智慧高校大数据平台建设方案
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
采用丰富的可视化技术，如图表、地图、热力图等，将数据进行可视化展示。
可视化技术
数据可视化与交互
通过友好的交互方式，如拖拽、缩放、过滤等操作，方便用户进行数据分析和探索。
交互设计
支持多维度的数据分析，包括时间维度、空间维度、指标维度等，提高平台的灵活性和实用性。
多维分析
数据可视化技术实现
03
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案可以选择ECharts、AntV、D3.js等前端可视化库，实现数据的可视化展示。
前端可视化方案
后端可视化方案则可以使用Tableau、PowerBI等商业智能工具，或者使用Python中的pandas、numpy等数据处理库，对数据进行处理和可视化。
后端可视化方案
经验分享
在项目实施过程中，我们注重团队协作和沟通，充分发挥每个人的专业特长，注重数据质量管理和流程优化，注重与校方及相关部门的沟通与协调。
项目总结与经验分享
未来工作展望
进一步完善平台功能，提高数据处理效率和可视化效果，加强平台的可维护性和可扩展性，推广智慧校园大数据可视化分析平台的应用范围。
挑战与应对
学习效果评估
通过对学生的成绩、学习时间、学习效率等数据进行挖掘和分析，评估学生的学习效果，为教师和学生提供反馈。
学生流失预警
通过分析学生流失原因和趋势，及时发现潜在问题，为学校采取措施提供依据。
学生生活和学习行为分析与应用
教师教学质量评估
通过分析教师的工作量、教学质量、学生评价等数据，对教师的教学质量进行评估，为教师晋升和奖励提供依据。
平台架构与功能设计
02
基于云计算架构
采用分布式、模块化的设计思想，利用云计算技术，实现高效的数据存储和处理。
智慧校园大数据平台建设技术方案
智慧校园大数据平台建设技术方案xx年xx月xx日•引言•大数据平台架构设计•数据采集与预处理技术•数据存储与查询技术•数据分析与挖掘技术•大数据安全与隐私保护•智慧校园大数据平台建设实施方案•结论与展望目录01引言信息化建设的不断深入，促进了智慧校园建设的发展国家对智慧校园建设的政策支持与引导提高校园管理效率、提升教学质量的需要背景与意义建设目标与任务建设任务开发数据分析与可视化工具，辅助决策与教学优化整合校园安防、资产等管理系统，提高管理效率建设目标：实现智慧化、信息化、高效化的校园管理搭建大数据平台，整合校园内各部门数据资源建设智慧课堂、智能实验室等设施，提升教学质量010203040506大数据平台建设方案通过数据接口对接、数据填报等方式，采集校园内各部门数据数据采集数据存储数据处理数据应用采用分布式存储技术，实现海量数据的存储与备份利用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行处理与清洗开发数据可视化、报表生成等应用，辅助决策与优化02大数据平台架构设计以数据仓库为核心，通过ETL（数据提取、转换、加载）等技术手段将数据从各个业务系统整合到数据仓库中，再通过报表、OLAP等手段将数据展现给用户。
分布式架构采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行处理和分析，提高数据处理效率和可靠性。
星型架构总体架构设计VS数据整合通过ETL等手段将分散在各个业务系统中的数据进行整合，建立统一的数据中心。
数据清洗对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，保证数据质量和准确性。
数据分类按照数据属性、特征等对数据进行分类、分主题等操作，方便数据管理和使用。
数据层设计采用分布式存储技术，如HDFS、Cassandra等，对海量数据进行存储和管理。
数据存储采用分布式计算技术，如MapReduce、Spark 等，对海量数据进行计算和处理。
数据计算通过数据加密、权限控制等手段保障数据的安全性和隐私性。
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
03
平台可满足校园内各个部门、学院和师生的需求，提供更加便捷、高效和智能化的服务。
平台概述
01
智慧校园大数据云平台是一个基于云计算、大数据、人工智能等技术的综合性服务平台。
02
平台可提供基础设施云服务、数据存储与处理、应用软件开发与维护、信息安全等服务。
解决难点痛点
数据安全与隐私保护：制定严格的数据管理制度，采用加密、脱敏等技术手段。
大数据云平台运营方案
03
采用ETL（Extract-Transform-Load）技术，从校园各类业务系统中抽取数据，并清洗、整合为统一格式。
数据采集
制定数据标准，明确数据定义、格式和来源，建立数据质量监控和治理机制，提高数据可靠性。
预期成果包括：建设完成智慧校园大数据云平台，实现数据共享与交换、数据分析与挖掘、可视化展示等功能；制定完善的数据标准和管理制度，保障数据质量和安全；提高学校信息化水平和管理效率，优化教育教学资源配置等。
THANK YOU.
谢谢您的观看
实现数据驱动科学决策
通过大数据分析和挖掘技术，为学校管理层提供科学决策支持，优化资源配置，提高管理效能。
要点三
技术成熟可靠
01
目前，云计算、大数据、人工智能等技术已经成熟，并在多个领域得到广泛应用，技术可靠且具有可持续发展潜力。
项目可行性和优势
符合国家政策导向
02
国家对于智慧城市建设、数字化转型等方面有大力支持，智慧校园大数据云平台项目符合国家政策导向，能够获得相关政策的支持和引导。
拥有丰富的人力和资源
03
学校拥有丰富的人力资源和技术资源，可以为项目的实施提供有力的保障。
智慧高校大数据决策平台建设方案
可以采用问卷调查、用户访谈和在线反馈等方式，收集用户对系统的评价和意见，并对反馈信息进行分析和处理。
项目用户满意度评估
针对评估结果进行优化
根据项目成本效益评估和用户满意度评估的结果，对项目进行优化改进，包括改进系统性能、完善功能、提高用户体验等。
完善运营管理
建立完善的运营管理体系，包括定期巡检、备份恢复、权限管理等，确保系统的高可用性和稳定性。
为学校领导和各部门提供数据分析和预测，帮助其做出科学决策。
建立用户管理和权限控制机制，保证数据安全和隐私保护。
提高管理效率
高校大数据决策平台建设意义
提升教学质量
促进科研发展
强化智慧校园建设
02
智慧高校大数据决策平台设计
架构模式
采用微服务架构，实现高内聚、低耦合的分层设计，有利于系统扩展和维护。
同态加密
同态加密是一种允许在不知道明文数据或密文数据的情况下进行计算的方法，从而保护数据隐私。
定期对重要数据进行备份是保障数据安全的重要措施，包括全备份、增量备份和差异备份等方式。
在数据丢失或损坏时，可以通过备份进行数据恢复，保证业务的正常运行。
数据备份
数据恢复
数据备份与恢复
差分隐私
01
差分隐私是一种隐私保护方法，通过添加噪声来保护敏感数据。
隐私保护方案
数据脱敏
02
数据脱敏是通过替换、模糊化或匿名化等方式，将敏感数据转换为非敏感形式的技术。
可信计算
03
可信计算是一种基于硬件的安全计算方式，可以保护数据的隐私性和完整性。
05
系统集成与接口对接
跨部门系统集成
实现教务、学工、财务、人事等部门间的数据共享与交换，整合多系统数据资源。
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
交互式图表， 用户可以通过 点击、拖动等 方式进行数据
查询和分析
动态图表，实 时更新数据， 展示数据变化
趋势
配色方案和布 局设计，提高 图表的视觉效
果和易读性
平台架构与功能设计
总体架构设计
平台架构：分为数据采集、数据处理、数据展示和数据分析四个部分 数据采集：通过多种方式收集校园内的各种数据，如传感器、摄像头、网络等 数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换、存储等处理，为后续分析提供基础
数据备份与恢复：支持定期备份和快速恢复，确保数据的可靠性和稳定性
数据分析与挖掘：提供数据挖掘、数据分析、数据可视化等功能，帮助用户从海量数据中 提取有价值的信息。
可视化分析模块
功能：提 供数据可 视化分析 工具，帮 助用户快 速理解和 分析数据
模块组成： 数据展示、 数据分析、 数据挖掘、 数据可视 化
协调机制：包括组织、人员、流程等 方面的协调
资源分配：根据项目需求，合理分配 资源
进度管理：制定项目进度计划，确保 项目按时完成
质量控制：制定质量控制计划，确保 项目质量达到要求
风险管理：制定风险管理计划，防范 项目风险
风险评估与应对策略
技术风险评估与应对措施
评估内容：系 统稳定性、数 据安全性、系
THANK YOU
汇报人：小无名
历史数据：如学生成绩、教师教学成果 等
校园外部数据：如社会经济数据、行业
实时数据：如校园监控、考勤数据等
非结构化数据：如校园监控、考勤数据 等
数据采集方法与技术
网络爬虫：通过编写程序，自动从互联网上抓取数据 API接口：通过调用其他平台的API接口，获取数据 数据库导入：将已有的数据库数据导入到可视化分析平台 传感器数据采集：通过传感器设备，实时采集校园内的各种数据，如温度、湿度、光照等。
智慧高校大数据分析平台建设方案
智慧高校大数据分析平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)二、平台建设需求分析 (5)2.1 数据整合需求 (7)2.2 数据处理需求 (8)2.3 数据分析需求 (9)2.4 数据可视化需求 (10)三、平台架构设计 (11)3.1 总体架构 (13)3.2 分层架构 (14)3.3 硬件资源需求 (15)3.4 软件资源需求 (16)四、平台功能规划 (17)4.1 数据采集与清洗 (19)4.2 数据存储与管理 (20)4.3 数据分析与挖掘 (21)4.4 数据可视化与报表生成 (22)4.5 用户管理与权限控制 (24)五、平台实施计划 (24)5.1 项目启动阶段 (25)5.2 项目规划阶段 (26)5.3 项目开发阶段 (27)5.4 项目测试阶段 (29)5.5 项目上线与运维阶段 (30)六、平台预算与成本分析 (31)6.1 项目预算 (33)6.2 成本分析 (34)6.3 资金筹措计划 (35)七、风险评估与应对措施 (36)7.1 技术风险与应对 (37)7.2 运营风险与应对 (38)7.3 法律风险与应对 (39)八、项目效益评估 (40)8.1 社会效益评估 (42)8.2 经济效益评估 (43)8.3 环境效益评估 (44)九、项目可持续性与未来发展 (46)9.1 项目可持续发展策略 (47)9.2 未来发展规划 (48)十、项目总结与展望 (50)10.1 项目成果总结 (50)10.2 项目亮点与创新点 (52)10.3 未来展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的飞速发展，高等教育领域正面临着前所未有的挑战与机遇。
智慧高校建设已成为教育领域数字化转型的重要方向，为了响应这一趋势，本项目致力于构建智慧高校大数据分析平台，以应对高校管理、教学科研、学生服务等方面的数据需求与挑战。
数字化趋势：信息技术的普及与深化应用要求高等教育领域实现数字化转型，以应对教育现代化、信息化的挑战。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
汇报人： 日期:
目录
• 高校智慧校园大数据建设概述 • 智慧校园大数据平台建设方案 • 智慧校园大数据应用场景与案例 • 智慧校园大数据安全与隐私保护 • 智慧校园大数据建设实施步骤与建议 • 智慧校园大数据未来发展趋势与展望
01
高校智慧校园大数据建设概述
高校智慧校园定义
06
智慧校园大数据未来发展趋势 与展望
技术发展对智慧校园大数据的影响
01
云计算技术的普及
随着云计算技术的不断发展，智慧校园大数据将更多地依赖云计算平台
进行数据存储、处理和分析，提高数据处理效率和可扩展性。
02
大数据挖掘和分析技术的进步
数据挖掘和分析技术将不断进步，为智慧校园大数据的深度挖掘和分析
数据销毁
对不再使用的数据进行销 毁，确保数据不会泄露。
数据备份与恢复方案
实时备份
采用实时备份技术，确保数据在任何时候都可以 快速恢复。
备份策略
制定合理的备份策略，包括备份频率、备份时间 、备份存储位置等，以确保数据可以及时恢复。
恢复测试
定期进行数据恢复测试，以确保备份的数据可以 成功恢复。
数据访问控制与权限管理方案
02
大数据技术有助于实现个性化教学和科研服务，提高教学质量
和科研水平。
大数据技术能够挖掘学生和教师的行为和需求，为校园文化建
03
设提供支持，促进校园和谐发展。
智慧校园大数据建设现状与挑战
一些高校在数据采集、处理和分析方面存在瓶颈，无法 充分发挥大数据技术的优势。
一些高校在推进智慧校园建设过程中存在体制和机制障 碍，需要加强顶层设计和统筹协调。
3. 数据分析
智慧高校大数据云平台建设和运营方案
2. 加强数据安全保障： 建立健全数据安全管理 制度，加强数据加密、 访问控制等安全措施， 确保数据安全。
3. 深化数据分析：引入 更先进的数据分析技术 和算法，深化数据分析 ，为高校决策提供更有 价值的支持。
未来发展趋势与展望
• 未来发展趋势：随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，智慧高校大数据云平台建设和运营方案将迎来更多的 发展机遇和挑战。未来，平台将更加注重数据的开放共享和智能化应用，推动高校信息化向更高水平发展。
数据存储层
该层负责将处理后的数据存储在分布式文 件系统中，以便后续的数据分析和查询操 作。
数据应用层
该层包括各种数据应用模块，如数据可视 化、数据挖掘、数据分析等，以便为高校 提供全面的数据支持和服务。
数据管理层
该层负责对整个大数据云平台进行管理和 维护，包括数据安全、数据备份、数据监 控等方面。
硬件设备选型与部署
开发语言和工具
采用Java、Python、Scala等编 程语言，使用Hadoop、Spark等
大数据框架进行开发，以提高系 统的可扩展性和性能。
系统模块
将系统划分为多个模块，包括数据 采集模块、数据处理模块、数据存 储模块、数据应用模块和数据管理 模块等。
集成方式
采用API接口和消息队列等方式实现 各个模块之间的通信和集成。
1 2
提高高校的管理水平
通过大数据云平台的建设，可以提高高校的管理 水平和管理效率，实现精细化管理。
推动数字化校园建设
大数据云平台是数字化校园建设的重要组成部分 ，可以促进数字化校园的全面建设和发展。
3
提高高校的科研水平
通过大数据云平台的建设，可以为科研人员提供 更加精准的数据支持，提高科研水平和效率。
智慧教育大数据云平台建设综合解决方案
智慧教育大数据云平台建设综合解决方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 目标与愿景 (4)二、需求分析 (5)2.1 教育现状与挑战 (6)2.2 大数据与云计算技术发展趋势 (7)2.3 智慧教育大数据云平台功能需求 (9)三、架构设计 (11)3.1 总体架构 (12)3.2 数据层设计 (13)3.3 服务层设计 (15)3.4 应用层设计 (16)四、技术实现 (17)4.1 大数据存储与管理技术 (18)4.2 云计算平台技术 (20)4.3 人工智能与机器学习技术 (21)4.4 数据分析与挖掘技术 (22)五、安全与隐私保护 (23)5.1 数据安全策略与措施 (25)5.2 隐私保护机制与政策 (26)六、实施计划 (27)6.1 项目规划与分阶段实施 (29)6.2 关键技术与产品选型 (30)6.3 人员培训与团队组建 (31)七、风险评估与应对策略 (32)7.1 技术风险与应对措施 (33)7.2 运营风险与应对策略 (36)7.3 法律与政策风险与应对策略 (37)八、案例分析 (39)8.1 国内外智慧教育大数据云平台案例分析 (41)8.2 案例比较与借鉴 (42)九、总结与展望 (43)9.1 实践成果与经验总结 (44)9.2 发展前景与趋势预测 (46)一、内容概述随着信息技术的飞速发展，教育领域正经历着深刻的变革。
为了更好地适应这一变革，满足未来教育的需求，我们提出建设智慧教育大数据云平台。
该平台旨在通过整合各类教育数据资源，运用先进的大数据分析和云计算技术，为教育管理者、教师、学生和家长提供全面、准确、及时的信息服务，推动教育公平与质量的提升。
本综合解决方案将围绕智慧教育大数据云平台的建设展开，涵盖平台架构、数据治理、数据分析与应用、智能教学支持、教育管理决策、用户界面设计等多个方面。
我们将深入研究国内外先进经验和技术路线，结合我国教育实际情况，制定切实可行的实施方案。
高校智慧校园大数据建设整体解决方案
高校智慧校园大数据建设整体解决方案xx年xx月xx日contents •引言•大数据建设方案概述•高校智慧校园大数据应用场景•大数据建设面临的挑战与对策•大数据建设实施步骤及规划•案例分析•总结与展望目录01引言背景与意义信息化建设的加速随着高校信息化的不断推进，各种业务数据和交互数据急速增长，给数据处理和存储带来了挑战。
数据驱动决策的需求高校需要利用大数据技术，进行数据分析和挖掘，为学校决策提供科学依据。
智慧校园的需求智慧校园是高校未来发展的重要方向，需要大数据支持进行智能化管理和服务。
大数据与智慧校园的关联数据采集与整合通过数据采集和整合，实现全校数据的一体化，为大数据分析提供基础。
要点一要点二数据分析与挖掘利用大数据分析技术，对全校数据进行深入分析和挖掘，为学校决策提供科学依据。
数据驱动服务与管理通过数据驱动的服务和管理，提升校园的智能化水平，提高师生满意度。
要点三大数据建设目标与价值增强学校的综合竞争力。
提升校园管理和服务水平。
提高学校决策的科学性和有效性。
建设目标：构建全校范围内的大数据平台，实现数据的集中存储、整合、共享和分析，为学校决策提供科学依据。
价值体现02大数据建设方案概述采用分布式存储架构，如Hadoop HDFS或Ceph等，可实现数据的集中管理和分布式存储，提高数据可靠性和访问效率。
分布式存储架构建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据安全可靠，可在灾难情况下快速恢复数据。
数据备份与恢复数据存储与管理数据清洗对数据进行清洗和预处理，去除重复、无效或错误的数据，保证数据质量。
数据整合通过ETL（抽取、转换、加载）等技术，将多源数据进行整合，实现数据的统一管理和访问。
数据整合与处理利用机器学习算法对数据进行分析，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
数据挖掘通过关联规则、聚类分析等方法，从大量数据中提取有价值的信息和知识。
机器学习算法数据挖掘与分析VS利用图表、图形等可视化手段，将数据以直观、易懂的方式呈现，便于理解和分析。
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
01
引言
项目背景
当前教育信息化发展迅速，智慧校园 建设成为趋势。
大数据技术的应用为智慧校园提供了 有力支持，可视化分析成为重要手段 。
项目意义
01
提高教育管理效率
通过大数据可视化分析，为学校 管理层提供决策支持，提高管理 效率。
02
提升教学质量
03
促进教育公平
可视化分析有助于教师更好地理 解学生需求，优化教学方法，提 高教学质量。
智慧校园大数据可视化分析平台可以应用于教育行业以外 的其他领域，如智慧城市、智慧医疗等，创造新的经济增
长点。
推广价值分析
01
可复制性强
智慧校园大数据可视化分析平台的建 设方案和经验可以广泛应用于其他学 校和教育机构，具有较强的可复制性 。
02
引领行业发展趋势
智慧校园大数据可视化分析平台是教 育信息化发展的新趋势，具有引领行 业发展的潜力。
说明界面设计的基本原则，如简洁明了、易 于操作等。
主界面布局
描述主界面的整体布局，包括各个功能模块 的位置。
交互设计
说明用户与界面之间的交互方式，如鼠标操 作、键盘快捷键等。
视觉效果优化
介绍如何通过色彩、字体、图标等元素提升 界面的视觉效果。
04
智慧校园大数据可视化分析平 台实现
数据采集与处理
数据源
系统部署方案
硬件配置
根据平台需求，选择合适的服务器、存储设备、网络设备等硬件设 施，确保系统性能和稳定性。
软件环境
安装和配置操作系统、数据库、中间件等软件环境，确保平台的正 常运行。
数据迁移与备份
在部署过程中，进行数据迁移和备份，确保数据的安全性和完整性 。
系统运维管理
智慧校园大数据综合平台建设方案
智慧校园大数据综合平台建设方案随着信息时代的来临，校园智能化建设成为了现代教育的重要组成部分。
为对学生的学习、校园管理等方面进行全面的数据分析和统计，智慧校园大数据综合平台应运而生。
下面是一份智慧校园大数据综合平台的建设方案。
一、建设目标智慧校园大数据综合平台的建设目标是为学生提供更好的学习体验和服务，为教师提供更好的教学工具和支持，为校园管理者提供决策支持和数据分析，同时可为行政管理、研究管理、校园安全等方面提供数据依据。
二、功能设计为实现智慧校园大数据综合平台功能，首先需要筛选出该平台的核心功能，如下所示：1. 学生信息管理及查询。
通过该功能，学生的基本信息、学习成绩、学籍信息、课程安排等数据可以进行统一管理和查询，将学生每个重要信息无缝连接起来，为学生提供更加便利的查询服务。
2. 教师教学管理和数据分析。
该功能与教学质量管理紧密相关，可以对教师教学质量进行定量评估，提高教学质量。
教师可以通过平台进行集中备课、和教学评价等功能，提高教学效率。
3. 研究生管理及数据分析。
对于该功能，可以对于研究生的选课、课程进度、论文答辩的统一管理，帮助研究生迅速的找到自己需要提交的文件，提高研究生管理效率。
同时也为研究生的研究成果提供更好的综合评估。
4. 行政管理。
通过该功能，各种行政数据可以进行收集、处理和汇总统计，为行政部门提供决策支持。
例如：报名系统、财务管理系统、物资管理系统等。
5. 数据统计和分析。
该功能需要为校园管理者提供全面的数据统计和分析服务，如学生智力、考勤、课表、学科选择等数据的统计和分析。
三、平台设计要点1. 数据采集和存储方案。
平台需要与各校园信息系统对接，进行数据采集和处理，保障数据实时同步和准确性。
为保证数据的安全性，在建设平台时，应当建立专门的数据存储中心，保障数据可靠存储和备份。
2. 多平台兼容性设计。
为满足不同用户需求，平台应当支持多个终端平台（如手机、电脑、平板等设备），保障用户在不同终端设备上都可以毫无障碍地使用平台。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智慧高校大数据平台建设方案I目录第1章前言 (6)1.1、大数据发展分析 (7)1.1.1、大数据定义 (7)1.1.2、大数据5v特征及其应用 (8)1.2、高校大数据建设背景 (9)1.2.1、战略机遇 (9)1.2.2、大数据产业政策支持 (10)1.3、高校大数据建设面临问题 (11)1.3.1、高校大数据应用分析 (11)1.3.1.1、数据规模日益庞大 (11)1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (11)1.3.1.3、数据利用不充分 (11)1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (12)1.3.2、高校大数据数据源分析 (12)1.3.2.1、数据涉及面窄 (12)1.3.2.2、有效数据量少 (12)1.3.2.3、数据接口不完善 (12)1.3.3、高校大数据服务用户分析 (12)1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (13)1.3.4.1、校领导 (14)1.3.4.2、教师 (14)1.3.4.3、学生 (14)1.3.4.4、家长 (14)1.3.4.5、校园环境 (14)1.3.4.6、教学管理与服务 (14)1.3.4.7、社会 (14)1.4、建设原则 (15)I1.4.2、可扩展性 (15)1.4.3、灵活性 (15)1.5、建设目标 (15)1.5.1、实现数据的共享和交换 (15)1.5.2、大数据的采集和存储 (16)1.5.3、大数据分析与决策 (16)1.6、高校大数据平台建设意义 (16)1.6.1、实现个性化学习 (16)1.6.2、实现教育评价体系重构 (17)1.6.3、实现科学研究范式转型 (17)1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (17)1.6.5、实现教学模式改革 (17)1.6.6、实现科学化教育管理 (17)第2章高校大数据云平台建设 (18)2.1、高校大数据架构 (18)2.1.1、基础硬件层 (19)2.1.2、数据集成 (19)2.1.3、数据计算与分析挖掘 (19)2.1.4、数据安全 (19)2.1.5、服务器集群 (20)2.1.6、大数据技术标准 (20)2.1.7、大数据数据中心 (20)2.1.8、大数据业务开发平台 (20)2.1.9、大数据业务可视化分析 (21)2.2、高校大数据平台标准体系 (21)2.2.1、基础标准 (23)2.2.2、数据表示标准 (23)II2.2.4、数据存储标准 (23)2.2.5、大数据服务标准 (23)2.2.6、大数据安全和隐私标准 (24)2.2.7、行业大数据应用标准 (24)2.2.8、大数据产品测试标准 (24)2.3、高校大数据业务开发平台 (24)2.3.1、高校大数据业务开发平台架构图 (25)2.3.2、大数据数据中心 (26)2.3.3、大数据业务平台层 (26)2.3.3.1、组件 (27)2.3.3.2、大数据处理引擎 (27)2.3.3.3、APP (27)2.3.3.4、BI引擎 (27)2.4、高校大数据平台建设关键技术 (27)2.4.1、Hadoop技术 (28)2.4.2、HDFS技术 (28)2.4.3、MapReduce技术 (29)2.5、高校大数据平台建设效果 (30)2.5.1、开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展 (30)2.5.2、快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源 (31)2.5.3、基于个性化服务需求，建立大数据分析模型 (31)2.5.4、综合应用大数据成果，推动学校全面创新 (32)2.6、高校常见业务系统 (33)2.7、高校大数据服务用户类型 (36)2.7.1、校领导 (36)2.7.2、院领导 (36)2.7.3、校工会 (36)2.7.4、设备处 (37)III2.7.6、校医院 (37)2.7.7、老师 (38)2.7.8、学生 (38)2.7.9、企业 (38)第3章高校大数据应用 (39)3.1、大数据教学创新应用 (40)3.1.1、教学质量评估 (40)3.1.2、上网行为 (41)3.1.3、学生成绩分析 (41)3.2、大数据科研创新应用 (42)3.2.1、科研成果 (42)3.2.2、科研项目 (43)3.2.3、科研经费 (44)3.3、大数据管理创新应用 (44)3.3.1、招生分析 (44)3.3.2、就业分析 (45)3.3.3、住宿分析 (46)3.3.4、资产数据统计分析 (46)3.4、大数据创新应用 (47)3.4.1、学生轨迹分析 (47)3.4.2、学生画像 (48)3.5、高校大数据建设模块 (49)3.6、学校概况模块 (49)3.6.1、全校一卡通消费情况 (50)3.6.2、学生生源分布地图 (50)3.6.3、教师职称统计图 (51)3.6.4、各学院学历分布图 (51)IV3.6.6、全校成绩统计图 (52)3.6.7、全校/各院学生综合分析 (53)3.6.8、各院逃课率占比 (53)3.6.9、全校上网信息 (53)3.6.10、学校舆情情况 (54)3.6.11、各省成绩分布图 (54)3.6.12、综合预警平台 (54)3.7、我的大学模块 (54)3.7.1、学生成绩详情分析 (55)3.7.2、学生图书借阅分析 (56)3.7.3、学生详细当前借阅信息 (56)3.7.4、学生课程表 (57)3.7.5、我的消费 (57)3.7.6、我的网络 (58)3.8、行为画像模块 (59)3.9、综合预警模块 (60)3.10、舆情分析模块 (61)3.11、招生就业模块 (62)3.12、数据安全模块 (64)V第1章前言大数据正在逐渐成为社会基础设施，成为每一家组织机构的标配。
“大数据”之“大”，更多的意义在于：人类可以“分析和利用”的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，并让很多常态化的认知、判断、思维定式、产品形态、服务模式，形成全新的面貌和演进方向。
大数据已经引起国际社会的高度重视，世界各国都在加快推进大数据战略布局。
大数据产业已上升至国家战略高度，正日益渗透到经济发展和社会生活的方方面面。
2015年9月5日，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已经成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。
教育大数据已经上升到国家战略层面，引起社会各界的广泛关注和高度重视。
教育大数据将首先破解传统教育面临的六大难题（发展不均衡难题、方式单调化难题、信息隐形化难题、决策粗放化难题、择校感性化难题、就业盲目化难题），助推教育的全方位变革与创新发展。
确立教育大数据在我国教育事业发展与改革中的战略地位已是国家教育现代化建设的必然要求。
教育大数据是重要的国家战略资产、教育领域综合改革的科学力量与发展智慧教育的基石。
6人类社会已经迎来“大数据时代”。
培养大数据人才、利用高校大数据深化高校管理促进高校改革发展、使用大数据平台提高高校科研水平和效率，既是高校面临的重要任务，也是高校发展的战略机遇。
1.1、大数据发展分析1.1.1、大数据定义大数据（Bigdata）是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，需要使用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来适应这种海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据能够帮助我们洞见隐藏在巨量、杂乱的大数据背后的知识、真相和行为，通过挖掘数据的潜在价值，透析过去，预测未来。
71.1.2、大数据5v特征及其应用大量化(Volume)存储量大，可从数百TB到PB、甚至EB的规模多样性(Variety)来源广、格式多，包括各种格式和形态的数据时效性(Velocity)在一定的时间限度下得到及时处理准确性(Veracity)处理的结果要保证一定的准确性价值(Value)大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值81.2、高校大数据建设背景1.2.1、战略机遇培养大数据人才、利用高校大数据深化高校管理促进高校改革发展、使用大数据平台提高高校科研水平和效率，既是高校面临的重要任务，也是高校发展的战略机遇。
大数据正在逐渐成为社会基础设施，成为每一家组织机构的标配。
“大数据”之“大”，更多的意义在于：人类可以“分析和利用”的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，并让很多常态化的认知、判断、思维定式、产品形态、服务模式，形成全新的面貌和演进方向。
大数据已经引起国际社会的高度重视，世界各国都在加快推进大数据战略布局。
大数据产业已上升至国家战略高度，正日益渗透到经济发展和社会生活的方方面面。
2015年9月5日，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，文件指出“数据已经成为国家基础性战略资源”，并在启动的十大工程之一“公共服务大数据工程”中明确提出要建设教育文化大数据。
教育大数据已经上升到国家战略层面，引起社会各界的广泛关注和高度重视。
教育大数据将首先破解传统教育面临的六大难题（发展不均衡难题、方式单调化难题、信息隐形化难题、决策粗放化难题、择校感性化难题、就业盲目化难题），助推教育的全方位变革与创新发展。
9确立教育大数据在我国教育事业发展与改革中的战略地位已是国家教育现代化建设的必然要求。
教育大数据是重要的国家战略资产、教育领域综合改革的科学力量与发展智慧教育的基石。
人类社会已经迎来“大数据时代”。
培养大数据人才、利用高校大数据深化高校管理促进高校改革发展、使用大数据平台提高高校科研水平和效率，既是高校面临的重要任务，也是高校发展的战略机遇。
1.2.2、大数据产业政策支持目前政策对大数据的支持力度正不断提升，大数据已上升至国家战略。
自去年3月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内6次提及大数据运用。
在6月17日的国务院常务会议上，总理李克强再次强调大数据运用的重要性。
7月1日，国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。
9月5日电经李克强总理签批，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。
其中，也提到了教育大数据系统的建设。
2015年12月21日，《中国基础教育大数据发展白皮书》首次研讨会在京召开，对全国教育大数据的建设给予探索和指导参考意义。
101.3、高校大数据建设面临问题1.3.1、高校大数据应用分析高校作为高科技人才以及创新技术的摇篮，承载着科研攻关和人才培养的双重使命。
在新的科技浪潮中，高校应瞄准时代最前沿，将教学科研创新、专业人才培养与大数据紧密融合在一起，在更高起点上推动学校在大数据教学、科研以及创新方面再上新台阶。