大数据课堂测验

1、简述大数据的来源与数据类型

大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化

数据、半结构化数据和非结构化数据。

2、大数据产生的三个阶段

(1 )被动式生成数据

(2 )主动式生成数据

(3)感知式生成数据

3、大数据处理的基本流程

1.数据抽取与集成

2.数据分析

3.数据解释

4、大数据的特征

4V1O Volume , Variety , Value , Velocity , On-Line

5、适合大数据的四层堆栈式技术架构

6、大数据的整体技术和关键技术

大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等) 。

7、新一代数据体系的分类

新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与内容数据两大类别。

8 EDC系统的定义

临床试验电子数据采集(Electric Data Capture ，EDC系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。EDC是通过互联网从试验中心(Sites )直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。

9、EDC系统的基本功能

数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。

10、EDC系统的优点

(1 )提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期

(2 )通过逻辑检查提高了数据质量

(3)对研究质量的监测更加方便

11、大数据采集的数据来源

大数据的三大主要来源为商业数据、互联网数据与传感器数据。

12、网络数据采集和处理的四个主要模块

网络爬虫(Spider )、数据处理(Data Process )、URL 队列(URL Queue )和数据(Data )。

13、大数据集成

在大数据领域中，数据集成技术也是实现大数据方案的关键组件。大数据中的集成是将大量不同类型的数据原封不动的保存在原地，而将处理过程适当的分配给这些数据。这是一个并行处理的过程，当在这些分布式数据上执行请求后，需要整合并返回结果。 14、数据集成时应解决的问题

数据集成时应解决的问题包括数据转换、数据的迁移、组织内部的数据移动、从非结构化数据中抽取信息和将数据处理移动到数据端。

15、网络数据处理的四个模块及主要功能

分词( Words Analyze )、排重( Content Deduplicate )、整合( Integrate )和数据，如图 2-17 所示。这四个模块的主要功能如下。

21、数据可视化流程

1) 分词对抓取到的网页内容进行切词处理。

2) 3) 排重整合对众多的网页内容进行排重。对不同来源的数

据内容进行格式上的整合。

包含两方面的数据， Spider Data 和 Dp Data 。

16、大数据建模概念大数据建模是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书

面描述。

17、大数据分析模式分类

4) 数据根据实时性，可分为在线分析和离线分析

根据数据规模，可分为内存级、 BI 级和海量级根据

算法复杂度的分类

18、大数据建模流程

定义问题、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、 19、大数据建模应遵循的规律

模型更新与结果部署等。

以业务目标作为实现目标

业务知识是每一步的核心

做好数据预处理

试验对寻找解决方案是必要的

数据中总含有模式

数据挖掘增大对业务的认知

预测提高了信息作用能力

大数据建模的价值不在于预测的准确率

模式因业务变化而变化

20、数据可视化的概念数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，用数据分析和开发工具发现其中未知信息的交互处理的理论、

将数据转换为图形或图像，然后在屏幕上显示出来，利方法

和技术。

测序数据可视化分子结构数据可视化关系网络可视化临床数据可视化

可扩展(Scalable ) 低成本(Economical )

高效率(Efficient )

可靠(Reliable ) 25、Hadoop 的核心模块

HDFS Ma pReduce Commo 及YARN 其中HDFS 提供了海量数据的存储，

Map Reduce 提供了对数据的计算， Common 为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务及接口，

YARr 可以控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分

配。 26、 YARN 的基本设计思想

将Map Reduce 中的JobTracker 拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器 ResourceManager 和每个应用程序特有的 ApplicationMaster 。其中ResourceManager 负责整个系统的资源管理和分配，而 AppIicationMaster 则负责单个应用程序的管理。 27、 Hive

Hive 最早是由Facebook 设计，基于Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表, 并提供类SQL 查询功能。

28、HBase

HBase 即HadoopDatabase ，是一个分布式、面向列的开源数据库。

HBase 主要用于需要随机访问、实时读写的大

数据。 Avro 是一个数据序列化系统。类似于其他序列化机制，Avro 可以将数据结构或者对象转换成便于存储和传输的格其设计目标是用于支持数据密集型应用，适合大规模数据的存储与交换。

Chukwa 是开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。

24、Hadoop 优点 1) 23) 4)

29、 Avro

式,

30、 Chukwa

31、 Pig

4)多种数据集成支持方式

Pig 是一个对大型数据集进行分析和评估的平台。

32、Spark 原理

Spark 是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的

AMP 实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、流处理和图计算等多种范式。 Sp ark 基于Ma pReduce 算法实现的分布式计算，拥有 Map Reduce 所具有的

优点；但不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写地适用于数据

挖掘与机器学习等需要迭代的 Map Reduce 的算法。

33、Spark 的优点

轻量级快速处理

支持多语言

支持复杂查询

实时的流处理

可以与Hadoop 数据整合

34、HDFS 的设计目标

高效的硬件响应

流式数据访问

大规模数据集

简单的一致性模型

异构软硬件平台间的可移植性

35、HDFS 架构一一解释下图

Mftfidaia

\NameH

nfplicas* ...) .'home'(iTO'dnla I —*^2,1..-

BE □ E □ 0* iJoLa

答案在P107-P108

Cliem

Name ? ?

Cliei il HDFS 因此Spark 能更好 Scttjndaf

0 0

□ a

36、以一个文件File A （大小100MB为例，说明HDFS勺工作原理。

读操作流程

答案在P109-P111

37、HDFS的4类源代码

基础包

实体实现包

应用包

WebHDF相关包

38、MapReduce

Map Reduce是一个针对大规模群组中海量数据处理的分布式编程模型。

HDFS 接口

远程过程调用接口

与客户端相关接口 HDFS #服务器间的接口

HDFS 和 Map Reduce 的关系

HDFS 在集群上实现了分布式文件系统， M ap Reduce 在集群上实现了分布式计算和任务处理。 HDFS 在 Map Reduce 任务处理过程中提供了对文件操作和存储的支持。

Map Reduce 在 HDFS 的基础上实现任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果。 Map Reduce 技术特征

易于使用

良好的伸缩性

大规模数据处理

Map Reduce 工作机制

答案在P116-P117

43、MapReduce 执行流程

Map （映射）和Reduce （化简）是它的主要思想，

Map 负责将数据打散，Reduce 负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map 和Reduce 两个接口，即可完成 TB 级数据的计算。 39、 40、 41、

数据分析课程设计

数据分析课程设计题目：四川农村居民的消费结构浅析班级：2009级数学与应用数学1班学号：20091615310028 姓名：张雪梅指导老师：张燕时间：2012年6月19日

【摘要】随着人们生活水平的提高，消费结构也在日益变化，为了能够更好的为四川农村人们服务，更快的发展农村建设，让人们过上更好的生活。在此，有必要研究农村人们的消费结构变化情况，以便做出正确的判断。本文是基于四川统计年鉴中1995年—2010年中的14年的四川省农村居民人均纯收入与消费支出的相关数据，运用sas软件，采用因子分析方法,实证研究了该省农村居民的消费结构变动情况。结论表明, 四川农村居民的生活质量有所提高，大多数人解决了住房、温饱等生活问题，对生活方面的支出有所减少，更多的开始关注文化教育和精神娱乐方面，最后给农村今后的发展提出了小小的建议。【关键字】四川省农村居民消费结构因子分析 sas

目录摘要 (2) 关键字 (2) 目录 (3) 一、消费简介 (6) 1.消费结构概念 (6) 2 研究我省农村居民消费结构的必要性 (6) 二、因子分析概述 (7) 1、因子分析的概念和意义 (7) 2、因子分析的的数学模型 (7) 3、因子分析的基本步骤 (8) 4、因子的命名 (10) 5、计算因子得分 (10) 6、具体实施步骤 (10) 三、实证分析过程 (10) 1、数据的收集整理 (10) 2、相关系数矩阵的计算 (11) 3、因子载荷矩阵的计算 (12)

4、因子的方差贡献率及变量的共同度计算及分析 (14) 5、计算因子得分 (14) 四、结论与建议 (16) 1、结果分析 (16) 2、对于四川省农村居民消费结构的建议 (16) 五、参考文献 (18)

课堂中的大数据应用

一、课堂中的大数据应用课堂中生成的大数据： 1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。 2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。课堂大数据的用途 1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善

2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习 3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。三、基于 PADClass 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。

可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率;右侧为阳寸序图”，

数据处理与分析教案课程.doc

授课教案班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称第七章电子表格中的数据处理第二节数据处理与分析知识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式标教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力学操作含义目目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据标标素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有欲望了解之后的操质作，激发学生的学习兴趣目 2、能自觉完成课堂练习标课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式

教学方法讲授演示法、任务驱动法教具及材料多媒体机房、课件、习题课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。

教学过程设计教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟）教学内容师生活动设计意图通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查找和替换-查找-在 “查找和替换”的对话框输入查找内容 - 选择“查找全部” 2、数据替换单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 序选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选表示数据按递增顺序排列，使最小值位于列的顶端表示数据按递减顺序排列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和筛选】组 - 排序 - 确定列——选择要排序的列排序依据——选择排序类型次序——选择排序方式

《海量数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。

浅谈数据分析的课堂教学

浅谈数据分析的课堂教学随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。 “数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面：一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学 “数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。因此，我们在教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内

容。二、加强案例教学，提高学生学习兴趣兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。例如：我们在学习统计与概率的时候，可以让学生统计体育课上11名男同学在1分钟之类跳绳的数量，这样可以计算出平均数、中位数，同学们就会很快地掌握统计的知识，而概率可以让学生感受数据的随机性，让学生从一个装有红、白、黑三种颜色的小球袋子里随机拿出一个，抽到白球的概率是多少？这个问题的设计可以让学生体会到概率的随机性。因此，在实际教学中，不但要在课堂上利用案例教学，还要根据实际情况布置案例作业，让学生在实际中体会数据分析的作用。三、建立合理的课程考核体系，确保教学效果数据分析本身就是“从实际中来，到实际中去”的典型代表，因此在整个教学过程中，应该抓住时机不时培养“解决实际问题能力”，以往期末“一张卷”的考核模式偏离了数据分析的本质。而课

关于大数据分析结课论文

大数据论文摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的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。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

大数据研究分析方向教学计划

大数据分析方向教学计划

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

大数据分析课程标准一、课程定位现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。二、课程性质与作用课程性质大数据分析课程。课程作用大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。三、课程目标课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。（一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python

数据分析课程标准

数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性（2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意

数据分析课程标准新

数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

《应用数据分析》课程标准【适用专业】：工商管理系【开设学期】：第五学期【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。二、培养目标 1、方法能力目标：为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标：数据分析师 3、专业能力目标：培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。四、教学内容与学时分配

将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：

五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则：高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材：《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求场地：计算机机房设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。

浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用

浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用邱旭凯随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。 “数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面：一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学 “数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。因此，我们在

教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内容。二、加强案例教学，提高学生学习兴趣兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。例如：我们在学习统计与概率的时候，可以让学生统计体育课上11名男同学在1分钟之类跳绳的数量，这样可以计算出平均数、中位数，同学们就会很快地掌握统计的知识，而概率可以让学生感受数据的随机性，让学生从一个装有红、白、黑三种颜色的小球袋子里随机拿出一个，抽到白球的概率是多少？这个问题的设计可以让学生体会到概率的随机性。因此，在实际教学中，不但要在课堂上利用案例教学，还要根据实际情况布置案例作业，让学生在实际中体会数据分析的作用。三、建立合理的课程考核体系，确保教学效果数据分析本身就是“从实际中来，到实际中去”的典型代表，因此在整个教学过程中，应该抓住时机不时培养“解决实际问题能力”，

大数据课堂测验

1、简述大数据的来源与数据类型大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 2、大数据产生的三个阶段（1）被动式生成数据（2）主动式生成数据（3）感知式生成数据 3、大数据处理的基本流程 1．数据抽取与集成 2．数据分析 3．数据解释 4、大数据的特征 4V1O V olume，Variety，Value，Velocity，On-Line 5、适合大数据的四层堆栈式技术架构 6、大数据的整体技术和关键技术大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 7、新一代数据体系的分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与内容数据两大类别。 8、EDC系统的定义临床试验电子数据采集（Electric Data Capture，EDC）系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。EDC是通过互联网从试验中心（Sites）直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。 9、EDC系统的基本功能数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。 10、EDC系统的优点（1）提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期（2）通过逻辑检查提高了数据质量

数据分析课程标准新

《应用数据分析》课程标准【适用专业】：工商管理系【开设学期】：第五学期【学时数】：64 【课程编码】：020474 一、课程描述本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel 在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。二、培养目标 1、方法能力目标：为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标：数据分析师 3、专业能力目标：培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。

四、教学内容与学时分配将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下：

五、学习资源的选用：

1、教材选取的原则：高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材：《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： / 六、教师要求: 1、理论课教师的要求具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求场地：计算机机房设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。

高校大数据专业课程解析

从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。学制：四年;学位：工学或理学学位。目前已有35所高校申报了大数据专业：第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学; 第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。数据科学与大数据技术专业都学些什么?

属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样? 根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师

基于“大数据” 分析的数学课堂有效教学

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/302058023.html, 基于“大数据” 分析的数学课堂有效教学作者：杨丽丽等来源：《博览群书·教育》2014年第12期摘要：“大数据”的出现，将掀起人类教与学的又一次变革。通过对获得大量的学生学习历程的数据进行分析，能帮助学生改进学习，建立新型的基于数据分析的教学、学习策略。通过数据分析获取准确的学情分析，并将其落到实处，实现分层课堂，因材施教的有效性教学。关键词：大数据；高效课堂；有效教学；学情分析；教学诊断一、“大数据”的教育意义 “数据驱动学校，分析变革教育”的大数据时代已经来临，利用教育数据挖掘技术和学习分析技术，构建教育领域相关模型，探索教育变量之间的相关关系，为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。“大数据”的出现，将掀起人类教与学的又一次变革。在传统的教学中，学情分析来源主要为学生的作业，课前的问卷，或是阶段练习，所得数据并不能准确反映学生的整体情况及个体差异，对课堂的作用并不是很大，在大数据背景下，通过对获得大量的学生学习历程的数据进行分析，能帮助学生改进学习，建立新型的基于数据分析的个性化学习策略。通过数据分析获取准确的学情分析，并将其落到实处，实现分层课堂，因材施教的有效性教学。基于布鲁姆的掌握学习理论，从学生实际情况出发，我结合创宏三维一体教育教育平台开展了基于学情的数字化教学研究。研究的基本方向是：一是基于大数据的，教学资源建设的有效利用研究；二是基于大数据的，资源利用过程中所产生的大数据及其他教学数据的多维度分析研究；三是基于大数据的，将获取的分析数据用于教、学、研的应用研究。本文将通过如何利用数据来展开，并以此探索研究教师基于数据挖掘的教学模型。二、“大数据”在数学课堂上的实践应用在数据背景下，教师如何改进教学？高效课堂的一个前提是获得准确的学情分析，并把学情分析落到实处。在传统的教学中，所谓的学情分析的主要来源为学生的作业，或者在课前进行的问卷调查，或是通过阶段练习获得的学生大体的情况等，这些数据并不十分准确可靠。如何准确把握学情，了解学生的个体差异，发现学生的问题，让课堂教学把握的更加精准有实效。数学课堂主要有三种不同的课型：1.新授课；2.专题复习课；3.讲评课。针对不同的课型，研究如何将数据有效利用与课堂，让数据更有针对性。

数据分析课程设计

目录摘要 (Ⅰ) 1.引言 (1) 2.因子分析法的基本思想和数学模型 (1) 2.1因子分析的基本思想 (1) 2.2因子分析的数学模型 (1) 3.指标建立 (2) 3.1人均生产总值 (2) 3.2社会消费品零售总额 (2) 3.3财政收入 (2) 3.4城镇居民可支配收入 (2) 3.5农民人均纯收入 (3) 3.6职工平均工资 (3) 4.案例分析 (3) 4.1数据收集 (3) 4.1数据处理 (4) 5.总结 (8) 6.附录 (9) 6.1平均数、标准差、偏度、峰度等统计量 (9) 6.2直方图 (10) 7.个人学习小结 (11) 8.参考文献 (12)

摘要本文主要说明主因子分析在浙江省各城市综合经济实力评价方面的应用，并运用功能强大的数据分析软件SPSS，简化计算方法，通过输入各项数据，追后得出评价图表，来分析浙江省各市经济建设方面哪些因子更重要。本文引用浙江省32个市县的6项指标，人均生产总值，人均社会消费品零售总额，人均财政收入，城镇居民人均可支配收入，农村居民人均纯收入，在岗职工工资。通关SPSS来分析这些指标的数据，来评价各市的总和实力。关键词：SPSS，因子分析法，综合经济实力,浙江省

1.引言随着改革的开放，中国各省经济都在飞速的增长，浙江省的社会经济发展也取得了巨大的成就。2012年，浙江深入贯彻落实科学发展观，面对严峻复杂的外部环境和困难挑战，全省经济在加快转型升级中实现平稳增长。本文利用SPSS ，对2012年浙江省32个市县主要经济指标数据进行主成分分析。 2.因子分析法的基本思想和数学模型 2.1因子分析的基本思想用少数几个抽象的因子，去描述多个指标或者（因素）之间的联系。将相互直接关系比较密切的变量归为同一个类别之中没一类变量就变成一个因子。因子分析是一直降维、简化数据的技术。作为一种比较好的研究技术，因子分析有一下特点：（1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。（2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。（3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。（4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理主成分分析）。显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。当然因子分析也会有一些不便的地方，它只能做综合性的评价，同时对数据的数据量和成分也有一定要求。而且需要先进行KOM 检测数据是否适合作因子分析法。 2.2因子分析的数学模型假设对n 例样品观测了p 个指标，即1X ，2X ，…， p X ，得到观测数据。我们的任务就是从一组观测数据出发，通过分析各指标1X ，2X ，…， p X 之间的相关性，找出支配作用的潜在因子，使得这些因子可以解释各个指标之间的相关性。则因子分析的数学模型如下： 112121111e F a F a F a X m m ++++= 222221212e F a F a F a X m m ++++= p m pm p p p e F a F a F a X ++++= 2211

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲（Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明课程编码：1 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17）周学时（理论学时/实践学时）3（2/1）学分: 开课学期: 5 1．课程类别与性质：专业限修课程 2．适用专业与学时分配：适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。教学内容与时间安排表

3．课程教学目的与要求：学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。（2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系：本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书：教材：《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育出版社，2010，北京参考书：《SPSS 18---数据分析基础与实践》，李洪成编着，电子工业出版社，2010，北京《深入浅出数据分析》， Michael Milton着，李芳译，电子工业出版社，2010，北京《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay着，潘家柱译，机械工业出版社，2008，北京 6．课程教学方法与手段：课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。

课堂教学效果大数据分析系统的制作方法

本技术公开了一种课堂教学效果大数据分析系统，其包括：主机服务器、无线路由器、教师端、学生端、教育管理端、家长端、云服务器。本技术能够成为教学管理者、教师、学生、家长互动的平台，使整个课堂教学系统化，师生互动及时化，教学效果检验实时化，并且都是基于实时数据分析，数据真实有效。能够为教学研究和管理部门提供决策管理支撑，为教师提供课堂教学反思的依据，为学生的自主学习提供针对性指导。权利要求书 1.一种课堂教学效果大数据分析系统，其特征在于，包括：主机服务器、无线路由器、教师端、学生端、教育管理端、家长端、云服务器，所述主机服务器安置于课堂内,通过网络与所述云服务器连接，所述主机服务器通过所述无线路由器分别与若干所述教师端和学生端连接，所述主机服务器在所述云服务器上注册，注册后获得所述主机服务器唯一的ID号，唯一的ID号为所述云服务器向所述主机服务器推送信息的唯一身份认证号码；所述主机服务器接收来自所述教师端的身份认证、课堂教学指令，向所述教师端发送教学内容文件；所述主机服务器接收来自所述学生端的身份认证、针对课堂教学指令的响应操作指令；所述主机服务器接收来自所述家长端的问题信息，并将所述家长端需要的信息推送至所述家长端；所述主机服务器接收来自所述教育管理端的指令信息，并且将收集的课堂教学指令、针对课堂教学指令响应的操作指令、所述家长端的问题信息、

所述教育管理端的指令信息发送至所述云服务器；所述云服务器通过网络与若干所述主机服务器连接，所述云服务器能够对所述教师端和学生端进行认证，并且能够将认证信息同步至所述主机服务器上；所述云服务器接收来自所述教师端的课堂教学指令和来自所述学生端的响应操作指令，将采集到的课堂教学信息以及学生响应信息投入到大数据系统中进行分析处理，并且能够形成数据分析报告，根据所述教师端、学生端、家长端、教育管理端不同的请求，提供大数据分析报告；所述教师端分别通过所述无线路由器与所述主机服务器连接，所述教师端向所述主机服务器发送认证信息，认证成功后登陆所述主机服务器，所述教师端向所述主机服务器发送认证信息失败后，向所述云服务器发送认证信息，所述云服务器认证通过后，所述教师端登录所述主机服务器，从所述主机服务器中获取课堂教学信息，并且通过所述主机服务器向所述学生端发送课堂教学指令；所述教师端登录所述主机服务器，从所述主机服务器中获取来自所述家长端的问题信息，并且通过所述主机服务器向所述家长端发送解答信息；所述教师端登录所述主机服务器，从所述主机服务器中获取来自所述教育管理端的指令信息，并通过所述主机服务器向所述教育管理端推送相关信息；所述学生端分别通过所述无线路由器与所述主机服务器连接，所述学生端向所述主机服务器发送认证信息，认证成功后登陆所述主机服务器，所述学生端向所述主机服务器发送认证信息失败后，向所述云服务器发送认证信息，所述云服务器认证通过后，所述学生端登录所述主机服务器，从所述主机服务器中获取课堂教学指令，并且将响应课堂教学指令，然后将响应指令传送至所述主机服务器；所述家长端通过网络与所述主机服务器连接，所述家长端向所述主机服务器发送认证信息，认证成功后登陆所述主机服务器，所述家长端向所述主机服务器发送认证信息失败后，向所述云服务器发送认证信息，所述云服务器认证通过后，所述家长端登录所述主机服务器，向所述主机服务器发送问题请求，并且从所述主机服务器中获取了答案信息；所述教育管理端通过网络与所述主机服务器连接，所述教育管理端向所述主机服务器发送认证信息，认证成功后登陆所述主机服务器，所述教育管理端向所述主机服务器发送认证信息失败后，向所述云服务器发送认证信息，所述云服务器认证通过后，所述教育管理端登录所