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公務(wù)員期刊網(wǎng) 論文中心 數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)范文

數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)全文(5篇)

前言:小編為你整理了5篇數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)參考范文,供你參考和借鑒。希望能幫助你在寫作上獲得靈感,讓你的文章更加豐富有深度。

數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)

智慧校園數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)研究設(shè)計(jì)

[摘要]伴隨著大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的不斷成熟,數(shù)據(jù)支持決策已經(jīng)影響到社會和生活的各個方面。我國的教育信息化在近年來也快速發(fā)展,“智慧校園”已經(jīng)成為高校信息化建設(shè)的一致目標(biāo)。在智慧校園視角下,高校將建立起豐富、多樣、繁雜的信息數(shù)據(jù)庫,如何利用這些數(shù)據(jù),并且影響和支持決策將是“智慧校園”的重要突破點(diǎn)。通過對校園宏觀環(huán)境和用戶需求的深入分析,開展教學(xué)、服務(wù)、管理、科研四個方面的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì),建立基礎(chǔ)、決策、分析數(shù)據(jù)庫并研究分析模型,形成一套服務(wù)于教師、學(xué)生和校園管理者的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)整體方案。

[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)分析;大數(shù)據(jù);智慧校園;決策支持

1國內(nèi)外研究開發(fā)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢

1.1現(xiàn)狀與趨勢

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等新思路、新技術(shù)快速發(fā)展的又一歷史時(shí)期,高等教育面臨著前所未有的發(fā)展機(jī)遇,在經(jīng)歷了網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、信息化管理階段之后,“智慧校園”將是在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”趨勢下最重要的發(fā)展思路。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,各種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以前所未有的驚人速度迅猛增長,“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)到來。大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜、數(shù)據(jù)規(guī)模大的數(shù)據(jù)集合。其數(shù)據(jù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了一般數(shù)據(jù)管理工具可以承受的處理時(shí)間以及數(shù)據(jù)處理及存儲管理能力。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)環(huán)境下,高校管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)量發(fā)生了巨大的變化。在數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘等方面面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。為了有效地利用大數(shù)據(jù)為高校決策分析提供更好的服務(wù),必須基于大數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

1.2國內(nèi)外研究與開發(fā)綜述

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和教育信息化的不斷深入,基于大數(shù)據(jù)開展的高校校園數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用逐步受到重視。對大數(shù)據(jù)的定義始終沒有形成統(tǒng)一的意見。維基百科對大數(shù)據(jù)(Bigdata)的定義是:所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究院將大數(shù)據(jù)定義為:無法在一定時(shí)間內(nèi)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進(jìn)行獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。加特納(Gartner)于2012年修改了對大數(shù)據(jù)的定義:大數(shù)據(jù)是大量、高速、多變的信息資產(chǎn),它需要新型的處理方式去促成更強(qiáng)的決策能力、洞察力與優(yōu)化處理。而在高校學(xué)生數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用方面,國內(nèi)外高校均有開展相關(guān)的研究。紐約州波基普西市瑪麗斯特學(xué)院(MaristCollege)與商業(yè)數(shù)據(jù)分析公司Pentaho合作發(fā)起開源學(xué)術(shù)分析計(jì)劃,旨在一門新課程開始的兩周內(nèi)預(yù)測哪些學(xué)生可能會無法順利完成課程,它基于商業(yè)分析平臺開發(fā)了一個分析模型,通過收集分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣,包括線上閱讀材料、論壇發(fā)言、完成作業(yè)時(shí)長等數(shù)據(jù)信息,來預(yù)測學(xué)生的學(xué)業(yè)情況,及時(shí)干預(yù)幫助問題學(xué)生,從而提升畢業(yè)率。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)基于校園信息化數(shù)據(jù)基礎(chǔ),開發(fā)了校務(wù)決策支持系統(tǒng),面向人才培養(yǎng)、內(nèi)部管理、科學(xué)研究和師生服務(wù)等方面開展決策分析;華東師范大學(xué)利用校園信息化基礎(chǔ)數(shù)據(jù),開展了校車人數(shù)與載客分布分析,提升了校車使用率;利用一卡通數(shù)據(jù)開展了貧困生的特征確定、潛在貧困生分析、后續(xù)跟蹤驗(yàn)證,有效提升了幫困扶貧的工作效率。

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畜產(chǎn)品下的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要:畜產(chǎn)品安全與人們的生命安全和身體健康息息相關(guān),近年來,畜牧業(yè)作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式、提質(zhì)量、增效益的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和重要方向,基礎(chǔ)條件和發(fā)展模式發(fā)生深刻變化,進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化、規(guī)模化、集約化的高速增長新階段。在新的要求下,保證產(chǎn)品質(zhì)量成為畜產(chǎn)品發(fā)展的首要要求,也是保障民生的重要內(nèi)容,提高產(chǎn)品質(zhì)量就要從提升畜產(chǎn)品檢驗(yàn)檢測的工作質(zhì)量上入手。文章對畜產(chǎn)品大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)行了全面的分析,為系統(tǒng)的開發(fā)提供理論的依據(jù)。

關(guān)鍵詞:畜產(chǎn)品;大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)倉庫;監(jiān)測分析

1畜產(chǎn)品大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,人工智能、云平臺和高性能計(jì)算等技術(shù)的高速發(fā)展為畜產(chǎn)品智能檢測分析系統(tǒng)提供了重要的支撐。智能檢測分析系統(tǒng)的建構(gòu),有利于提升畜產(chǎn)品檢測的智能化,完善畜產(chǎn)品質(zhì)量安全體系,推進(jìn)農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)[1]。將畜產(chǎn)品檢測與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合,利用現(xiàn)代信息技術(shù),通過采集海量碎片化的信息數(shù)據(jù),準(zhǔn)確的進(jìn)行篩選、分析,并最終歸納、整理出政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)需要的資訊,構(gòu)建一套畜產(chǎn)品檢測智能分析系統(tǒng),實(shí)行及時(shí)有力的深度分析,整體提升畜產(chǎn)品檢測監(jiān)管能力和水平,促進(jìn)畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)健康、可持續(xù)發(fā)展。針對目前畜產(chǎn)品的檢測,其數(shù)據(jù)處理主要存在3個問題:(1)畜產(chǎn)品檢測注重檢測方法的使用和創(chuàng)新,檢測設(shè)備的培訓(xùn)和升級,檢測人員的指導(dǎo)和培訓(xùn),而對檢測數(shù)據(jù)分析不夠重視,沒有深度發(fā)掘測試數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。(2)各類檢測機(jī)構(gòu)眾多且互不統(tǒng)屬,有傳統(tǒng)的人工統(tǒng)計(jì)模式,還有利用軟件進(jìn)行簡單分析的模式。此外實(shí)驗(yàn)室所用大型儀器,廠家不同,操作軟件也不同,數(shù)據(jù)存儲和處理也不同,測試數(shù)據(jù)分散,導(dǎo)致數(shù)據(jù)收集困難。(3)畜產(chǎn)品數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析與挖掘還比較滯后,需要向系統(tǒng)化、集成化、智能化的方向發(fā)展,缺乏相對應(yīng)的畜產(chǎn)品檢測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

2大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)處理

2.1數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)獲取是從數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)源分為閉源數(shù)據(jù)和開源數(shù)據(jù)。閉源數(shù)據(jù)指的是和相關(guān)檢測機(jī)構(gòu)合作獲取的內(nèi)部數(shù)據(jù),這部分?jǐn)?shù)據(jù)可靠性比較高且不向外部公開,僅僅只作為分析統(tǒng)計(jì)使用,不能進(jìn)行商業(yè)的應(yīng)用。開源數(shù)據(jù)是指各檢測機(jī)構(gòu)通過網(wǎng)絡(luò)的公開檢測數(shù)據(jù),比較分散,可以利用爬蟲軟件進(jìn)行抓?。?]。對開源數(shù)據(jù)進(jìn)行收集時(shí),首先是定時(shí),每段時(shí)間對相關(guān)網(wǎng)站進(jìn)行分析,觀察所檢測數(shù)據(jù)的更新情況。其次定量,要準(zhǔn)確地識別出哪些是最新的、哪些是相關(guān)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)主要來源于國家、省、市、縣和具有檢測資質(zhì)的企業(yè)等相關(guān)網(wǎng)站,這些數(shù)據(jù)都比較分散,需要進(jìn)一步進(jìn)行有意義信息的提取,比如:過濾冗余信息,集成互補(bǔ)性信息。這其中還存在很多問題,如信息的質(zhì)量問題,哪些信息是有價(jià)值的、可信賴的??梢詮目尚潘菰?信息的不同來源進(jìn)行分析,省市級的信息比較重要和真實(shí))、動態(tài)輪詢(根據(jù)后期分析和預(yù)測結(jié)果對數(shù)據(jù)源之前的重要性權(quán)重進(jìn)行動態(tài)更新)做出判斷。采集數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),要區(qū)別對待。

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高校大數(shù)據(jù)分析平臺設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

摘要:隨著高校各類應(yīng)用系統(tǒng)的發(fā)展,信息化建設(shè)將轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)服務(wù)階段。如何有效利用分散在各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù),為學(xué)校的管理與決策提供數(shù)據(jù)支撐,是迫切需要解決的問題。文章闡述了數(shù)據(jù)采集整合過程和分布式存儲技術(shù),設(shè)計(jì)了大數(shù)據(jù)分析平臺基礎(chǔ)架構(gòu)和功能模塊,分析了相關(guān)數(shù)據(jù)模型。通過搭建大數(shù)據(jù)分析平臺,測試了數(shù)據(jù)采集功能和各分析模塊的展示情況。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)分析平臺;Hadoop;數(shù)據(jù)采集

引言

隨著高校信息化建設(shè)快速推進(jìn),國內(nèi)高?;就瓿筛黝惢A(chǔ)應(yīng)用系統(tǒng)的建設(shè),在應(yīng)用系統(tǒng)中也存儲了大量的數(shù)據(jù),包括教師和學(xué)生的工作、生活、學(xué)習(xí)、教學(xué)和科研等數(shù)據(jù),以及個系統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)。由于各系統(tǒng)相對獨(dú)立無法進(jìn)行系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享,使得這些系統(tǒng)數(shù)據(jù)都閑置在各應(yīng)用系統(tǒng)中。因?yàn)樵趯W(xué)校的管理與決策中缺乏真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)做支撐,所以研究如何將閑置的數(shù)據(jù)有效利用起來,對高校的信息化建設(shè)會更有意義。大數(shù)據(jù)分析平臺是在現(xiàn)有各應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,對各系統(tǒng)匯集起的海量數(shù)據(jù)資源進(jìn)行清洗、整理、挖掘、分析等操作后,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度提高其利用價(jià)值也更大。大數(shù)據(jù)分析平臺的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù),核心是分析模型,目標(biāo)是應(yīng)用。本文將整合校園內(nèi)各應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù),并對其進(jìn)行挖掘、整理、分析,然后通過構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,搭建統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析平臺,實(shí)現(xiàn)對零散的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析,分析結(jié)果可以為學(xué)校及各部門的管理和決策提供數(shù)據(jù)支撐,數(shù)據(jù)的利用價(jià)值也更高。對師生在工作、生活、學(xué)習(xí)、教學(xué)和科研方面提供行為分析,分析結(jié)果為學(xué)校優(yōu)化管理方式,提升服務(wù)水平提供指導(dǎo),勾畫“千人千面”,讓學(xué)校真正了解師生。

1關(guān)鍵技術(shù)簡介

Hadoop[1]是一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu),充分利用集群的優(yōu)勢對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算和存儲。Hadoop由許多元素構(gòu)成,底層是分布式文件系統(tǒng)(HadoopDistributedFileSystem,HDFS),用來存儲集群中所有存儲節(jié)點(diǎn)中的文件。HDFS上一層是Ma-pReduce引擎,為海量的數(shù)據(jù)提供高速計(jì)算。ETL(Extract-Transform-Load)[2]是用來描述將數(shù)據(jù)從源端經(jīng)過抽?。‥xtract)、轉(zhuǎn)換(Transform)、加載(Load)到目的端的過程。使用ETL目的是將學(xué)校中分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起,為學(xué)校管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。Sqoop[3]是一款開源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫間進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞,可以將一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS,也可以將HDFS的數(shù)據(jù)回流到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。Sqoop也為NoSQL數(shù)據(jù)庫它也提供了連接器。Nutch[4]是一個開源的高度可擴(kuò)展和可伸縮性的分布式爬蟲框架。Nutch主要由爬蟲Crawler和查詢Searcher組成,Craw-ler主要用于從網(wǎng)絡(luò)上抓取網(wǎng)頁并建立索引,Searcher主要利用這些索引檢索用戶的查找關(guān)鍵詞來產(chǎn)生查找結(jié)果。兩者之間的接口是索引,所以除去索引部分,兩者之間的耦合度很低。

2基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)

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大數(shù)據(jù)分析技術(shù)下的智慧教育平臺設(shè)計(jì)

摘要:為實(shí)現(xiàn)教育過程中的一站式在線服務(wù),基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)設(shè)計(jì)包括數(shù)據(jù)資源庫、大數(shù)據(jù)分析層、智慧教育信息云服務(wù)層、應(yīng)用服務(wù)層和表現(xiàn)層的智慧教育平臺。大數(shù)據(jù)分析層采用Hbase數(shù)據(jù)庫結(jié)合SQL計(jì)算執(zhí)行引擎分析智慧教育數(shù)據(jù),將分析得到的學(xué)生、教師以及資源信息等傳遞至智慧教育信息云服務(wù)層;智慧教育信息云服務(wù)層通過驗(yàn)證用戶、服務(wù)綁定和服務(wù)提供,使平臺用戶享受平臺存儲文件、課程管理和課程等服務(wù)。智慧教育信息云服務(wù)層中在線學(xué)習(xí)模塊的管理員審核教師備課資料和學(xué)生學(xué)習(xí)資源、教師在線或錄播授課以及學(xué)生課程選擇與確定功能的實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)教師、管理員以及學(xué)生的在線信息交流。平臺測試結(jié)果表明,該平臺可根據(jù)學(xué)生個性化學(xué)習(xí)行為提供個性化教學(xué)和管理,實(shí)現(xiàn)教師、管理員與學(xué)生的在線交流,且平臺教育資源存儲服務(wù)和教育資源門戶服務(wù)均可實(shí)現(xiàn),應(yīng)用價(jià)值高。

關(guān)鍵詞:教育平臺設(shè)計(jì);智慧教育;課程管理;大數(shù)據(jù)分析;在線學(xué)習(xí);教育資源存儲

引言

當(dāng)前由于存在海量教育資源,導(dǎo)致教育應(yīng)用平臺建設(shè)資源分散和低水平重復(fù)建設(shè)問題嚴(yán)重,教育信息化雖在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和硬件建設(shè)方面取得一定成果,但尚未能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)下的智能服務(wù),造成教育平臺建設(shè)發(fā)展不均衡,無法向教師、管理員和學(xué)生提供一站式在線服務(wù),成為影響教育信息化的重要難點(diǎn)。智慧教育是指將信息化理念運(yùn)用在教育領(lǐng)域[1],全面深入地運(yùn)用現(xiàn)代信息技術(shù),加快教育改革與發(fā)展進(jìn)程。隨著大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在教育領(lǐng)域的不斷深入,翻轉(zhuǎn)課堂、MOOC等一些新興教育模式逐漸興起,技術(shù)革新推動教育模式發(fā)生轉(zhuǎn)變,如何利用大數(shù)據(jù)分布式數(shù)據(jù)存儲特點(diǎn)[2],構(gòu)建大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智慧教育平臺,克服學(xué)習(xí)障礙,實(shí)現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)是眾多學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)合理整合教育資源,向教育行業(yè)人員提供了虛擬服務(wù),輔助教師和學(xué)生簡化智慧教育平臺開發(fā)部署過程,構(gòu)建出適合教育和科學(xué)研究的智慧教育平臺,為平臺使用者提供存儲文件、課程管理和課程等服務(wù)。發(fā)展智慧教育云平臺能夠在為學(xué)生創(chuàng)建良好學(xué)習(xí)環(huán)境的同時(shí),向教師、管理員和學(xué)生提供一站式在線服務(wù)[3],因此,本文基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)設(shè)計(jì)智慧教育平臺。

1智慧教育平臺設(shè)計(jì)

1.1大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺

智慧教育平臺采用大數(shù)據(jù)分析平臺的分布式框架。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺將大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)交換與共享以及數(shù)據(jù)分析挖掘合理整合,用于智慧教育平臺設(shè)計(jì)過程中,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺框架如圖1所示。SQOOP數(shù)字交換工具通過同步學(xué)校以及外部存儲系統(tǒng)的教育資源數(shù)據(jù),將教育資源數(shù)據(jù)保存在文件系統(tǒng)中,文件系統(tǒng)中海量教育數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)分析層,大數(shù)據(jù)分析層采用HBase數(shù)據(jù)庫結(jié)合SQL計(jì)算執(zhí)行引擎,分析海量智慧教育數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)層主要挖掘、分析和處理智慧教育信息數(shù)據(jù)。

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大數(shù)據(jù)分析方向案例庫建設(shè)及案例設(shè)計(jì)

摘要:我國正從工程教育大國轉(zhuǎn)向工程教育強(qiáng)國,案例教學(xué)是培養(yǎng)研究生工程能力的主要模式和方法。案例庫的建設(shè)成為案例教學(xué)成敗的關(guān)鍵。以大數(shù)據(jù)分析方向?yàn)槔榻B了案例庫建設(shè)的目標(biāo)、設(shè)計(jì)思路和內(nèi)容框架,從真實(shí)應(yīng)用出發(fā),找出共性,主題分解。有利于學(xué)生“搭積木”式地構(gòu)建自身的知識體系,“漸進(jìn)式”提升解決復(fù)雜工程問題的能力,培養(yǎng)工程素質(zhì)。

關(guān)鍵詞:案例庫;主題分解;案例設(shè)計(jì);教學(xué)改革

1引言

案例教學(xué)是以學(xué)生為中心,以真實(shí)項(xiàng)目裁剪的案例為基礎(chǔ),通過呈現(xiàn)案例場景,引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題和解決問題,從而在實(shí)踐中掌握理論、形成觀點(diǎn)、提高能力的一種教學(xué)方式。這是強(qiáng)化實(shí)踐能力培養(yǎng),促進(jìn)理論與實(shí)踐有機(jī)融合的重要途徑,是專業(yè)學(xué)位研究生教學(xué)改革的趨勢[1]。教育部早在2015年發(fā)文對加強(qiáng)專業(yè)學(xué)位研究生案例教學(xué)提出了指導(dǎo)性意見。目前案例教學(xué)是推動專業(yè)學(xué)位研究生培養(yǎng)模式改革、提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段[2]。案例的設(shè)計(jì)和使用必須考慮到課程和專業(yè)特征,在課程教學(xué)大綱框架下,從教學(xué)形式到教學(xué)內(nèi)容均要受到相應(yīng)的約束[3]。這就必須考慮選用的案例是否合適、與教學(xué)目標(biāo)是否契合[4]。因此,系統(tǒng)地設(shè)計(jì)教學(xué)案例和案例庫顯得尤為重要。

2大數(shù)據(jù)分析案例庫設(shè)計(jì)目標(biāo)

大數(shù)據(jù)方向?qū)I(yè)學(xué)位研究生的培養(yǎng)目標(biāo)是處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù),從中獲取有用信息。然而這只是一個寬泛的知識性要求,對于專業(yè)學(xué)位研究生,還需要加強(qiáng)實(shí)際工程開發(fā)項(xiàng)目的訓(xùn)練,提高解決復(fù)雜工程問題的能力,尤其是需要培養(yǎng)學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)態(tài)中的大工程觀、互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員的職業(yè)規(guī)范、工程倫理等工程素質(zhì)。因此,大數(shù)據(jù)分析案例庫的設(shè)計(jì)目標(biāo)是:通過知識點(diǎn)、簡單應(yīng)用和綜合實(shí)踐案例的教學(xué)實(shí)踐,讓學(xué)生掌握大數(shù)據(jù)處理與分析領(lǐng)域的工程倫理、工程方法、工程創(chuàng)新思想和工程實(shí)踐技能,能獨(dú)立開發(fā)大數(shù)據(jù)處理及分析相關(guān)項(xiàng)目,掌握信息獲取、信息抽取、信息處理和智能分析等多種技術(shù)和方法,并能自覺地在項(xiàng)目實(shí)踐中考慮到信息安全等因素,以培養(yǎng)多學(xué)科交叉背景下大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用設(shè)計(jì)、研發(fā)和驗(yàn)證、能夠?yàn)閺?fù)雜工程問題提供可行的工程解決方案的能力。

3案例設(shè)計(jì)原則

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