4.大数据条件下“状态数据”平台的全方位升级——数据采集篇(樊至光)

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高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台数据采集与管理方法探析

高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台数据采集与管理方法探析

高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台数据采集与管理方法探析作者:李小辉来源:《现代职业教育》2022年第09期[摘要] 高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台是可以全面反映学校的办学定位、基本办学条件及内涵建设、人才培养状态的重要平台。

建设并利用好数据平台有利于院校的发展和办学质量的提升。

通过分析学院三校合并背景下采集填报数据过程中出现的问题,梳理数据平台采集与管理方法,推动学校数据平台管理工作。

[关键词] 高职院校;人才培养工作;数据平台;数据采集与管理[中图分类号] G717 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603(2022)09-0046-03高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台(以下简称“数据平台”)是教育部自2008年开始以学年为单位,统计高职院校办学情况的一个数据采集分析平台,其目的是推动高职院校人才培养工作,为院校建立完善的内部质量评价体系提供数据支持。

高职院校数据平台采集的数据涉及学校的诸多方面,采集的数据量大、源头广。

每学年数据采集的情况,可以较为全面地反映学校的办学定位、基本办学条件及内涵建设情况。

2016年,我校初步完成三所高职院校融合,三所院校在部门整合、院系合并、专业调整的过程中,数据平台采集的数据量和难度都成倍增加。

而在院校合并融合过程中,通过数据质量监测评估院校办学情况和基本状态尤为重要。

因此,有必要了解数据平台采集工作的特点、找出我校数据平台工作中的问题所在、优化我校数据平台数据采集方法、提升数据采集的效率、规范数据采集流程,推动我校数据平台采集工作的顺利完成。

一、我校数据平台采集工作的情况(一)我校数据采集工作发展特点我校的数据平台采集工作经历了单机版、行健网络版以及中间短暂使用过新鹏程开发的网络版,目前使用的是全国高职院校普遍在用的广工版网络采集平台。

单机版数据采集较为困难,源头采集麻烦,错误率较高,当逻辑关系出现问题时查找起来复杂且费时。

数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案(一)

数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案(一)

数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案1. 实施背景随着工业4.0和中国制造2025的推进,传统的制造业正在经历一场由信息技术驱动的重大变革。

其中,数据采集与监控(SCADA)系统成为了实现产业自动化和智能化的重要工具。

本方案旨在从产业结构改革的角度,探讨SCADA系统的开发和应用。

2. 工作原理SCADA系统是基于计算机技术、网络通信技术及自动化控制技术的一套控制系统。

其工作原理是通过对现场数据进行实时采集、传输、存储和分析,实现对设备运行状态的监控和管理。

3. 实施计划步骤(1)需求分析:明确系统的需求,包括需要监控的设备、需要采集的数据、需要优化的工艺流程等。

(2)系统设计:根据需求分析结果,设计系统的架构、功能和界面。

(3)系统开发:依据设计文档,开发SCADA系统。

(4)系统测试:对开发完成的系统进行严格的测试,包括功能测试、性能测试及安全测试等。

(5)系统部署:将SCADA系统部署到现场,与设备连接,进行系统调试。

(6)运行维护:对系统进行日常的运行维护和升级。

4. 适用范围本方案适用于各种制造业领域,如石油、化工、钢铁、电力等。

通过SCADA系统的实施,企业可以实现生产过程的自动化、信息化和智能化,提高生产效率,降低运营成本。

5. 创新要点(1)采用云计算技术,实现数据的高效存储和计算。

(2)利用大数据分析技术,对生产数据进行深度挖掘,为决策提供数据支持。

(3)引入物联网技术,实现设备的远程监控和管理。

(4)采用人工智能技术,实现系统的智能预警和自动控制。

6. 预期效果通过SCADA系统的实施,企业可以预期达到以下效果:(1)提高生产效率:通过自动化控制和实时监控,可以提高设备的运行效率和产品质量。

(2)降低运营成本:通过对能源、物料等资源的优化管理,可以降低企业的运营成本。

(3)增强安全性:通过实时监控和预警,可以及时发现和处理设备故障和安全隐患,保障企业生产的安全性。

(4)提高决策效率:通过大数据分析和人工智能技术,企业可以更快地做出决策,提高决策效率。

基于全链路的大数据基础管理关键技术分析

基于全链路的大数据基础管理关键技术分析

基于全链路的大数据基础管理关键技术分析随着互联网的快速发展以及移动互联网、物联网等新兴技术的兴起,数据量的增长呈现出指数级的态势。

大数据时代已经到来,对于大数据的存储、管理和分析成为了各个行业的重要课题。

基于全链路的大数据基础管理是大数据存储、管理和分析的重要组成部分,全链路的数据管理需要全面考虑从数据采集、存储、处理、分析到应用的全过程,并且要求实时、高效、可靠。

一、全链路数据采集技术在大数据的全链路管理中,数据采集是整个数据处理流程的起点,数据的质量和实时性都取决于数据采集的效率。

当前数据采集技术主要包括以下几种关键技术:1. 数据源接入技术:数据源接入技术是指将各种类型的数据源进行抽取、转换和加载至数据平台的过程。

目前常用的数据源接入技术包括ETL工具、数据同步工具、数据抽取工具等。

ETL工具可以抽取多个异构数据源的数据,并进行清洗、去重、转换等处理,将数据加载至数据仓库或数据湖中;数据同步工具可以实现不同数据源之间的同步更新;数据抽取工具可以对实时数据进行抽取和同步。

2. 流式数据采集技术:随着大数据的实时性要求越来越高,流式数据采集技术成为了一种重要的数据采集技术。

流式数据采集技术可以实时接收高速流动的数据,进行实时计算和处理,并将结果存储到数据平台中。

目前流式数据采集技术主要包括Kafka、Flume、Storm等开源工具,这些工具可以实现高效、实时、可靠的数据采集和处理。

1. 分布式文件系统:分布式文件系统可以存储海量的数据,并且支持高可靠、高并发的访问。

当前常用的分布式文件系统包括HDFS、Ceph、GlusterFS等,这些文件系统可以实现大规模的数据存储和管理,并且支持高效的数据访问和分析。

2. 分布式数据库:分布式数据库是指将数据库分布存储于多个计算节点上,并且支持数据的分布式存储和查询。

目前常用的分布式数据库包括HBase、Cassandra、MongoDB 等,这些数据库具有高可扩展性、高并发性和高可靠性的特点,可以实现海量数据的存储和查询。

大数据标准化白皮书

大数据标准化白皮书
3.大数据发展现状和趋势................................................................................................................ 89 3.1 国外大数据发展 ..........................................................................................................................89 3.1.1 政府出台计划.....................................................................................................................910 3.1.2 工业界大数据研究..........................................................................................................1213 3.2 国内的大数据现状 ..................................................................................................................1415 3.2.1 国内大数据关注焦点.......................................................................................................1415 3.2.2 地方政府探索大数据应用...............................................................................................1617 3.3 大数据产品的发展趋势 ..........................................................................................................2021 3.3.1 大数据由网络数据处理走向企业级应用 ......................................................................2021 3.3.2 移动终端数据应用将成为下一轮创新的中心 ..............................................................2122 3.3.3 “数据租售”成为最直接的盈利模式 ..........................................................................2122

2019继续教育公需科目大数据技术和应用试题答案

2019继续教育公需科目大数据技术和应用试题答案

2019年度大数据技术及应用试题单选题:1、本课程提到,近年来,我国(A)在GDP中占的比例逐年增大。

A互联网经济B信息经济C数码消费D电子商务2、法律大数据演示的结果表明,针对“酒驾”这一查询,相关刑罚中主要的是(A)A以上都是B拘役C罚金D有期徒刑3、根据本课程,取得成功的关键是要从(A)出发A数据B技术C设备D问题4、1965年英特尔公司创始人之一摩尔先生,提出来在之后的十几年里,半导体处理器的性能,比如容量、计算速度和复杂程度每18个月左右可以翻一番,这被称为(摩尔定律)5、21世纪初,关于查询结果排序我们找到了一种新的方法。

(大数据方法:用户的点击数据)6、根据本课程,(查询结果)排序是一个在搜索引擎中处于核心位置的工作。

7、今天,随着信息科学技术的高速发展,人类对数据的收集和分享能力空前强大,其中,(互联网)可以收集虚拟世界的数据。

8、根据本课程,交通数据采集的来源不包括(A)A通讯信号B视频监控C微波采集D车载RFID9、根据本课程,(实时分析)希望能够全面突破搜索引擎框架所蕴含的3个假设,使得我们能以很快的速度对互联网上出现的数据进行分析,从而发掘出相关的高阶知识,满足用户的信息需求。

10、六度分割理论认为,世界上任何两个人通过最多(六)个人就可以相互认识。

11、新经验主义是用经验数据解决问题,但是这些经验是(群体性的经验)。

12、根据本课程,科学家们认为,2013年全世界储存的大数据容量是(1.2ZB)13、本课程提到,当前(云计算)服务的逐渐成熟,为大数据发展提供了有利的基础设施支撑。

14、(RFID)是一种标签,可以把一个物体身上的各种特征和信息都收集起来。

15、本课程提出,搜索引擎是一个搜索框,输一些关键词,然后出来一些页面的列表,需要用户点开看,这种架构蕴含的基本假设不包括(A)A这些文档彼此不是独立的B这些文档是静态的C假设用户找一个文档,而不是找一个答案D这些文档是独立的16、根据本课程,以下哪项不属于智慧城市的特点(C)A更广泛的互联互通B更深入的智慧化C更传统的方式D更透彻的感知17、“十二五”期间,我国数据总量年均增长率达到了(50%)18、二十世纪五十年代初,阿兰.麦席森.图灵提出(图灵测试)概念,用来测试计算机的智能程度。

状态数据采集平台论文:状态数据采集平台对提升高职院校内涵建设的作用

状态数据采集平台论文:状态数据采集平台对提升高职院校内涵建设的作用

状态数据采集平台论文:状态数据采集平台对提升高职院校内涵建设的作用[摘要] 本文通过对状态数据采集平台与我院人才培养质量工作关系的分析,揭示了教育部启动状态数据采集工作的目的就是为了提升高职院校内涵建设的质量。

提出把状态数据采集工作作为常态的管理工作来抓,不仅可以提高各级领导及部门的管理水平,而且可以作为一种有效的工具来完善人才培养质量保障体系,提升高职院校的内涵建设。

[关键词] 状态数据采集平台关键要素质量监控内涵建设2008年4月9日,教育部颁发了《高等职业院校人才培养工作评估方案》(教高【2008】5号),这标志着我国独立设置的高等职业院校人才培养工作评估跨入了一个新阶段。

新《方案》充分体现了《教育部关于全面提高高等职业教育教学质量的若干意见》(教高[2006]16号)的精神,引导高职院校按照高等职业教育发展的方向进行改革与建设。

新方案的亮点是“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台”(以下简称“平台”),它是对评估工作的创新。

它是把影响高职院校人才培养质量的“关键要素”进行量化,并在此基础上形成的规范办学和系统开展内涵建设的科学管理平台。

以下是我们对“平台”提升高职院校内涵建设的几点认识。

一、提升高职院校各级领导及部门的管理水平按照管理学理论,初级管理者只会做定性的管理,他能说出一件事情的好坏,却无法判断好坏的程度;中级管理者能够根据数字定量的判断事情的好坏程度;而高级管理者则能做到心中有数。

一个部门乃至一个人提高管理水平的过程,就是提高对自己业务相关的数字理解和驾驭的过程。

而日常管理中正确的决定取决于管理者对度的把握,对要管理的事情细化和量化,能帮助我们做好“度”的把握。

新《方案》的各项指标都可在“平台”中找到数据信息相对应。

通过“平台”显示的信息,增强了学校信息资料的真实性、及时性、原始性、动态性、可比性。

因此,不论是评估专家还是我院管理者,都能从状态数据平台中查找学校目前存在的问题、亮点以及影响发展的难点,具有很强的针对性和时效性。

气象大数据云平台建设方案

气象大数据云平台建设方案

气象大数据云平台建设方案目录一、前言 (2)1.1 编制目的 (2)1.2 编制依据 (3)1.3 预期效果 (4)二、总体设计 (5)2.1 设计目标 (6)2.2 总体架构 (7)2.3 功能模块划分 (9)三、数据采集与整合 (10)3.1 数据来源 (11)3.2 数据采集方式 (12)3.3 数据清洗与整合 (14)四、数据处理与存储 (15)4.1 数据处理流程 (16)4.2 数据存储方案 (18)4.3 数据安全与备份恢复 (19)五、数据分析与服务 (20)5.1 分析工具与技术 (22)5.2 数据可视化展示 (23)5.3 数据服务接口 (24)六、平台功能与性能 (26)6.1 平台功能概述 (27)6.2 性能优化策略 (28)七、运维管理与支持 (30)7.1 运维管理体系 (31)7.2 技术支持与服务 (33)7.3 培训与推广计划 (34)八、预算与投资估算 (35)8.1 项目预算 (36)8.2 投资估算 (37)九、风险评估与应对措施 (38)9.1 风险识别与评估 (39)9.2 应对措施 (40)十、总结与展望 (41)10.1 项目成果总结 (42)10.2 发展前景展望 (44)一、前言随着全球气候变暖和极端天气事件的频繁发生,气象数据在人们日常生活、农业生产、城市规划、应急响应等领域具有越来越重要的作用。

为了更好地利用气象大数据资源,提高气象服务的精细化水平,满足社会对气象信息的需求,我们提出了“气象大数据云平台建设方案”。

本方案旨在构建一个集气象数据采集、存储、处理、分析、应用于一体的气象大数据云平台,实现气象数据的高效共享和便捷服务。

通过云计算技术,实现气象数据的弹性扩展和快速响应,为政府、企事业单位和公众提供实时、准确、全面的气象信息服务。

本方案将为我国气象事业的发展提供有力支持,有助于提高气象服务的科学性、精确性和时效性,为国家经济社会发展和人民生活带来更多福祉。

数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案(二)

数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案(二)

数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案一、实施背景随着中国产业结构的不断转型和升级,各行业对数据采集与监控的需求日益增长。

在此背景下,我们提出了一款全面、高效、可靠的数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案,旨在满足各行业在生产管理、能源监测、环境监控等方面的需求。

二、工作原理我们的SCADA系统基于物联网(IoT)技术,通过部署各类传感器,实时采集各行业运营过程中的各类数据,如设备运行参数、生产过程数据、环境监测数据等。

同时,系统利用云计算和大数据分析技术,对采集到的数据进行处理、分析和存储,从而为企业的决策提供数据支持。

三、实施计划步骤1.需求分析:深入了解各行业客户的需求,明确系统需要采集的数据类型、监控的对象以及系统的功能需求。

2.系统设计:根据需求分析结果,设计系统的架构、界面、数据处理方式等。

3.技术开发:按照系统设计,开发系统的基础设施、数据库、前端界面等。

4.测试与优化:对开发完成的系统进行全面的测试,包括功能测试、性能测试、安全测试等,并根据测试结果进行优化。

5.部署与实施:将系统部署到客户现场,对客户员工进行操作培训,确保系统顺利投入使用。

6.后期维护与升级:对系统进行定期的维护和升级,确保系统的稳定运行和持续优化。

四、适用范围本方案适用于各类需要进行数据采集和监控的行业,如制造业、能源行业、环保行业等。

同时,我们还针对不同行业提供定制化的解决方案,以满足客户的特殊需求。

五、创新要点1.综合监控:我们的SCADA系统不仅可以实现设备运行参数的实时监控,还可以集成视频监控、环境监测等各类传感器数据,为客户提供更全面的监控信息。

2.大数据分析:系统利用大数据技术对采集到的数据进行深入分析,为客户提供趋势预测、异常检测等增值服务。

3.云端部署:我们的SCADA系统采用云端部署方式,客户无需购买和维护服务器等基础设施,降低了客户的IT投入成本。

4.移动办公:通过移动设备如手机、平板电脑等,客户可以随时随地访问系统,实现远程监控和管理。

专业技术人员继续教育模拟考试题-信息工程与智能制造

专业技术人员继续教育模拟考试题-信息工程与智能制造

信息工程与智能制造返回上一级单选题(共30题,每题2分)1 .大数据相关()在2019年中国整体大数据市场中占比最高。

•A.技术•B.软件•C.服务•D.硬件我的答案: B参考答案:D答案解析:暂无2 .根据本讲,()推动基于网络平台的新型消费,发展线上线下协同互动消费新生态。

•A.“互联网+”•B.5G•C.AI•D.物联网我的答案: A参考答案:A答案解析:暂无3 .制造业服务化是制造业企业通过提供附加于产品之上的服务、专业技术知识和建立()实现新竞争优势的倾向。

•A.专门服务机制•B.专业技术部门•C.专业技术团队•D.专门服务部门我的答案: C参考答案:D答案解析:暂无4 .本讲中,不属于计算平台迁移形态的是()。

•A.桌面端•B.智能手机•C.移动端•D.互联网我的答案: D参考答案:D答案解析:暂无5 .数字化的制造业核心竞争力体现在面向制造业服务的()。

•A.工业软件•B.基础软件•C.农业软件•D.服务软件我的答案: A参考答案:A答案解析:暂无6 .如果工业软件问题不解决好,那么我们要迈向制造强国,要在()年成为现代化强国是不可能的。

•A.2025•B.2030•C.2035•D.2040我的答案: C参考答案:C答案解析:暂无7 .深化网络定级备案工作,对()以上网络依法向公安机关备案,并向行业主管部门报备。

•A.第二级•B.第三级•C.县(区)级•D.地市级我的答案: A参考答案:A答案解析:暂无8 .根据本讲,网络安全的特点,决定了网络安全的本质是一种()之间的对抗。

•A.人-机•B.人-人•C.机-机•D.国-国我的答案: B参考答案:B答案解析:暂无9 .根据本讲,“智慧地球”是()提出的。

•B.韩国•C.IBM•D.日本我的答案: C参考答案:C答案解析:暂无10 .为了增强数据在各个Peer节点间高效传输,区块链引入()技术实现区块数据在不同节点间高效、同步传输。

智慧林业大数据云平台建设方案

智慧林业大数据云平台建设方案

智慧林业大数据云平台建设方案目录一、项目概述 (2)1. 项目背景 (2)1.1 林业信息化发展现状及需求 (3)1.2 大数据与云计算技术在林业中应用前景 (4)2. 项目目标 (5)2.1 实现林业数据全面整合与高效管理 (6)2.2 提升林业信息化水平,助力可持续发展 (7)二、总体架构设计 (8)1. 云计算平台架构 (10)1.1 基础设施层 (11)1.2 平台服务层 (12)1.3 软件应用层 (13)2. 数据中心建设方案 (15)2.1 数据存储与处理技术选型 (16)2.2 数据中心硬件设备配置及部署策略 (17)三、功能模块划分与实现 (19)1. 数据采集与传输模块 (20)1.1 数据采集技术选型及实施计划 (21)1.2 数据传输网络构建与优化方案 (22)2. 数据处理与分析模块 (23)2.1 数据处理流程设计 (24)2.2 数据分析模型构建与优化策略 (25)3. 决策支持与服务模块 (27)3.1 决策支持系统构建方案 (28)3.2 服务化应用开发与部署策略 (29)一、项目概述随着全球气候变化和环境保护意识的日益增强,林业作为国民经济的重要组成部分,其可持续发展对于维护生态平衡、促进社会经济绿色发展具有重要意义。

传统的林业管理模式面临着数据采集效率低、信息孤岛化、决策支持力度不足等问题,难以满足现代林业发展的需求。

为了突破这些瓶颈,本项目旨在构建一个高效、智能的“智慧林业大数据云平台”。

该平台以云计算为基础,以大数据技术为支撑,通过整合林业内外部资源,实现林业数据的全面感知、高效处理和智能应用。

平台的建设将有助于提高林业管理精细化水平,推动林业产业结构的优化升级,为生态文明建设和美丽中国建设提供有力支撑。

本项目的实施将遵循“统筹规划、分步实施、逐步完善”充分利用现有资源,避免重复投资,确保项目的科学性和实效性。

我们将注重与相关领域的技术对接和资源共享,形成优势互补、协同发展的良好机制,共同推动智慧林业的蓬勃发展。

智慧城市万物互联感知平台建设方案

智慧城市万物互联感知平台建设方案

智慧城市万物互联感知平台建设方案目录一、前言 (3)1.1 编制目的 (3)1.2 编制依据 (4)1.3 预期效果 (5)二、现状分析 (6)2.1 城市发展现状 (8)2.2 物联网技术应用现状 (9)2.3 感知平台建设现状 (10)三、建设目标与任务 (11)3.1 建设目标 (12)3.2 建设任务 (13)四、平台架构设计 (15)4.1 总体架构 (16)4.2 分层架构 (17)4.3 网络架构 (19)五、功能需求与分析 (20)5.1 感知层功能需求 (21)5.2 传输层功能需求 (23)5.3 应用层功能需求 (24)六、技术实现方案 (25)6.1 数据采集与传输技术 (26)6.2 数据处理与存储技术 (28)6.3 数据分析与挖掘技术 (29)七、安全与隐私保护 (31)7.1 安全防护措施 (32)7.2 数据隐私保护策略 (33)八、实施计划与时间节点 (34)8.1 项目实施步骤 (35)8.2 时间节点安排 (37)九、投资估算与资金筹措 (37)9.1 投资估算 (38)9.2 资金筹措方案 (39)十、效益评估与回报预测 (40)10.1 效益评估指标 (42)10.2 回报预测 (43)十一、结论与建议 (44)11.1 结论总结 (46)11.2 建议与展望 (47)一、前言随着科技的飞速发展,物联网、云计算、大数据等新兴技术逐渐渗透到城市的各个角落,为城市的发展带来了前所未有的机遇。

智慧城市作为一种新型的城市发展模式,旨在通过信息化手段提高城市管理水平、优化资源配置、提升市民生活质量,实现城市的可持续发展。

在这个过程中,万物互联感知平台的建设显得尤为重要。

本方案旨在为建设智慧城市万物互联感知平台提供一个全面、系统的解决方案。

通过对城市各类数据进行采集、传输、处理和分析,实现对城市各个方面的实时监控和管理,从而为政府部门、企业和市民提供更加便捷、高效的服务。

数据平台提升方案

数据平台提升方案

数据平台提升方案1. 引言随着互联网和移动设备的迅速发展,数据变得越来越重要。

对于企业来说,能够合理利用和分析数据,将成为获得竞争优势的重要手段。

因此,构建一个高效稳定的数据平台是每个企业都应该重视的事情。

本文将介绍数据平台提升方案,包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面,帮助企业构建一个完善的数据平台,以满足不同业务需求。

2. 数据采集数据采集是构建数据平台的第一步。

在数据采集阶段,需要从不同数据源获取原始数据,并对其进行收集和清洗。

以下是数据采集的几个关键步骤:2.1 确定数据需求在开始数据采集之前,必须明确数据的需求。

根据业务需求,确定需要采集的数据类型、数量和频率等。

2.2 选择合适的数据采集工具根据数据采集需求,选择合适的数据采集工具。

常见的数据采集工具有网络爬虫、API接口和传感器等。

需要根据具体场景选择最合适的工具。

2.3 收集和清洗数据采集到的数据可能包含噪声和错误,需要对其进行清洗和处理。

清洗数据可以去掉重复数据、修复错误数据,并进行格式化和标准化。

3. 数据存储数据存储是数据平台的核心组成部分。

数据存储需要满足以下几个要求:3.1 高可靠性数据存储需要能够保证数据的高可靠性,即数据不会因为硬件故障或其他原因丢失。

3.2 高扩展性随着数据量的增长,数据存储需要具备良好的扩展性,能够方便地扩展存储容量和存储性能。

3.3 数据安全数据存储必须能够保障数据的安全性,防止数据被非法访问或篡改。

常见的数据存储方案有关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统等。

需要根据具体场景选择最合适的存储方案。

4. 数据处理数据处理是数据平台的关键环节,通过对采集到的数据进行处理和分析,可以从中挖掘出有价值的信息。

以下是数据处理的几个关键步骤:4.1 数据清洗和预处理数据清洗和预处理是数据分析的前提。

首先,需要对数据进行清洗,去除不需要的数据和异常值。

然后,对数据进行预处理,如缺失值填充、特征选择和特征缩放等。

一种大数据智能分析平台的数据分析方法及实现技术

一种大数据智能分析平台的数据分析方法及实现技术

一种大数据智能分析平台的数据分析方法及实现技术摘要:本文介绍了一种基于大数据智能分析平台的数据分析方法及实现技术。

该方法通过收集、存储、处理和分析海量数据,实现对数据的深度挖掘和智能分析,以帮助用户发现潜在的业务机会和优化决策。

具体实现技术包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。

通过该方法,用户可以快速、准确地获取有价值的信息,提高决策效率和业务竞争力。

1. 引言随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步,大数据分析已经成为企业发展和决策的重要手段。

大数据智能分析平台作为一种集数据采集、存储、处理和分析于一体的综合性平台,可以帮助企业从海量数据中挖掘有价值的信息,为决策提供支持。

本文旨在介绍一种基于大数据智能分析平台的数据分析方法及实现技术。

2. 数据采集数据采集是大数据智能分析平台中的第一步,它涉及到从各种数据源获取数据的过程。

数据源可以包括企业内部的数据库、外部的公共数据库、社交媒体数据、传感器数据等。

数据采集的目的是为了获取全面、准确的数据,以满足后续的数据处理和分析需求。

在数据采集过程中,可以采用爬虫技术、API接口、数据仓库等方式来获取数据,并进行数据清洗和预处理,以确保数据的质量和准确性。

3. 数据存储数据存储是大数据智能分析平台中的重要环节,它涉及到将采集到的数据进行存储和管理。

在数据存储过程中,可以采用关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等方式来存储数据。

为了提高数据的存储效率和可扩展性,可以采用数据分片、数据压缩、数据索引等技术来优化存储结构。

同时,为了确保数据的安全性和可靠性,可以采用数据备份、数据加密、数据权限控制等措施来保护数据。

4. 数据处理数据处理是大数据智能分析平台中的核心环节,它涉及到对采集到的数据进行清洗、转换和集成的过程。

数据处理的目的是为了提取有价值的信息,并将其转化为可用于分析的格式。

在数据处理过程中,可以采用数据清洗、数据转换、数据集成等技术来处理数据。

2022数字经济技能培训课后答题

2022数字经济技能培训课后答题
路由器属于数据中心产业链结构的()。
A上游
B中游
C下游
D以上都不对
正确答案:我的答案:
44
为推动大数据产业高质量发展,《“十四五”大数据产业发展规划》提出了以释放数据要素价值为导向、做大做强产业本身为()、以强化产业支撑为保障的路径设计。
A标准
B核心
C路线
D内容
正确答案:我的答案:
45
《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》的产业规模增速目标:年均增长()。
23
“十三五”时期,我国大数据产业发展成效表现在哪些方面?
A政策体系逐步完善
B产业基础日益巩固
C专业人才全球第一
D产业链初步形成
E生态体系持续优化
正确答案:我的答案:
24
《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》指出,完善两化深度融合()体系。
A生产
B服务
C标准
D营销
正确答案:我的答案:
25
截至()年年底,我国数据中心市场规模为1958亿元。
A8%
B12%
C14%
D15%
正确答案:我的答案:
46
“十四五”时期,我国大数据产业的发展目标有()。
A产业保持高速增长
B价值体系初步形成
C产业基础持续夯实
D产业链稳定高效
E产业生态良性发展
正确答案:我的答案:
47
数据自由流动是产业体系生态化重要保障。
正确答案:我的答案:
48
数字化转型热潮方兴未艾,越来越多的企业和政府将()作为未来发展的核心战略,驱动与数字化相关的IT采购需求加速释放。
34
大数据已跨过基础设施建设带来的规模性高速增长阶段,进入应用发展阶段。

大数据条件下“状态数据”平台的全方位升级——数据应用篇(樊至光)20

大数据条件下“状态数据”平台的全方位升级——数据应用篇(樊至光)20
• 零数据超过30%的有90所院校,占全国高职院校的7.15% ; 零 数 据 超 过 50% 的 有 8 所 院 校 , 占 全 国 高 职 院 校 的 0.64%;
• 个别省份生均教学科研仪器值超出评估标准6倍,个别学 校超出评估标准49倍,有的新增教学科研仪器设备比例增 长迅速,个别学院新增比例达到1201.78%。

相信相信得力量。20.10.162020年10月 16日星 期五7时4分54秒20.10.16
谢谢大家!
• 一方面,需要全面完善数据体系,充实数据量, 将有用的数据纳入平台;
• 另一方面,将数据按大数据的要求进行全方位的 配置和提升;
三、建立 “大数据”应用平台
大数据的特征
数据全面覆盖 呈现常态状况 实现充分共享 数据项可自由组合 与最新的信息技术 高度融合
“大数据”应用平台的主要特点
1、数据是 活的(动 态)数据; 2、数据项 可以一直 追踪至源 头;
3、数据始终处在比较当中; 4、实现移动应用等的功能; 5、平台管理的作用十分明显。
“大数据”应用平台可服务多个对象
教育部 省市教育管理部门 教育研究专家
各个学校 评估专家
平台登录方式
省教育厅:省的代码+网址
教育专家:名字+手机号码

校:代码+13平台联系人手机
“大数据”应用平台的结构和功能
• 平台数据以图表方式展示直观方便 • 数据栏目按教育部规划司的数据需求编排 • 方便各省掌握或者扩充自己的数据库 • 数据相互关联直至数据的最底层 • 对奇异数据具有自动提示的功能 • 平台可根据需要不断拓展数据空间 • 通过数据比较让学校清晰定位 • 各个学校可对平台数据实时更新或补充

大数据4个明显的特征,大数据思维四个递进的层次

大数据4个明显的特征,大数据思维四个递进的层次

⼤数据4个明显的特征,⼤数据思维四个递进的层次⼤数据4个明显的特征,⼤数据思维四个递进的层次⼤数据4个明显的特征:1.数据量⾜够⼤,要⼤到让统计的结果具有⾮常⾼的置信度2.具有多维度的特征,⽽且各个维度最好是正交的3.数据的完备性,完备性使得⼤数据可以算⽆遗策4.在⼀些场景下的实时性,⽐如堵车信息⼀定时间过了数据就失去意义了--------⼤数据思维四个递进的层次:第⼀层:从⼤量的、看似杂乱⽆章的数据点,总结出原来找不到的相关性。

第⼆层:不事先作假定,从⼤数据出发先得到结论,再分析原因。

第三层:利⽤⼤数据在准确把控宏观规律的同时,精确到每⼀个细节。

第四层:⽤不同维度找到的强相关性可以取代因果关系。

--------------⼤数据的4个明显的特征,即数据量⼤、多维度、完备性和在⼀些场景下的实时性。

我们特别强调了光是数据量⼤还不能构成⼤数据,因为它可能⽆法得出有效的统计规律,⽽多维度的特征则让我们可以交叉验证信息,提⾼准确性。

--------------⾸先,⼤数据要求数据量⼤,这⼀点⼤家没有疑问。

数据量⼩⼀定不符合⼤数据的原则。

⾄于数据量多⼤合适,我们在前⾯介绍了置信度的概念,数据⾄少要⼤到让统计的结果具有⾮常⾼的置信度。

其次,⼤数据需要具有多维度的特征,⽽且各个维度最好是正交的。

今天,淘宝或者其他⽹店,能够有效地给你推荐产品,在很⼤程度上就是因为它不仅具有了你在⽹上购物的数据,⽽且还从其他渠道,包括在你不知不觉中,获得了⽣活上的信息。

⽐如,它可以根据你上⽹的⾏为,了解你的年龄、性别和教育背景,根据你晚上和⽩天的地点,了解你的⼯作地点和住址,甚⾄你的⼯作性质和⽣活习惯,⽐如是否经常出差,在什么样的饭店吃过饭,是否爱运动,是否使⽤名牌产品等等。

由于阿⾥巴巴数据收集的时间跨度⽐较长,它还可以看出⼈们消费习惯的变化。

根据这些信息,它就知道你是谁,需要什么。

在没有⼤数据之前,这种事情很难做到。

⼤数据第三个重要特征,是数据的完备性,它在过去常常被⼈忽略,因为⼈类过去使⽤数据,都是采⽤抽样的办法来获取,根本不可能做到完备。

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外兼职教 师基本情 况
04
03
6.3.1 校外 兼课 教师 基本情况
02
6.2.1 校 内兼课教 师基本情

四、《标准版》的结构和创新点
3、关联性检测确保采集数据不出现冲突的现象。
四、《标准版》的结构和创新点
4、对如纸质图书(万册)、固定资产总值(万元) 等关键性指标设置合理值警戒线,从源头杜绝错误 数据。
的学生是否在8月31日之前进校?
数据采集中的典型问题
问题三、7.1.1开设专业表是采集2013年招生 时的专业还是填2013.9.1-2014.8.31期间有的专业 呢?因为2014年上半年会新增一些专业? 因有的省市是春、秋两季招生,故2014年上半 年新增专业也可以反映出来(在“首次招生日期” 字段写清)。关键是春季新增专业的学生是否在8月 31日前进校?若已进校,则应作为本学年度内所开 设的专业。
情况;新设了在校学生的地区、户口所在地及民族等情况。 • 如调整了招生方式,将原来的全国统考、省市统考等改为:基 于高考的“知识+技能”招生、对口招生、单独考试招生、综 合评价招生、中高职贯通的招生和技能拔尖人才免试招生等。 • 如依据教育部办公厅、农业部办公厅关于印发《中等职业学校 新型职业农民培养方案试行》的通知(教职成厅[2014]1号) 精神,在1.5“全日制普通中职在校生”中增设“新型职业农 民”。
三、《标准版》与去年相比的差异
– 依据规划司高教报表所作调整:
• 教高〔2008〕5号文在“填写说明”中指出:数据的运行载体 是《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》,各项数 据原则上由各高等职业院校负责组织填写;其中“基本信息” 、“基本办学条件”等栏目中,与教育部教育事业发展统计相 同的统计指标,必须使用教育事业发展统计公报中对外发布的 同时间段的相关数据。 • 2013年8月15日,教育部办公厅关于做好2013年全国教育事 业统计工作的通知(教发厅[2013]5号)对统计项作了调整, 如在“高基521资产情况”表的“其中:教学用计算机”中增 加“其中:平板电脑”统计指标;取消原“多媒体教室座位数 ”“语音实验室座位数”统计指标;增加“教室”、“其中: 网络多媒体教室”统计指标,明确指标解释及填报说明。据此 ,平台数据项做了相应调整。
六、新的《网络版》的优势
源数据 采集
其它数 据采集
5、二阶段依次推进的工 作任务分配模式确保数据 源的唯一性
六、新的《网络版》的优势
6、统一的任务 推送机制
六、新的《网络版》的优势
7、三大检测手段确保采集数据的可靠性
B
合理范围检测
数据项关联性检测
A
C
数据源唯一性检测
六、新的《网络版》的优势
8、管理驾驶舱
采集平台
OA门户 CRP部分模块 管理驾驶舱
+
+ +
六、新的《网络版》的优势
3、多平台数据共享及万能查询
万能查询
六、新的《网络版》的优势
万能查询
六、新的《网络版》的优势
4、静态数据的导入与动态数据的导入
静态数据
可将2013年状态数据平台的数据作 为静态数据导入本平台,作为初始数 据。
动态数据
对于多记录的表单,允许院校通过 Excel模板进行导入操作,方便院校 进行数据采集操作及与第三方软件进 行对接。
数据采集中的典型问题
课程 7.2 (培养方案)
课程设置(门) 146 72 51 269
6师资队伍,4类教师
授课课程(门) 180 103 71 354
以上三幅图合并 的对照表:
类型 A B C 总数
分析: 从数据分析角度讲,两处数据都是有用的。 1.从培养方案角度看,7.2 课程设置,可以分析学校整体以及某个专业的3 类课程安排的合理性。如按上表,A类146,(B+C)123,A类占54.3%。这 个比例是否学校要求的标准?是否有差距?你可进一步分析。同时,再从教师授 课情况看,A类180,(B+C)174,A类为50.9%,低于培养方案比例,数据 说明教师减少了A类课程,重视实践教学。实际是否如此?还是教师把课程类型 搞错了所致? 2.从教学管理角度看,教师实际授课课程与培养方案不一致,原因何在?是 教师采集时出错;还是教学管理环节出问题;或者是将课程小型化,如原来的一 门课,改革后成为二门课,且培养方案还没有修改,等等。
二、可选择的数据采集方式
模式一:直接用《标准版》采集 模式二:用其他的《网络版》采集 模式三:用我们提供的《网络版》采集 模式四:用CRP系统自动采集
三、《标准版》与去年相比的差异 • 调整说明:
– 根据高职与高专教育处提出的要求,新增或调 整了部分字段:
• 如新设了新增专业数、停招专业数和撤销专业数等专业变动
数据采集中的典型问题
问题五、1.3表2014招生计划中的招生专业是在2014,年9月1日招录 了新生之后才实施的,而7.1.2专业带头人中的专业数是指2013.9.12014.8.31期间的数据? 正确 问题六、7.1.2专业带头人中的专业数应该和2013年招生专业数相同? 正确 问题七、如果2014年有新增专业,那么7.1.2专业带头人中的专业数和 2014年招生专业数就可能不一致? 正确,一般来说,带头人专业数(因有的专业尚未明确带头人)≤所有 专业数。 问题八、1.3表2014招生计划中的招生专业数≥7.2课程设置中的专业 数? 正确,其中:开设专业包括:2013年的招生专业数、2013年未招生但 尚有在校生的专业、2014年上半年的招生专业(已有在校生)。
数据采集中的典型问题
问题十、有 些院校专业 课程数为何 不统一
数据采集中注意的问题
“案例分析”中“专业 与课程建设”的课程数 是从“7.2课程设置” 中取的数据,故这两者 是一致的
数据采集中的典型问题
“案例分析”中“专业 与课程建设”的课程数与与 教师授课课程数有差异,这 反映了培养方案(教学计划 )课时分配与教师实际授课 课时的差异。
三、《标准版》与去年相比的差异
– 依据项目评审等需要所作调整:
• 在某些项目评审和统计中,课程仍按公共课、专业 基础课和专业课来划分,鉴于此,在4类教师指标中 ,增设了数据项“课程属性”,并配以注释,指明 为单一选项。
三、《标准版》与去年相比的差异
– 进一步完善原有的数据项设计:
• 为利于对数据项的理解,对平台中的某些数据项作 出调整,如4.1 校内实践基地,2013版为:
同步前多重的数据错误检测:如下拉列表的正确性、时间格式的正 确性、数据格式的正确性以及长度的正确性等。
六、新的《网络版》的优势
1、采集多样化:移动网页专版、手机APP及 PC。
六、新的《网络版》的优势
2、与数字校园相结合,采集+OA门户+CRP 部分模块+管理驾驶舱,通过功能扩展,逐步 实现智慧校园。
数据采集篇结束
一般来说,7.5“产学合作企业总数”界定为学校与企业双方签订了 合作协议的企业数,不包括有合作行为而没有签订协议的企业。4.2校外 基地所在的企业不全是签订协议的,故其数量大于或等于7.5。同理,在 7.5中,共同开发课程和教材等是属于合作行为,在相应字段中可以采集 数据。但若没有签订协议,该企业也不能计入“合作企业总数”中。 特别地,对于一些学院,合作企业是除了校外实习基地外,其它与 学校合作开发课程、教材、项目以及订单培养的企业,也都和这些企业 签了相关的合作协议,此时,学校的合作企业数就一定会大于校外实习 基地数。 对于上述情况,可在学校结论中的备注中说明情况。
“职业教育评估系统架构与高职院校 下轮评估实施方案的研究与实践”课 题组
大数据条件下“状态数据” 平台的全方位升级
(二) 数据采集篇

一、 数据采集方面的优化目标 • 在基本模式不变的情况下,实现:
方式更多样 采集更方便 数据更准确 操作更简单 数据采集中的典型问题
问题九、关于应届毕业生的问题:在7.3.2应届毕业生获证及社会培 训、7.4顶岗实习、7.6.2应届毕业生就业情况、9.5应届毕业生信息都涉 及“毕业生数”。逻辑关系认为这些表的毕业生数和专业设置中的大三 学生数(含二年制大二学生),但可能有这届学生未能完成学业不能毕 业,那么在7.6.2应届毕业生就业情况的毕业生数就可能少,还就是有些 是上届未毕业(留级)然后这届毕业,这样有可能7.4顶岗实习和7.6.2应 届毕业生就业情况的毕业生数都多于专业设置中的大三学生数(含二年 制大二学生)。 在设计关联性时,不考虑留级、结业等情况,设置关联值,其目的是 减少或避免因误填而导致的错误数据。关联不是规定或标准,只是说明 数据之间存在一定的关系。因此,建议:当提示关联有问题时,你认定 是对的,就不必修改已采集数据。但为使第三方人员也能理解,建议在 平台12.1中进行说明。
三、《标准版》与去年相比的差异 • 案例分析:
– 删除了“平均数”一栏,因相关数据已在中国职 业教育评估网的“高职数据中心”显示。 – 按规划司的教发[2004]2号文规定计算生师比, 不再提供按5号文规定的160学时折算的生师比。
四、《标准版》的结构和创新点
1、导入2013年学院的静态数据,减少约50%的采 集工作量。
六、新的《网络版》的优势
9、状态数据自动同步
六、新的《网络版》的优势
10、一键式的智能备份机制确保数据安全
备份1
备份1
……备份n
六、新的《网络版》的优势
11、模块化的开发原型 方便快速构建各省的省 级状态数据平台。
六、新的《网络版》的优势
12、一键将网络版平台的 数据导出成标准版平台。 方便院校归档及作其他处 理。
数据采集中的典型问题
问题二、9.5 应届毕业生信息表-学号合计数(I7) <=7.1.1开设专业-三年级在校生数(O9)? 此关联一般来说正确,但部分有2年制的学校,其应届毕 生生数为:三年制的三年级与二年制的二年级毕业生之和。 对这些学校(专业)而言,该逻辑关系不成立。 处理方法:可将二年制的二年级学生填在三年制的三年 级字段下,这样本逻辑关系仍可以成立,并对二年制和三年 制都适用。
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