳和分享设计为“以恰当的方式在班级群中分享”，学生需选择相应的软件进行归纳，如Word、PowerPoint等；在出租车轨迹数据分析的实践与体验中，学生需借助互联网进行拓展性学习。这些学习方式的设计都基于学生的数字化学习能力，也进一步发展了学生的数字化学习与创新能力。
②这些数据是如何采集、处理的？
③这些数据提供了哪些供服务，为我们的学进行交流、总结，理清案例分析思路。
设计意图：引导学生发现大数据在生活中的应用，思考大数据来源、处理方法及应用价值，同时引导大数据应用案例的分析思路，为本条目接下来的案例分析和实践体验做好铺垫。
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1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析•Oracle Customer: Thomson Reuters•Location: USA•Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。
汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。
在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。
随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。
汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。
因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
Oracle大数据解决方案为汤姆森路透构筑了全面涵盖互联网资讯分析和专业资讯分析的市场心理指数和新闻分析产品，帮助汤姆森路透的专业金融机构客户扩展投资视野，针对市场情绪及时修正投资战略，准确把握交易时机，以及更好的管理风险和监控交易流程，从而进一步提升汤姆森路透在金融资讯和分析服务领域的竞争力。
同时Oracle大数据解决方案中所应用的一体机产品的预优化配置和一体化集成能力，使得汤姆森路透的大数据分析平台不再需要复杂的配置、排错、调优，大大缩短了系统部署和业务扩展的时间，并能在线扩容和滚动升级，有效满足了其未来的业务发展需求。
1.1.1挑战•实现海量非结构化互联网资讯和社交媒体信息的实时捕获、组织和分析，捕捉市场情绪的变化趋势。
•关联非结构化的互联网资讯/社交媒体信息和结构化的金融行情/交易数据，形成可度量的分析体系，指导金融机构的交易、投资和风险管理。
•提供高性能、高可用性和安全性的IT基础架构，并实现更高的能源利用率和更低的空间要求，降低大数据分析平台的部署成本和维护成本•提供可快速部署并能在线扩容和滚动升级的大数据分析平台，以适应高速增长和不断变化的业务需求1.1.2解决方案•汤姆森路透大数据分析平台所应用的Oracle大数据解决方案使用Big Data Appliance大数据机对海量低价值密度的非结构化互联网信息进行采集和实时分析处理，通过Big Data Connectors将分析结果加载到基于Exadata数据库云服务器的企业级数据仓库，与路透社新闻和其他专业新闻分析结果进行关联聚合，利用Exalytics商业智能云服务器进行数据挖掘和可视化分析。
•Oracle Big Data Appliance大数据机为汤姆森路透大数据分析平台提供了一个低成本、可伸缩并享有全面支持的大数据基础架构，Big Data Appliance提供了应对大数据挑战的所有需要，它通过集成优化的硬件和最全面的软件体系，提供一个全面的、易于部署的解决方案，用于获取、组织、分析大数据以及将其加载到Oracle 数据库中，•通过Oracle Big Data Appliance大数据机为汤姆森路透大数据分析平台的所有数据类型提供极致性能的全面分析，并通过Big Data Connectors，与Oracle Exadata 数据库云服务器紧密集成，无缝实现对汤姆森路透大数据分析平台中所有数据（结构化和非结构化）的分析。
•利用Oracle Exadata的智能扫描（Smart Scan）和闪存技术（Smart Flash Cache），极大地提升了汤姆森路透大数据分析平台中数据仓库的处理效率，并且能够将数据分析和联机事务处理混合部署，实现了资源整合和动态共享。
•利用Oracle Exadata的高级混合列压缩技术（EHCC），汤姆森路透大数据分析平台中数据仓库的在线数据使用查询压缩比率以及历史数据使用归档压缩比率提高数倍，大大减少使系统所需的设备和数据备份工作量，也节约了机房空间和能耗费用•汤姆森路透大数据分析平台利用Exalytics提供的一系列内存优化分析技术，在主内存中保存数据，避免了网络延迟或磁盘I/O，大幅提升数据分析的响应速度。
•汤姆森路透大数据分析平台通过Exalytics提供的针对硬件专门优化的Oracle商务智能基础以及同类最佳的报表、仪表盘、即席查询、OLAP 和记分卡等商业智能分析功能，实现高度互动和高密度可视化的数据挖掘分析，让用户以思考的速度进行分析成为现实。
•Oracle一体机产品的内外部节点都通过40Gb/秒的InfiniBand端口进行互联，提供了从互联网资讯及社交媒体信息采集到在线商业智能分析，端到端的数据交互高速通道•借助Oracle一体机产品预优化配置的功能以及开箱即用的平衡系统，汤姆森路透大数据分析平台不再需要复杂的配置、排错、调优，系统部署时间比原有数据仓库平台缩短了数倍•利用Oracle一体机产品的可在线扩容和滚动升级特性，汤姆森路透大数据分析平台实现了容量和处理性能的弹性扩充，使其获得更大的存储空间以存储更长周期的数据，同时保证了系统性能的可持续增长，从而有效提高了系统的商务智能分析能力1.1.3为什么选择Oracle汤姆森路透首席技术官Rick King表示：我们一直致力于利用一流的技术来提升汤姆森路透的产品，更好的为客户服务。
Oracle的大数据解决方案和其一体机产品为我们提供了高效的大数据处理体系，完美契合了汤姆森路透的业务发展诉求。
1.2成功案例2 –旅游和航空服务提供商大数据案例1.2.1客户背景客户介绍客户一家是总部位于美国德克萨斯州的高科技企业，它在超过60个国家和地区拥有约10,000名员工。
客户旗下的四家公司分别提供高端旅游服务，酒店解决方案，旅游网络服务和航空解决方案，为全球旅游业和航空业提供直销、分销和技术解决方案。
业务和技术服务涉及全球各地的旅客，旅行社，航空公司和旅游供应商。
其中：•旅游网络服务⏹运营世界最大的旅游网络系统⏹系统连接35万从业者，400家航空公司，93,000家酒店，25家租车行，50家铁路公司，13家游轮公司⏹系统每年出售3亿张机票•航空公司解决方案⏹运营行业最大的SaaS业务，为全球航空公司提供航空预订、商业计划及系统运营服务⏹解决方案被全球300家航空公司，100家机场采用⏹年服务空运乘客3亿人次•酒店解决方案⏹SaaS架构系统提供预订、营销供应及电子商务等业务⏹为全球12,000家酒店提供服务，年营业额达120亿元美金•高端旅游服务⏹直接提供旅行相关产品及服务的在线营销系统⏹提供多个品牌网站、呼叫中心，以及供应商及合作伙伴平台客户的技术能力客户作为行业领先的技术提供者，在2012年的Information Week TOP 500中排名第26位，它的直销/分销平台和解决方案所能提供的技术指标都是行业内首屈一指的：•每秒80,000交易数•全球100多个国家的63,000家代理商使用客户的分销系统•每日1.5亿次航班状态请求•每日10亿次应用访问请求•每日2.45亿次网络服务请求1.2.2客户遇到的挑战客户作为行业直销/分销交易平台，从航空公司、旅行社、租车公司等获得各种旅游资源，一方面通过自己的直销渠道（Travelocity），另一方面通过代理商分销为公众消费者提供这些资源。
虽然客户已经成为行业的业务和技术领跑者，但是在业务发展过程中发现其目前的业务模型和系统存在一些问题。
图表 1 客户目前的业务模型上图为客户的业务模型图，对应的支撑系统也依照此模式设计。
从中可以看出客户目前的业务模型是开环的：供应商、代理商和消费者是分离的，之间只是通过流程联系在一起，没有形成完整的闭环管理，如：客户可以了解各个供应商提供的旅游资源；直销/分销渠道了解客户的实际需求，而客户无法将它们有机的联系在一起。
图表 2 闭环管理的业务模型在当今的市场环境下，仅仅向消费者提供可供的资源信息已不能够全面满足消费者的需求，追踪消费者的消费领域、消费过程、消费习惯、消费周期，才有可能探索、挖掘潜在的客户需求，并为其提供更加贴心的全方位解决方案，形成完整的服务链。
1.2.3客户采用的Oracle大数据解决方案只依靠传统关系型架构很难解决上述问题，客户转而从大数据方面寻求突破点。
由于航空公司数据、旅客数据和历史订座数据目前都是以关系型数据的形式存储，所以客户采用了将大数据与传统关系型数据相结合的架构。
客户采用的逻辑模型图表 3 客户大数据逻辑模型客户采用的数据流程图表4 客户大数据架构的数据流客户采用的软件架构对应上述数据流程，客户采用了完整的Oracle大数据软件架构：依靠MapReduce 解析和分解原始数据，并存储在HDFS分布式文件系统中，最后将大数据的处理结果通过Sqoop导出至Oracle 11g分析平台中。
图表5 客户大数据的软件架构客户采用的硬件架构图表6 客户大数据的硬件架构客户的大数据解决方案的核心是3台Oracle Big Data Appliance（BDA），其中每台BDA的配置如下：18个计算节点通过40Gb/s的Infininband互联，每个节点包含：2 个6核Intel® Xeon® X5675 处理器(3.06 GHz)⏹48MB内存⏹12 x 3TB 3.5” 7200 RPM SAS磁盘1.2.4为什么选择Oracle大数据解决方案客户在众多的大数据解决方案提供商中选择了Oracle，是因为Oracle的大数据解决方案存在以下优势：•完整的大数据解决方案，并经过众多的客户实践⏹由于目前客户绝大部分数据都以关系型数据库的方式存储，所以大数据需要与传统关系型数据结合使用。