智慧高校大数据分析平台解决方案

智慧高校大数据分析平台

解决方案

第1章建设思路和建设目标 (15)

1.1、总体建设内容概述 (15)

1.2、总体建设理念 (16)

1.2.1、搭平台 (16)

1.2.2、定标准 (16)

1.2.3、上应用 (18)

1.2.4、成体系 (18)

1.2.5、集中管 (21)

1.2.6、特色建 (21)

1.3、总体目标 (22)

1.3.1、培养人才目标 (22)

1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (22)

1.3.3、平台建设目标 (23)

1.3.3.1、高校平台建设标准化 (23)

1.3.3.2、平台云化 (23)

1.3.3.3、业务能力云化 (24)

1.3.3.4、服务集中化 (24)

1.3.3.5、应用移动化 (24)

1.3.3.6、应用扩展化 (24)

1.3.3.7、资源可持续化 (24)

1.3.3.8、管理可视化 (25)

1.4、总体架构设计 (25)

1.4.1、总体架构 (25)

1.4.2、云平台整体架构 (27)

1.4.3、系统技术路线设计 (27)

第2章高校大数据总体规划 (29)

2.1、高校大数据建设背景 (29)

2.1.1、战略机遇 (29)

2.1.2、大数据产业政策支持 (31)

2.2、高校大数据的来源 (32)

2.2.1、个体高校大数据 (33)

2.2.2、课程高校大数据 (33)

2.2.3、班级高校大数据 (33)

2.2.4、学校高校大数据 (34)

2.2.5、区域高校大数据 (34)

2.2.6、国家高校大数据 (34)

2.3、高校大数据采集技术图谱 (35)

2.4、高校大数据建设面临问题 (35)

2.4.1、产品同质化严重 (36)

2.4.2、分析端是整体短板 (36)

2.4.3、缺乏统一的行业标准 (36)

2.4.4、大数据价值尚未体现 (36)

2.4.5、数据模型的科学性不足 (37)

2.4.6、数据的权利制度未明确 (37)

2.4.7、数据规模日益庞大 (37)

2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (37)

2.4.9、数据利用不充分 (38)

2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (38)

2.5、高校大数据云平台建设原则 (38)

2.5.1、要提前规划设计 (39)

2.5.2、要有清晰的边界 (40)

2.5.3、要保持连续性和规范性 (40)

2.5.4、采集粒度要尽可能小 (41)

2.5.5、高校大数据数据源分析 (42)

2.5.5.1、数据涉及面窄 (42)

2.5.5.3、数据接口不完善 (43)

2.5.6、高校大数据服务用户分析 (43)

2.5.7、高校大数据建设责任制问题 (44)

2.5.7.1、校领导 (45)

2.5.7.2、教师 (45)

2.5.7.3、学生 (45)

2.5.7.4、家长 (45)

2.5.7.5、校园环境 (45)

2.5.7.6、教学管理与服务 (45)

2.5.7.7、社会 (46)

2.6、建设目标 (46)

2.6.1、实现数据的共享和交换 (46)

2.6.2、大数据的采集和存储 (46)

2.6.3、大数据分析与决策 (46)

2.7、高校大数据平台建设意义 (47)

2.7.1、实现个性化学习 (47)

2.7.2、实现教育评价体系重构 (47)

2.7.3、实现科学研究范式转型 (48)

2.7.4、开启“大数据创客”新模式 (48)

2.7.5、实现教学模式改革 (48)

2.7.6、实现科学化教育管理 (48)

2.8、高校大数据需求分析 (49)

2.8.1、政府部门 (49)

2.8.1.1、资源分配 (49)

2.8.1.2、教育管理 (50)

2.8.2、教师 (50)

2.8.2.1、教学资源精准投放 (50)

2.8.2.2、教师教学评价 (51)

2.8.2.3、云题库建设 (51)

2.8.3、学生 (51)

2.8.4、教学管理 (52)

2.8.5、教育技术服务商 (53)

2.8.5.1、平台技术服务商 (53)

2.8.5.2、语音识别技术服务商 (54)

2.8.5.3、物联网技术服务商 (54)

2.8.6、教育平台服务商 (55)

2.8.6.1、教育资源平台 (55)

2.8.6.2、教育管理平台 (55)

2.8.6.3、O2O平台 (55)

2.8.6.4、学习交流平台 (56)

2.8.7、用户 (56)

2.8.8、采集过程要符合伦理道德 (57)

2.9、高校大数据应用场景分析 (58)

2.9.1、政府部门 (58)

2.9.1.1、生师比场景举例 (58)

2.9.1.2、农村学生寄宿生比例场景举例 (59)

2.9.1.3、教室、实验室的空置率/利用率场景举例 (59)

2.9.1.4、学生体质健康达标率场景举例 (60)

2.9.1.5、改革教学标准场景举例 (60)

2.9.2、教育机构 (61)

2.9.2.1、教师场景举例 (61)

2.9.2.2、学生场景举例 (62)

2.9.2.3、教学管理场景举例 (63)

2.9.3、教育服务商 (64)

2.9.3.1、技术服务商场景举例 (64)

1、平台技术服务商 (64)

2、语音识别技术服务商 (65)

2.9.3.2、平台服务商场景举例 (65)

4、O2O平台 (66)

5、学习交流平台 (66)

2.9.4、用户 (67)

2.10、高校大数据架构 (69)

2.10.1、基础硬件层 (69)

2.10.2、数据集成 (70)

2.10.3、数据计算与分析挖掘 (70)

2.10.4、数据安全 (70)

2.10.5、服务器集群 (71)

2.10.6、大数据技术标准 (71)

2.10.7、大数据数据中心 (71)

2.10.8、大数据业务开发平台 (72)

2.10.9、大数据业务可视化分析 (72)

2.11、高校大数据平台标准体系 (72)

2.11.1、基础标准 (74)

2.11.2、数据表示标准 (74)

2.11.3、数据处理标准 (75)

2.11.4、数据存储标准 (75)

2.11.5、大数据服务标准 (75)

2.11.6、大数据安全和隐私标准 (75)

2.11.7、行业大数据应用标准 (76)

2.11.8、大数据产品测试标准 (76)

2.12、高校大数据业务开发平台 (76)

2.12.1、高校大数据业务开发平台架构图 (77)

2.12.2、大数据数据中心 (78)

2.12.3、大数据业务平台层 (79)

2.12.3.1、组件 (79)

2.12.3.2、大数据处理引擎 (79)

2.12.3.3、APP (80)

2.13、高校大数据平台建设关键技术 (80)

2.13.1、Hadoop技术 (80)

2.13.2、HDFS技术 (81)

2.13.3、MapReduce技术 (82)

2.14、高校大数据平台建设效果 (83)

2.14.1、开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展 (83)

2.14.2、快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源 (84)

2.14.3、基于个性化服务需求，建立大数据分析模型 (85)

2.14.4、综合应用大数据成果，推动学校全面创新 (85)

2.15、高校大数据常见业务系统 (87)

2.16、高校大数据服务用户类型 (90)

2.16.1、校领导 (90)

2.16.2、院领导 (90)

2.16.3、校工会 (90)

2.16.4、设备处 (91)

2.16.5、图书馆 (91)

2.16.6、校医院 (91)

2.16.7、老师 (92)

2.16.8、学生 (92)

2.16.9、企业 (92)

2.17、大数据教学创新应用 (94)

2.17.1、教学质量评估 (94)

2.17.2、上网行为 (95)

2.17.3、学生成绩分析 (95)

2.18、大数据科研创新应用 (96)

2.18.1、科研成果 (96)

2.18.2、科研项目 (97)

2.18.3、科研经费 (98)

2.19、大数据管理创新应用 (98)

2.19.1、招生分析 (98)

2.19.3、住宿分析 (100)

2.19.4、资产数据统计分析 (100)

2.20、大数据创新应用 (101)

2.20.1、学生轨迹分析 (101)

2.20.2、学生画像 (102)

2.21、高校大数据建设模块 (103)

2.22、学校概况模块 (103)

2.22.1、全校一卡通消费情况 (104)

2.22.2、学生生源分布地图 (104)

2.22.3、教师职称统计图 (105)

2.22.4、各学院学历分布图 (105)

2.22.5、全校学历分布情况 (106)

2.22.6、全校成绩统计图 (106)

2.22.7、全校/各院学生综合分析 (107)

2.22.8、各院逃课率占比 (107)

2.22.9、全校上网信息 (107)

2.22.10、学校舆情情况 (108)

2.22.11、各省成绩分布图 (108)

2.22.12、综合预警平台 (108)

2.23、我的大学模块 (108)

2.23.1、学生成绩详情分析 (109)

2.23.2、学生图书借阅分析 (110)

2.23.3、学生详细当前借阅信息 (110)

2.23.4、学生课程表 (111)

2.23.5、我的消费 (111)

2.23.6、我的网络 (112)

2.24、行为画像模块 (113)

2.25、综合预警模块 (114)

2.26、舆情分析模块 (116)

2.28、数据安全模块 (119)

第3章高校大数据云平台及应用系统技术 (121)

3.1、云平台技术介绍 (121)

3.1.1、公共云技术 (125)

3.1.2、区域教育云技术 (126)

3.1.3、虚拟化技术 (127)

3.1.3.1、虚拟化的优势 (128)

2.降低成本，节能减排，构建绿色 IT (128)

3.1.3.2、虚拟化实现 (129)

3.1.4、超融合设计 (132)

3.1.4.1、超融合概述 (132)

3.1.4.2、存储虚拟化 (133)

6、存储整合 (133)

7、持续数据保护 (135)

8、同城/同机房应用高可用 (137)

3.1.5、云存储 (140)

3.1.5.1、基于NCS分布式海量存储系统 (140)

3.1.5.2、聚合存储 (142)

3.1.5.3、线性可扩展性 (143)

3.1.5.4、具有弹性的存储 (143)

3.1.5.5、通过I/O并行提升性能 (144)

3.1.5.6、数据保护和恢复能力 (144)

3.1.5.7、磁盘IO加速 (145)

3.1.6、云灾备 (145)

3.1.6.1、云灾备概述 (145)

3.1.6.2、云灾备方案 (148)

3.1.6.3、数据实时云备份 (150)

1)源端服务器异常 (150)

5)数据恢复完成后，工作机继续提供服务 (150)

3.1.7、软件定义网络设计 (151)

3.1.7.1、规划预期效果 (151)

3.1.7.2、软件定义网络规划 (152)

3.1.8、软件定义存储设计 (155)

3.1.8.1、预期规划效果 (155)

3.1.8.2、软件定义存储规划 (156)

3.2、应用系统技术介绍 (162)

3.2.1、虚拟仿真实验室 (162)

3.2.2、网络直播课堂 (163)

3.2.3、智慧课堂 (165)

第4章高校大数据应用系统 (167)

4.1、高校云服务平台应用平台建设方案一览表 (167)

4.2、基础平台 (171)

4.2.1、认证中心 (171)

4.2.2、用户中心 (173)

用户身份数据同步 (173)

4.2.3、即时通讯 (174)

4.2.4、搜索引擎 (174)

4.2.5、应用管理 (174)

4.2.6、数据服务 (175)

4.3、学生综合素质评价管理系统 (175)

4.3.1、建设目标 (175)

4.3.2、符合教育部的五大评价维度 (176)

4.3.3、软件特点 (178)

4.3.4、功能简介 (179)

4.3.5、应用场景 (179)

4.3.7、系统特色功能 (182)

4.4、教师发展评价管理系统 (193)

4.4.1、系统概述 (193)

4.4.2、建设目标 (193)

4.4.3、系统特点 (195)

?支持远程运维 (196)

4.4.4、系统功能 (197)

4.5、OA办公管理系统 (218)

4.5.1、系统概述 (218)

4.5.2、系统框架 (219)

4.5.3、系统功能 (219)

4.5.4、移动办公系统 (226)

4.5.5、体系结构 (227)

4.6、网络电子备课系统 (230)

4.6.1、系统概述 (230)

4.6.2、系统功能 (231)

λ定位到课堂的素材库及习题库 (235)

4.6.3、角色权限 (239)

4.7、智能排课管理系统 (241)

4.7.1、系统概述 (241)

4.7.2、功能特点 (241)

λ初始化方便 (241)

4.8、资源共享管理平台 (243)

4.8.1、系统概述 (243)

4.8.2、系统框架 (245)

4.8.3、角色与权限 (245)

4.8.3.1、教师 (245)

4.8.3.3、学生 (247)

4.8.3.4、管理员 (248)

4.8.3.5、家长 (249)

4.8.4、建设内容 (249)

4.8.4.1、系统信息门户 (249)

4.8.4.2、资源中心 (250)

4.8.4.3、在线学习 (251)

4.8.4.4、资源评价 (253)

4.8.4.5、资源收藏 (254)

4.8.4.6、资源下载 (254)

4.8.4.7、微课推送 (254)

4.8.4.8、资源管理 (255)

4.8.4.9、个人资源管理 (256)

4.8.4.10、资源上传 (256)

4.8.4.11、资源审核 (257)

4.8.4.12、教材目录中心 (259)

4.8.4.13、统计报表 (260)

4.8.4.14、移动平台 (262)

4.9、智能巡课系统 (264)

4.9.1、系统概述 (264)

4.9.2、系统框架 (265)

4.9.3、系统功能 (265)

4.9.4、手机端 (271)

4.10、数据上报系统 (273)

4.10.1、系统概述 (273)

4.10.2、开发背景 (273)

4.10.3、建设目标 (274)

4.10.4、系统特点 (274)

4.10.5、系统流程架构 (275)

4.10.6、系统角色权限 (276)

4.11、 3.4教育云平台统一门户与接入层 (281)

4.11.1.1、 3.4.1 个人空间 (281)

4.11.1.2、 3.4.2 教师空间 (282)

10)家校互动信息 (284)

4.11.1.3、 3.4.3 教研员空间 (285)

4.11.1.4、 3.4.4 管理者空间 (286)

4.11.1.5、 3.4.5 学生空间 (287)

4.11.1.6、 3.4.6 综合信息统一门户 (288)

4.12、 3.5教育云“端”建设内容 (289)

4.12.1.1、 3.5.1 优视多媒体智慧教室 (289)

9、 3.5.1.1 方案概述 (289)

10、 3.5.1.2 优视多媒体智慧教室的主要设备构成 (290)

3.5.1.2.1 多媒体投影机 (290)

3.5.1.2.2 互动电子白板 (291)

3.5.1.2.3 优视智能教学一体机 (291)

3.5.1.2.4 视频输入系统 (291)

3.5.1.2.5 中央控制系统 (292)

3.5.1.2.6 远程管理平台 (292)

11、 3.5.1.3 多媒体互动教室的系统功能 (293)

12、 3.5.1.4 智慧教室示意图 (295)

4.12.1.2、 3.5.2 优视云录播教室 (296)

13、 3.5.2.1 设计目标 (296)

14、 3.5.2.2 课程拓扑图 (297)

15、 3.5.2.3 设计功能效果 (298)

16、 3.5.2.4 系统组成 (298)

4.12.1.3、 3.5.3 便携式高清录播系统 (300)

17、 3.5.3.1 产品特点 (301)

18、 3.5.3.2 操作界面 (302)

19、 3.5.3.3 技术指标 (303)

4.13、精品录播系统 (306)

4.13.1、设计目标 (306)

4.13.2、课程拓扑图 (306)

4.13.3、设计功能效果 (307)

4.13.4、系统组成 (308)

4.13.5、优视一体化智能录播系统 (309)

4.14、优视录播系统管理软件平台 (310)

4.14.1、全智能导播系统 (310)

4.14.2、课程录制系统 (312)

4.14.3、课堂直播点播系统 (313)

4.14.4、鼠标点击跟踪 (314)

4.14.5、管理系统 (316)

4.14.5.1、课件管理 (316)

4.14.5.2、远程控制管理 (316)

4.14.5.3、第三方设备控制 (317)

4.14.5.4、图像识别智能跟踪系统 (317)

4.14.5.5、图像识别智能跟踪简介 (317)

4.14.5.6、图像跟踪技术原理 (320)

4.14.5.7、教师智能跟踪摄像 (322)

4.14.5.8、学生场景高速定位摄像 (324)

第5章五、售后服务体系 (326)

（一）产品安装 (326)

1.现场安装 (326)

2.远程安装 (326)

（二）培训服务计划 (326)

1.培训承诺 (326)

2.培训内容 (327)

3.培训方式 (328)

（三）售后服务计划 (328)

1.质保期 (329)

2.故障响应时间 (329)

3.应急维修措施 (330)

4.日常维护计划 (330)

第6章效益及风险分析 (332)

6.1、社会效益分析 (332)

6.2、技术效益分析 (333)

6.3、风险分析 (334)

第1章建设思路和建设目标

1.1、总体建设内容概述

为了充分发挥xxx市教育云平台教育信息管理、教育资源共享、远程教育教学、服务家庭社区功能，在进行云平台整体架构设计过程中依据云平台不同的功能层次，将架构分为三大部分：云平台基础设施，云平台应用系统和云空间。

基础设施作为云平台的底层构建基础，包含教育城域网、云数据中心与云平台支撑环境。为云平台上层应用提供计算资源、存储资源与网络资源。

云平台应用系统作为各项教育教学和管理活动的载体，为教育云平台的高效使用，教育教学数据的收集，高校大数据分析利用提供软件保障。

云空间面向个人，学校和区域三种主要角色提供集教学应用、教学内容、教学工具、教学交流于一体的可定制可编辑的个性化信息门户。

云平台基础设施，云平台应用系统和云空间作为有机的整体，通过云平台基础设施对云平台应用系统和云空间提供硬件和网

络基础。通过云平台应用系统与云空间采集、清洗、分析教育教学数据，充分利用云平台基础设施。使云平台得以高效利用，为教学质量的高速提升提供强大助力。最终实现“统一身份认证、统一数据汇聚、统一资源管理、统一桌面呈现”的设计理念。

1.2、总体建设理念

xxx高校大数据云平台的建设理念为“搭平台、定标准、上应用、成体系、集中管、特色建”。

1.2.1、搭平台

搭建统一的高校大数据云平台，统一规划，统一实施；通过“两级部署、三级应用”，形成一朵市级大云，14朵区县（市直学校）小云的教育云平台。平台实现硬件设备共享、优质资源共享、先进应用共享、数据共享。通过统一数据中心、数据户操作中心、统一消息中心、应用接入统一接入管理实现平台上各个应用的有机互动，数据有机流转，消灭信息孤岛，实现人人通。

1.2.2、定标准

通过xxx市高校大数据云平台的规划和建设，形成一系列标

准体系，满足市级统一规划，统一管理的需求。标准体系内容如下：

?基础设施建设标准

?区县级局域网建设标准

?校级无线WIFI建设标准

?应用建设标准：

?数据互操作标准

?统一登录认证标准

?统一消息中心标准

?第三方应用接入系统标准

?智慧课堂建设与管控标准

?数字阅读空间建设标准

?创客空间建设标准

?资源建设标准

?网络阅卷标准（微扫采集系统、高扫采集系统）

?电子班牌建设标准

?录播教室建设标准

?服务体系标准

?平台即服务标准

?运维服务标准

?运营服务标准

?培训服务标准

1.2.3、上应用

部署上线一批满足xxx高校大数据云平台建设需求方案的应用，包括：

以资源为核心的公共资源服务平台：如教育教学应用、考试分析与管理应用、资源内容与管理应用；以及整已建的“一师一优课”和“名师工作室”等应用。

以OA办公、数字校园为核心的公共管理服务平台：如协同办公系统、数字校园系统、教师校长管理系统、学生管理系统等。

同时，平台具有兼容性和开发性，通过第三方应用接入标准，满足各个区县特色应用的接入。特色应用部署在区县平台，遵循谁建设，谁应用的原则。

1.2.4、成体系

通过xxx高校大数据云平台整体规划和建设，构建一系列应

用体系。应用体系内容如下：

以互联网+技术为核心的高校教学体系，包含虚拟仿真实验室应用、智慧课堂应用、创客空间、数字阅读、备授课系统、在线教研系统等；

以优质资源沉淀、管理和使用为核心的资源管理体系，包含：资源管理、校本资源、个人资源、资源征集等，系统与视频云平台、智慧课堂、考试分析系统对接，可以实现资源的沉淀、内生外生、使用的可持续化，让每一个优质资源活起来，为教师和学生所用，发挥资源本身的巨大价值。

以微扫和高扫设备为数据采集的考试分析与管理体系。实现了教务管理、考试管理、数据采集和数据分析，并将数据实时对接云端数据分析决策平台，为客观评价学生的学习效果和个性化发展提供客观数据画像。微扫系统的设计满足课堂检测、单元测验这类常态化检测和分析的需求，高扫系统的设计满足月考、期中、期末、模拟考试的大批量处理的需求。

备课教研体系：备授课系统是智慧课堂、创客空间、在线学习等应用的基础体系，通过调用资源管理系统的备课、题库、微课等资源，满足线上线下的教学要求。通过视频云平台，实现

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合，分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

商业智能BI 数据分析平台解决方案

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 数据分析平台解决方案成都四方伟业软件股份有限公司 2017年1月目录 1.背景概述 (5) 2.现状分析 (6) 2.1.主流BI模式 (6) 传统BI模式 ................................................................................. 敏捷BI模式 (7) 2.2.平台推荐模式 (8) 3.整体需求 (10) 3.1.数据源支持 (10) 3.2.自助式查询 (10)

文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑. 3.3.OLAP联机分析 (11) 3.4.UI编排功能 (12) 3.5.丰富的组件 (13) 3.6.多种展示方式 (13) 3.7.外部数据服务 (14) 4.总体设计 (15) 4.1.数据分析 (16) 4.2.设计运行 (16) 4.3.系统管理 (16) 4.4.可视化展示 (16) 5.功能设计 (17) 5.1.数据分析 (17) 多数据源 ..................................................................................... 数据建模 ..................................................................................... 多维BI分析 (18) 5.2.设计运行 (20) 文档收集于互联网，已重新整理排版.word版本可编辑.欢迎下载支持. 0文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

系统和数据分析显示管理系统

第二课显示管理系统一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。

③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令类型命令描述显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口

高校科研大数据平台解决方案

教学科研大数据平台解决方案

目录 1.概述 (3) 1.1.背景 (3) 1.2.建设目标 (3) 1.3.建设的步骤和方法 (3) 2.教学科研大数据平台概要 (4) 2.1.架构设计 (4) 2.2.教学科研大数据平台优势 (6) 2.2.1.应用优势 (6) 2.2.2.未来发展优势 (8) 3.教学科研大数据平台设计 (8) 3.1.大数据资源池 (9) 3.1.1.cProc云计算 (9) 3.1.1.1.cProc云计算概述 (9) 3.1.1.2.数据立方 (10) 3.1.1.3.混合存储策略 (15) 3.1.1.4.云计算核心技术 (15) 3.1.1.4.1.数据处理集群的可靠性与负载均衡技术 (15) 3.1.1.4.2.计算与存储集群的可靠性与负载均衡 (19) 3.1.1.4.3.计算与存储集群的负载均衡处理 (21) 3.1.1.4.4.分布式文件系统的可靠性设计 (23) 3.1.1.4.5.分布式数据立方可靠性设计 (23) 3.1.1.4.6.分布式并行计算可靠性设计 (25) 3.1.1.4.7.查询统计计算可靠性鱼负载均衡设计 (25) 3.1.1.4.8.数据分析与数据挖掘 (27) 3.1.1.4.9.cProc云计算优势 (35) 3.1.2.cStor云存储 (36) 3.1.2.1.cStor云存储介绍 (36) 3.1.2.2.cStor云存储架构 (38) 3.1.2.3.Stor云存储关键技术 (43) 3.1.2.4.数据安全诊断技术 (44) 3.1.2.5.cStor云存储优势 (45) 3.2.大数据教学基础平台 (46) 3.2.1.Hadoop架构 (46) 3.2.2.Hadoop关键技术 (47) 3.2.3.Hadoop优势 (51) 3.2.4.Hadoop教学 (51)

张庄镇中心小学智慧教育云平台应用与管理培训方案

沂南县张庄镇中心小学智慧教育云平台应用与管理培训方案为一步进提高我校教师的业务素质和教育创新能力，更好的借助临沂市智慧教育云平台提升教师的教育理念、教育能力、科研意识和科研水平，促进教师专业化发展。特制定我校智慧教育云平台培训实施方案。一、指导思想本培训工作以更新教育观念为先导，以解决学校教育教学中存在的突出问题为突破口，以学习、研究新课程教材在云平台的应用为重点，以提高创新意识和创新能力为主线，以教师参与研究培训为主要形式，以培养教师可持续发展能力为根本方向，以提高广大教师实施新课程能力和教育创新能力，培养一批专业型、创新型教师为目的,全面提高我校教师队伍的综合素质。二、培训目标与培训原则 1、培训目标经过开展智慧教育云平台培训，促使广大教师转变教育观念，提高教育教学能力、教育创新能力和教育科研能力，全面提升我校教师队伍的整体素质，促进教师专业化发展，适应教育改革与发展的需要，努力造就一支师德高尚、结构合理、业务精

良、胜任新软件教学，适应素质教育要求的充满生机活力的教师队伍。为全面提高我校的教育教学质量奠定基础。 2、培训原则智慧教育云平台培训的指导原则是：（1）针对性原则：以学校和教师的实际需求与发展为出发点，多种途径、多种形式、多种模式开展培训，有针对性地解决教师教学中现实的和未来的问题。（2）实效性原则：避免形式主义与空洞说教，紧密结合教师的教育教学实际，以“问题”为中心，着眼于备课、集体备课、班级建设和教学管理。（3）系统性原则：以学校整体发展为本，注重培训的系统性，以达到提高教师队伍的整体水平。（4）自主性原则：学校自主培训、自主管理，教师自主学习、自主发展。（5）开放性原则：注重校际间的合作与交流，校内与培训机构有机协同与结合，在校内实行教学、教研、培训的有机协同与组合，教师之间互帮互助，寻求培训机构的业务指导，依托现代信息技术，实行开放的智慧教育云平台培训方式。三、培训内容围绕转变教师教育观念、提高业务素质和实施新教材能力这一目标，把师德教育放在首位，提高教师教育创新能力，全面提高教师队伍的整体素质。

数据处理平台解决方案设计.pdf

数据处理平台解决方案设计数据采集、处理及信息结构化相关技术全面的互联网信息采集：支持静态页面和动态页面的抓取，可以设置抓取网页深度，抓取文件类型，以及页面的特征分析和区块抓取。支持增量更新、数据源定位、采集过滤、格式转换、排重、多路并发等策略。 -实现企业内外部信息源的自动采集和处理，包括像网站、论坛、博客、文件系统、数据库等信息源 -海量抓取：根据信息不同来源，有效的进行海量不间断抓取，而且不干扰原有业务系统的正常运行 -更新及时：信息采集之后，对于相应的信息更新，要具备灵活的机制，保证内容的质量与完善； -结合权限：结合具体项目的流程，相应的文件都有不同的权限，抓取的时候，能够获得相关权限，以此在前台提供知识服务的同时，满足对权限的控制； -支持录入多种格式的知识素材，包括文本、表格、图形、图像、音频、视频等。 -支持批量上传多种格式的文档，包括txt、html、rtf、word、pdf、MP3、MPEG等。 -支持采集文档里面的内嵌文档抓取（如word文件里面嵌入visio的图片文件，word的图文框等）； -支持对各种压缩文件、嵌套压缩文件的采集； -支持导入Excel、XML、Txt等多种数据源，导入后可自动解析数据源中的知识条目。 -配置好之后可以完全自动化的运行，无需人工干预； -用户可指定抓取网站列表，可进行自定义、删除、更改等操作； -用户可自定义开始时间，循环次数，传送数据库等参数； -自动检测网页链接，可自动下载更新页面，自动删除无效链接； -可设置基于URL、网页内容、网页头、目录等的信息过滤； -支持Proxy模块，支持认证的网站内容抓取；

高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案

高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案

1.项目概况近年来，随着信息技术产业的蓬勃发展，高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设，打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。由于信息化建设初期缺乏统一规划，数据标准各异，业务系统各自为政，导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛，这使得大量数据无法共享和利用，获得更大价值。数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分，利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合，同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘，对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。另外，数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理，掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据，并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析，为学校的发展提供决策支持，是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。 2.智慧校园建设方案！高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路大数据时代的教育带有“大教育”的特性，具有全员（从全日制学生到全民，面向所有人）、全程（从学前教育到终身教育，服务各个教育阶段）、全方位（家庭、学校、社会三位一体教育，无所不在的教育，虚实结合的教育）等特点。随着在线平台的推广和普及，越来越多的老师将自己的授课视频放上网。互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形，在无数人的编辑之下，知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。在数据的不断累积当中，视频将会沉淀下来，成为经典的学习材料。目前，建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛，节约人力、物力、财力成本，提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息，通过对数据的交换、共享、分析、挖掘，为广大师生提供更加完善的服务，为高校建设以及科学管理提供重要的依据。

统一数据管理与分析平台

智慧校园：统一数据管理与分析平台中国高校信息化背景希嘉教育讯：目前中国高校信息化发展基本已经完成了校园网主干设备等硬件环境的建设，并且根据校园特色，建设了一批平台和应用系统，解决了校园基础业务的信息化问题。随着移动互联、云计算、大数据等新兴技术的普及，社会信息化环境发生了巨大变化，社会服务意识崛起，学校信息化部门的理念也从管理转向人本化服务，提供统一、便捷、智慧的信息化服务，成为当前学校信息部门的重要发展方向。希嘉教育讯：教育大数据之痛

高校各个业务系统满足不了现在高校需求 1、高校信息化设备：信息孤岛数据分散 2、高校信息化设备：数据缺乏统一标准 3、高校信息化设备：无法满足学校领导决策支撑的需求 4、高校信息化：缺乏对学生状态全面感知的有效手段高校信息化解决之道统一数据管理与分析平台数据采集层：

灵活对接学校内部业务系统数据、机器数据和外部互联网数据。可分布式部署，具备灵活的扩展能力，是大数据平台的基础。统一数据管理与分析平台运营数据层：实现海量业务数据的集中清洗、存储、管理，统一数据规范，支撑决策层集中掌握校园整体运行情况。统一数据管理与分析平台核心能力层：具有丰富的原子能力和组装能力，供场景应用层灵活调用，是大数据基础平台的核心业务数据处理模块。统一数据管理与分析平台场景应用层：具有直接与用户交互的所有功能，系统的使用界面和视图，可快速灵活定制，满足各种校园使用场景和人员的需要，并具备统一门户功能。统一数据管理与分析平台产品功能统一数据管理与分析平台具有丰富的数据应用：通过统一数据管理与分析平台释放校园数据价值，为学校搭建学生安全管理、校外媒体监测、网络日志分析等丰富的数据校园应用，打造大数据时代的智慧校园。统一数据管理与分析平台具有开放的数据集市：统一数据管理与分析平台基于统一的数据模型，在确保数据安全的前提下为学校提供开放的数据服务接口，帮助高校的开发人员和所有授权的数据应用开发商进行基于高校大数据的应用开发。

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案一、项目建设的意义及目的芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段，通过校企合作联合培养机制，让企业、行业深度参与人才培养过程，逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量，全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位，在以解决现实问题为目的的前提下，使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野，注重知识的实用性，有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力，让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。二、功能模块和建设思路芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分，一是平台硬件，二是教学与实验支撑系统（包括：芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台），三是产品服务体系。具体如下：

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成，教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1）平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合，提高学生的学习、实践和创新创业能力，能够培养实用性人才所需的专业能力，提升教学效果与就业率，为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2）平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究，能够服务于学校的教学和科研，有助于大数据方向发展和自主创新，有利于创新团队培育和高水平研究成果积累，有利于提升教师的教学和科研水平，推动教学和科研团队建设。 3）平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势，体现学校办学特色，推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作，开展项目合作研究和人才培养，促进科研成果转化，促进产学研协同创新。 4）平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1）模块一：平台相关硬件建设本模块主要包含：大数据教学科研一体机技术参数：

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。技术构架的基本要求：采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

智慧高校大数据平台建设方案

智慧高校大数据平台建设方案 I

目录第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I

1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II

基于大数据分析策略管理平台的设计方案

基于大数据分析策略编排设计与实现 2019年7月

目录摘要 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 3第二章相关技术概述------------------------------------------------------------------------------------------ 5 1.1Tair 存储引擎 ---------------------------------------------------------------------------------------- 5 1. Tair的负载均衡算法-------------------------------------------------------------------------------- 6 2. Tair特点 ------------------------------------------------------------------------------------------------ 7 3. Tair发展现状------------------------------------------------------------------------------------------ 8 1.2MVC 设计模式 --------------------------------------------------------------------------------------- 8 1.3Mybatis 框架 --------------------------------------------------------------------------------------- 10 1.4本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------- 10第三章策略管理平台业务需求分析 -------------------------------------------------------------------- 11 2.1策略管理平台业务陈述-------------------------------------------------------------------------- 11 2.1.1业务概述-------------------------------------------------------------------------------------------- 11 2.1.2 业务流程说明----------------------------------------------------------------------------------- 15 2.2策略管理平台需求建模-------------------------------------------------------------------------- 16 2.2.1 标签管理 ----------------------------------------------------------------------------------------- 16 2.2.2 策略标签关联管理 ---------------------------------------------------------------------------- 17 2.2.3 策略打标 ----------------------------------------------------------------------------------------- 19 2.2.4 策略分布管理----------------------------------------------------------------------------------- 21 2.2.5 策略效能管理----------------------------------------------------------------------------------- 23 2.2.6 策略对比 ----------------------------------------------------------------------------------------- 24 2.2.7 策略批量管理----------------------------------------------------------------------------------- 26 2.3策略管理平台数据建模-------------------------------------------------------------------------- 27 2.3.1 实体和属性 -------------------------------------------------------------------------------------- 28 2.3.2 实体间的关系----------------------------------------------------------------------------------- 29 2.4策略管理平台过程建模-------------------------------------------------------------------------- 30 2.5策略管理平台非功能需求 ---------------------------------------------------------------------- 32 2.6本章小结 --------------------------------------------------------------------------------------------- 34第四章策略管理平台系统总体设计 -------------------------------------------------------------------- 35 3.1设计原则 --------------------------------------------------------------------------------------------- 35 3.2策略管理平台系统应用架构 ------------------------------------------------------------------- 35

大数据分析在智慧教育中的应用研究

大数据分析在智慧教育中的应用研究摘要：传统面向高校智慧教育的数据分析平台难以从海量智慧资源中准确分析学生学习行为，导致在面向试题的难度预测中，存在准确率低的问题。针对上述问题，开展面向高校智慧教育的大数据分析研究工作，给出智慧教育体系架构的构成以及数据分析平台，利用 Hadoop 技术对智慧教育资源进行分析与处理，采用数据挖掘算法并结合云计算技术深入分析和解释学生学习行为数据的采集、汇聚，获取学生学习行为的隐性和显性行为，评估教育质量，预测学生日后学习表现，建立学生认知模型与可视化图表，把得到的数据智能融入智慧教育体系架构。将该体系架构应用于在线教育系统提供的答题数据，预测英语阅读试题难度。测试结果表明，试题难度评估预测性能较好。关键词：大数据分析；高校智慧教育；数据挖掘算法；Hadoop 技术；云计算；学生认知模型

目录 1、引言 (3) 2、高校智慧教育大数据分析 (4) 2.1、高校智慧教育体系架构 (4) 2.2、面向学生学习行为的大数据分析技术 (5) 3、实验结果与分析 (8) 4、结论 (9)

1、引言大数据、人工智能技术的发展和广泛应用，使得“互联网?教育”成为高等院校教育改革与发展的重要研究方向[1]。“智慧教育”的提出更是将高校教育信息化提升到前所未有的新高度[2]。面向高校智慧教育的大数据分析逐渐成为研究广泛关注的重要研究方向之一[3]。目前，相关学者已研究出多项针对智能辅助系统的数据分析平台。例如：李爽等人通过学生学习行为投入测量指标构建数据分析平台[4]。这些测量指标更有利于分析和测量教学智能辅助系统的学习行为。周效章以云计算、大数据分析技术为依托，按照“线上?线下?线上”为教育实施路径，构建了“在线教育平台+学习中心”融合教学模式的数据分析平台[5]。上述数据分析平台缺乏对学生学习行为数据合理的整合管理模式，易造成信息孤岛，无法准确分析学生学习行为数据，导致在面向试题时的难度预测精度较低。在分析国内智能辅助系统的数据分析平台现存问题的基础上，构建“面向高校智慧教育的大数据分析平台”，以推动我国高校智慧教育发展。

智慧教育云平台建设方案_V2.00培训资料

智慧教育云平台建设方案_V2.00

智慧教育云平台建设方案 V1.00 （一）建设方案 1.1网络校校通规划建设广电提供 1.2城域网规划建设广电提供 1.3班班通规划建设（终端规划） 1.3.1多媒体教室主要设备选型方案 1.3.1.1液晶电视机 1.3.1.1.1全套设备说明

1.3.1.1.2优缺点分析优点：节约成本，性价比、品质稳定，硬件比较普及，施工安装简单缺点：液晶电视不支持网络链接、不支持触摸屏显示，课堂教学互动性差，只能老师点对点操作 1.3.1.1.3应用场景说明

彩色液晶电视机主要是承接来自平台及广电信号机顶盒播放内容显示的作用，该显示器悬挂于教室，老师通过操作电脑连接至平台就能够打开相应的教学内容，从事辅助教学的作用。 1.3.1.2投影仪器 1.3.1. 2.1全套设备说明序号设备名称规格型号主要用途参考价格备注1 投影仪雅图LW211ST 教育多功能短焦投影仪用于投射教学内容￥10999.00/台 2 台式电脑清华同方于上网连￥2399.00

1.3.1. 2.2优缺点分析优点:

高亮教育投影，硬件出色防尘设设计、标准分辨率主流，画质表现清晰，亮度较高，即插即用，使用也非常方便。缺点： 1、投影仪对比度略低，有提升空间整体色温略冷。 2、教学互动性一般，不能多人操作互动 1.3.1. 2.3应用场景说明投影仪在教育应用中较为普遍，教师可以通过投影仪将课件内容（视频、word、ppt、图片、动画等)投放到白板上进行互动教学，省去书写做板书的麻烦，省时、省力，教学效果高效。 1.3.1.3交互式电子白板 1.3.1.3.1全套设备说明序号设备名称规格型号主要用途参考价格备

智慧高校大数据分析平台解决方案

目录第1章建设思路和建设目标 (15) 1.1、总体建设内容概述 (15) 1.2、总体建设理念 (16) 1.2.1、搭平台 (16) 1.2.2、定标准 (16) 1.2.3、上应用 (18) 1.2.4、成体系 (18) 1.2.5、集中管 (21) 1.2.6、特色建 (21) 1.3、总体目标 (22) 1.3.1、培养人才目标 (22) 1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (22) 1.3.3、平台建设目标 (23) 1.3.3.1、高校平台建设标准化 (23) 1.3.3.2、平台云化 (23) 1.3.3.3、业务能力云化 (24) 1.3.3.4、服务集中化 (24) 1.3.3.5、应用移动化 (24) 1.3.3.6、应用扩展化 (24) 1.3.3.7、资源可持续化 (24) 1.3.3.8、管理可视化 (25) 1.4、总体架构设计 (25) 1.4.1、总体架构 (25) 1.4.2、云平台整体架构 (27) 1.4.3、系统技术路线设计 (27) 第2章高校大数据总体规划 (29)

2.1、高校大数据建设背景 (29) 2.1.1、战略机遇 (29) 2.1.2、大数据产业政策支持 (31) 2.2、高校大数据的来源 (32) 2.2.1、个体高校大数据 (33) 2.2.2、课程高校大数据 (33) 2.2.3、班级高校大数据 (33) 2.2.4、学校高校大数据 (34) 2.2.5、区域高校大数据 (34) 2.2.6、国家高校大数据 (34) 2.3、高校大数据采集技术图谱 (35) 2.4、高校大数据建设面临问题 (35) 2.4.1、产品同质化严重 (36) 2.4.2、分析端是整体短板 (36) 2.4.3、缺乏统一的行业标准 (36) 2.4.4、大数据价值尚未体现 (36) 2.4.5、数据模型的科学性不足 (37) 2.4.6、数据的权利制度未明确 (37) 2.4.7、数据规模日益庞大 (37) 2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (37) 2.4.9、数据利用不充分 (38) 2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (38) 2.5、高校大数据云平台建设原则 (38) 2.5.1、要提前规划设计 (39) 2.5.2、要有清晰的边界 (40) 2.5.3、要保持连续性和规范性 (40) 2.5.4、采集粒度要尽可能小 (41) 2.5.5、高校大数据数据源分析 (42) 2.5.5.1、数据涉及面窄 (42)

大数据处理综合处理服务平台的设计实现分析范文

大数据处理综合处理服务平台的设计与实现（广州城市职业学院广东广州510405）摘要：在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。大数据综合处理服务平台支持灵活构建面向数据仓库、实现批量作业的原子化、参数化、操作简单化、流程可控化，并提供灵活、可自定义的程序接口，具有良好的可扩展性。该服务平台以SOA为基础，采用云计算的体系架构，整合多种ETL技术和不同的ETL工具，具有统一、高效、可拓展性。该系统整合金融机构的客户、合约、交易、财务、产品等主要业务数据，提供客户视图、客户关系管理、营销管理、财务分析、质量监控、风险预警、业务流程等功能模块。该研究与设计打破跨国厂商在金融软件方面的垄断地位，促进传统优势企业走新型信息化道路，充分实现了“资源共享、低投入、低消耗、低排放和高效率”，值得大力发展和推广。关键词：面向金融，大数据，综合处理服务平台。一、研究的意义目前，全球IT行业讨论最多的两个议题，一个是大数据分析“Big Data”，一个是云计算“Cloud Computing”。中

国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。据IDC（国际数据公司）预测，用于云计算服务上的支出在接下来的5 年间可能会出现3 倍的增长，占据IT支出增长总量中25%的份额。目前企业的各种业务系统中数据从GB、TB到PB量级呈海量急速增长，相应的存储方式也从单机存储转变为网络存储。传统的信息处理技术和手段，如数据库技术往往只能单纯实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，无法充分利用和及时更新海量数据，更难以进行综合研究，中国的金融行业也不例外。中国五大国有商业银行发展至今，积累了海量的业务数据，同时还不断的从外界收集数据。通过对不同来源，不同历史阶段的数据进行分析，银行可以甄别有价值潜力的客户群和发现未来金融市场的发展趋势，针对目标客户群的特点和金融市场的需求来研发有竞争力的理财产品。所以，银行对海量数据分析的需求是尤为迫切的。再有，在信息技术高速发展的今天，金融业面临的竞争日趋激烈，信息的高度共享和数据的安全可靠是系统建设中优先考虑的问题。随着国内银行业竞争的加剧，五大国有商业银行不断深化以客户为中心，以优质业务为核心的经营理念，这对银行自身系统的不断完善提出了更高的要求。而“云计算”技术的推出，将成为银行增强数据的安全性和加快信息共享的速度，提高服务质量、降低成本和赢得竞争优势的一大选择。

高校大数据平台建设研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/652113699.html, 高校大数据平台建设研究作者：李金旭吕书林来源：《电脑知识与技术》2017年第16期摘要：大数据已经成为提升社会、提升高校的创新力和生产力，已经成为高校信息化建设过程中必须要面对的问题。文章讨论了高校大数据平添建设的三大用途，给出了从构建基础硬件层，到利用云计算、大数据的数据集成、数据安全、服务器集群、数据计算与挖掘分析等技术的Hadoop生态体系大数据平台的技术架构。关键词：高校；大数据；数据集成；挖掘分析中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）16-0013-02 1概述近年来，移动互联网、云计算、大数据、物联网等信息技术取得了突飞猛进的发展，已经在深刻地改变着人类社会的方方面面。“互联网+”、大数据已经上升到了国家战略层面，成为提升社会的创新力、生产力，促进经济发展新形态的基础设施和现实工具。高校作为人才培养、技术创新的前沿阵地，需要充分感知最新技术发展方向，掌握和创新最前沿科学技术，培养时代迫切需求的创新型人才。 2高校大数据平台的用途 2.1培养大数据人才的平台根据国内外高校开展大数据课程建设经验以及现有大数据技术就业市场需求而构建的大数据人才培养平台，以大数据为方向，引进国内外先进大数据技术、成熟解决方案以及管理与教学内容，搭建云计算、大数据管理技术、大数据应用软件开发等技术平台，培养学生研究大数据科学与工程领域问题、解决大数据实际应用问题的能力，系统掌握大数据主流的存储、管理、分析处理技术，以及大数据平台架构和建设，实现科研、教学与社会服务的顺畅衔接，逐步打造以培养大数据人才为核心的科研、教学基地。创新意识、创新精神、创新思维、创造力或创新人格等春心素质的培养需要一个长期的过程、创新教育与科教教育相结合，纳人人才培养体系，利用大数据、“互联网+”、云平台的优势，构建大数据人才平台、打造创新教育人才培养模式、创新教育教学组织新形式，使学生掌握企业运作的过滤与本质，增加师生良性互动，真正培养出社会、企业所需要的创新型人才，如图1所示。