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高校大數(shù)據(jù)應用平臺建設方案智慧校園大數(shù)據(jù)建設方案智慧高教大數(shù)據(jù)建設方案高校大數(shù)據(jù)應用平臺建設方案101大數(shù)據(jù)核心價值建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地020304研發(fā)實力與合作01大數(shù)據(jù)核心價值建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地02高校大數(shù)據(jù)建設方向與產品行為畫像軌跡分析綜合預警管理大數(shù)據(jù)校領導駕駛艙大數(shù)據(jù)報告學生大數(shù)據(jù)教學大數(shù)據(jù)就業(yè)指導人事大數(shù)據(jù)分析學生大數(shù)據(jù)分析資產大數(shù)據(jù)分析學工大數(shù)據(jù)分析信息化大數(shù)據(jù)分析財務大數(shù)據(jù)分析科研大數(shù)據(jù)消費習慣成績借閱高分課程選修課自習活動愛好科研大數(shù)據(jù)高校大數(shù)據(jù)建設方向與產品行為畫像軌跡分析綜合3高校大數(shù)據(jù)建設內容大數(shù)據(jù)管理軟件數(shù)據(jù)采集與清洗學生微觀數(shù)據(jù)倉庫教師微觀數(shù)據(jù)倉庫綜合行為畫像智慧校園推薦異常預警心理健康預警行為軌跡分析學生個人大數(shù)據(jù)報告群體行為分析互聯(lián)網(wǎng)輿情分析精準就業(yè)推薦教務分析學工分析學業(yè)分析人事分析資產分析實驗室分析學校信息化管理分析科研分析科研分析與橫向對比高校大數(shù)據(jù)建設內容學生微觀數(shù)據(jù)倉庫教師微4XXX科技學生個人數(shù)據(jù)中心涵蓋大學生活所有信息,保證學生個人數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)全面精準。包括以下5個方向:基礎信息學習生活畢業(yè)就業(yè)XXX科技學生個人數(shù)據(jù)中心涵蓋大學生活所有信息,保證學生個5

XXX科技

學生數(shù)據(jù)來源舉例體育場館門禁信息門戶有線網(wǎng)管Wifilocation認證計費系統(tǒng)無線網(wǎng)管理系統(tǒng)SSL-vpn系統(tǒng)學生電子郵箱教師電子郵箱校園一卡通宿舍通道機Itservice系統(tǒng)信息網(wǎng)絡呼叫中心系統(tǒng)DNSDhcpURL審計教務系統(tǒng)數(shù)據(jù)中心工作進展:數(shù)據(jù)全部抽取完成接入的系統(tǒng)數(shù)量—18個接入的數(shù)據(jù)占用磁盤空間約700G增加數(shù)據(jù)保持定時同步 XXX科技 學生數(shù)據(jù)來源舉例體育場館門禁校園一卡通工作進6XXX科技個人數(shù)據(jù)中心內容展示與查詢個人基礎信息個人課程信息圖書借閱信息網(wǎng)絡訪問信息校園消費信息校園軌跡信息個人成績信息在線學習信息……內容豐富界面直觀支持移動化APP操作簡易內容展示特點:通過可視化方式,可以讓學生、老師直觀的查詢與了解個人學校的所有數(shù)據(jù)XXX科技個人數(shù)據(jù)中心內容展示與查詢個人基礎信息個人課程信息7查看具體個人的行為軌跡可選擇某個學生,查看學生一天的行為軌跡

,顯示軌跡序號、樓宇名稱、時間點、停留多長時間、做了些什么圖上箭頭按照學生行為軌跡動態(tài)移動可查看某個時間點學生的位置狀態(tài),便于學校定位失聯(lián)學生備注:地圖上的動態(tài)icon還需優(yōu)化學生在某個軌跡點的行為還需進一步分析軌跡行走的痕跡還需優(yōu)化數(shù)據(jù)跳變問題XXX科技行為軌跡-個人行為軌跡查看具體個人的行為軌跡XXX科技行為軌跡-個人行為軌跡8XXX科技XXX科技9分析全校所有學生的在校軌跡,發(fā)現(xiàn)學生校內的熱門訪問地點可按照集群過濾,包括民族、性別、培養(yǎng)層次、學生類型、生源地等可以選擇統(tǒng)計時間間隔,分為30min、1h、,按照時間間隔輪播學校人流變化情況可選擇熱力圖、標注圖兩種顯示方式,其中標注圖會顯示樓宇名稱、人數(shù)點擊某樓宇可查看該樓宇各層各室人員分布備注:輪播時間展示效果還未達到理想效果時間間隔數(shù)據(jù)待優(yōu)化XXX科技行為軌跡-全校行為軌跡分析分析全校所有學生的在校軌跡,發(fā)現(xiàn)學生校內的熱門訪問地點XXX10XXX科技行為軌跡-全校行為軌跡分析-熱力圖XXX科技行為軌跡-全校行為軌跡分析-熱力圖11學生沉迷預警學生失聯(lián)預警貧困生預警上網(wǎng)預警一卡通消費預警學位異常預警各類預警詳細報告報告分析總結預警信息配制XXX科技基于微觀大數(shù)據(jù)分析的綜合預警學生沉迷預警學生失聯(lián)預警貧困生預警上網(wǎng)預警一卡通消費預警學位12校領導教師學生家長輔輔員學工處預警用戶APP電腦短信微信郵件校園大數(shù)據(jù)管理計算平臺數(shù)據(jù)預處理/去重校園安全算法計算匹配校園安全數(shù)據(jù)結論標簽校園安全預警算法區(qū)配校園安全預警處理中心預警內容權限分配原始數(shù)據(jù)采集庫個人基礎數(shù)據(jù)庫預警方式數(shù)據(jù)源計算處理邏輯架構XXX科技大數(shù)據(jù)安全設計整體架構一卡通視頻監(jiān)控通道機門禁WiFi指紋識別考勤互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)預警用戶校園大數(shù)據(jù)管理計算平臺采集庫個人基礎數(shù)據(jù)庫預警方式數(shù)13XXX科技14電子信息學院信息安全12級張某某電子信息學院04級學生個人標簽:學霸、上網(wǎng)達人、理科高手個人行為畫像綜合成績水平 80%個人綜合分析綜合消費水平 60%綜合評估畫像 70%自律性分析 90%通過大數(shù)據(jù)微觀分析學生的個人特點,進行學生個人畫像和數(shù)據(jù)分析,用于學生管理和綜合評價、就業(yè)等的輔助。“學生行為畫像”

詳細介紹XXX科技14電子信息學院信息安全12級張某某綜合成績水平14分析全校學生訪問該樓宇的情況,包括訪問人員畫像、訪問的高峰時間月數(shù)據(jù)總結:總訪問次數(shù)、訪問人數(shù)、人均訪問次數(shù)、全校排名日數(shù)據(jù)總結:訪問人數(shù)、人員標簽、日高峰時間段粘度高用戶畫像:顯示經常訪問該樓宇的人員標簽使用人員趨勢:顯示該樓宇的訪問趨勢訪問熱度:顯示該樓宇的樓層訪問熱度XXX科技群體\樓宇人流畫像分析分析全校學生訪問該樓宇的情況,包括訪問XXX科技群體\樓宇人15學生大數(shù)據(jù)分析報告學生大數(shù)據(jù)分析報告XXX科技個人數(shù)據(jù)中心大數(shù)據(jù)報告業(yè)內數(shù)據(jù)最豐富的學生大數(shù)據(jù)報告,涉及生活、教學、圖書、網(wǎng)絡、消費、習慣等超過10類指標。支持用戶、班級、學院、學校等,可以按時間段,成長周、月、年導出按照A4風格進行設計與排版,美觀簡潔,支持導出成PDF、圖片用于打印或者朋友圈分享。學生大數(shù)據(jù)分析報告學生大數(shù)據(jù)分析報告XXX科技個人數(shù)據(jù)中心大16課堂計劃—活動進度

簽到進入每個活動可進行詳情查詢、開展教學督促學習進度情況情況隨堂測試情況學生答題情況小組討論進度XXX科技智慧管理、智慧教學分析課堂計劃—活動進度簽到進入每個活動可進行詳情查詢、開展17XXX科技智慧管理、智慧教學分析XXX科技智慧管理、智慧教學分析18XXX科技校領導大數(shù)據(jù)指揮艙效果示意圖XXX科技校領導大數(shù)據(jù)指揮艙效果示意圖19XXX科技XXX科技20XXX科技核心部門核心管理大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)核心KPI涉及財務、教務、科研、人事、學工、學生、資產、實驗室、圖書、信息化、綜合….等超過10個管理的核心指標分析10+類別 400+指標總共涉及10+大的管理類別,400+的核心指標和分析內容XXX科技核心部門核心管理大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)核心KPI涉及財務、教21XXX科技人事分析—人事能力分析-1崗位工作量分析分析不同崗位教學工作量、科研工作量占比以及趨勢各單位科研績效統(tǒng)計分析各單位教職工的人均學術作品情況教職工培訓情況統(tǒng)計分析學校教職工的歷年培訓次數(shù)趨勢論文發(fā)布刊物分布統(tǒng)計分析教職工發(fā)表論文時選擇刊物的傾向性教職工培訓分布顯示培訓次數(shù)最多的前八類培訓類型…校內薪資福利分析統(tǒng)計分析各崗位的薪資福利情況校內薪資福利對比通過對全校、各類崗位的薪資福利進行對比分析,發(fā)現(xiàn)學校教職工的待遇發(fā)展趨勢情況學校支出工資情況將教職工拿到工資和學校支出部分進行對比分析各級領導情況分析統(tǒng)計分析年齡、學歷、職稱分布情況各單位人才引進的績效統(tǒng)計分析高層次人才的人均學術作品情況教職工科研畫像顯示每個教職工科研的核心指標,包括科研項目數(shù)量、論著發(fā)表數(shù)量、學術影響因子學院職稱評審畫像根據(jù)某學院職稱評審情況,分析人員情況和規(guī)律,包括通過職稱人數(shù)、男女比例等教職工行為畫像根據(jù)某學院職稱評審情況,分析人員情況和規(guī)律,包括通過職稱人數(shù)、男女比例等XXX科技人事分析—人事能力分析-1崗位工作量分析各單位科研22XXX科技人事分析—人事能力分析-2校內薪資福利分析統(tǒng)計分析各崗位的薪資福利情況各級領導情況分析校內薪資福利對比通過對全校、各類崗位的薪資福利進行對比分析,發(fā)現(xiàn)學校教職工的待遇發(fā)展趨勢情況各單位科研績效教職工培訓情況統(tǒng)計分析學校教職工的歷年培訓次數(shù)趨勢各單位人才引進的績效分析統(tǒng)計分析年齡、學歷、職稱分布情況 統(tǒng)計分析各單位教職工的人均學術作品情況 統(tǒng)計分析高層次人才的人均學術作品情況崗位工作量分析 教職工科研畫像 論文發(fā)布刊物分布分析不同崗位教學工作量、科研工作量占比

顯示每個教職工科研的核心指標,包括科研

統(tǒng)計分析教職工發(fā)表論文時選擇刊物的傾向以及趨勢 項目數(shù)量、論著發(fā)表數(shù)量、學術影響因子 性教職工培訓分布顯示培訓次數(shù)最多的前八類培訓類型…學校支出工資情況將教職工拿到工資和學校支出部分進行對比分析學院職稱評審畫像根據(jù)某學院職稱評審情況,分析人員情況和規(guī)律,包括通過職稱人數(shù)、男女比例等為學校人員晉升、培訓工作,以及人事需求預測提供服務。XXX科技人事分析—人事能力分析-2校內薪資福利分析各級領導2301大數(shù)據(jù)核心業(yè)務建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地020304研發(fā)實力與合作XXX科技01大數(shù)據(jù)核心業(yè)務建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地024XXX科技學生成績(僅本科生的成績分析)專業(yè)、年級、科目的不同會使得成績不具可比性,因此將學生各科成績進行學時加權標準分換算,每個學生某科目成績的換算公式如下:????=500+100

×??

????? ??????(其中??

為該生某科成績,?????

為該科成績在專業(yè)中的均值,

??

為該科成績在專業(yè)中的標準差)因此,每個學生的全部科目加權公式:

Z

??????? ??σ

????(其中??

為每科換算后成績,?? ????

為學科的學時)通過觀察,成績服從偏態(tài)分布,故進行boxcox變換轉換為正態(tài)分布后,按標準差劃分區(qū)間,分為學霸(Z成績573.355224分以上),學優(yōu)(544.503381分<Z成績<573.355224分),學良(471.681551分<Z成績<544.503381分),學中(422.806076分<Z成績<471.681551分),學差(Z成績422.806076分以下)5個等級。XXX科技學生成績(僅本科生的成績分析)專業(yè)、年級、科目的不25XXX科技學生成績(性別)60%50%40%30%20%10%0%學差學中學良學優(yōu)學霸男女生學習成績占比分布男 女男女生成績差異大,女生優(yōu)于男生檢驗男女生成績差異度:男生成績均值:477.21女生成績均值:507.46通過等均值非參數(shù)檢驗差異度,算得P(Z<=z)

雙尾=0.00<0.05

檢驗結果:男女成績差異顯著XXX科技學生成績(性別)60%學差學中學良學優(yōu)學霸男女生學26XXX科技學生成績分布(經濟消費)50%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%學差學中學良學優(yōu)學霸不同經濟差異的成績占比分布一般普困生特困生一般生成績均值:501.31普困生成績均值:497.12特困生成績均值:491.22通過等均值非參數(shù)檢驗差異顯著度:一般生與普困生差異小可忽略特困生與其他學生差異顯著一般生和普困生的成績差異較小。特困生成績較為顯著,學差多、學優(yōu)學霸少。XXX科技學生成績分布(經濟消費)50%學差學中學良學優(yōu)學霸27XXX科技學生成績分布(地域)教育資源豐富度與學生成績呈現(xiàn)正相關各區(qū)域學生成績分布基本呈正態(tài),分布大致相同。顯著性檢驗結果如下:??西北學生成績較差,學差多,學霸少;華東學生成績較高,學差少,學霸多。原因分析:教育資源豐富度與學生成績呈現(xiàn)正相關60%50%40%30%20%10%0%學差學中學良學優(yōu)學霸華北各區(qū)域學生成績占比分布東北 西南 華東 華南華中西北XXX科技學生成績分布(地域)教育資源豐富度與學生成績呈現(xiàn)正28XXX科技學生群體聚類分析常用的聚類技術主要有:基于分區(qū)的方法。其基本思路是,首先列舉出不同的分區(qū),然后根據(jù)某種標準對不同的分區(qū)進行評價。常用的方法有

K-Means方法、K-Prototypes方法、K-Medoids方法、PAM

方法、CLARA方法、基于密度的方法等。基于層次的方法。其基本思路是,通過某種標準創(chuàng)建數(shù)據(jù)(對象)集合的層次分解結構。常用的方法有BIRCH方法等?;谀P偷姆椒āF浠舅悸肥?,對每個類簇假設一個模型,并尋求相互之間模型的最佳合適程度。常用的方法有神經元網(wǎng)絡方法(如SOM)方法、統(tǒng)計方法(高斯混合模型方法、自動歸類方法),蟻群聚類。這些方法當中,k-means最為常用,快捷,但有三個缺點:K需要預先給定,通過實驗,本次分析數(shù)據(jù)運用k-means,在不同的k的聚類平均誤差拐點不明顯,難以確定適合的k值。在復雜環(huán)境下,模型聚類中心容易受隨機情況影響,尤其特征多,k偏少的情況。同一個k的結果也不穩(wěn)定聚類結果往往難以解釋。自適應聚類算法,屬于深度學習領域,通過競爭進化,讓樣本自動聚集,常用有蟻群算法,神經網(wǎng)絡。利用神經元網(wǎng)絡的聚類方法在管理領域得到廣泛的重視和大量的應用。本分析采用神經元網(wǎng)絡(SOM)方法對學生屬性進行聚類。XXX科技學生群體聚類分析常用的聚類技術主要有:29XXX科技學生群體聚類步驟數(shù)據(jù)轉換:補全缺失值,消除異常值,boxcox轉換,[1-2]標準化。--通過轉換后選取分類數(shù)據(jù)(如男女,貧困程度),選取符合分布條件的特征。主基底變量篩選,剔除多重相關性數(shù)據(jù),現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中,保留了性別,生活日均消費,周末出行,貧困程度,Z成績等14個特征。SOM神經網(wǎng)絡聚類。模型解釋,結果呈現(xiàn)。XXX科技學生群體聚類步驟數(shù)據(jù)轉換:補全缺失值,消除異常值,30XXX科技學生群體SOM聚類模型訓練,隨機選取90%數(shù)據(jù)進行訓練,聚類結果如右上圖,每個顏色代表一個特征響應,相同顏色代表一個類別,圖中顏色度大概7個,故劃分7類。各個特征分類圖譜如右下圖:從左到右分別為:性別,生活日消費強度,周末出行,宵夜日消費強度,購物日消費強度,上網(wǎng)時長,生活消費日占比,早餐消費日占比,學習消費日占比,購物消費日占比,Z成績,貧困程度。SOM總體結果SOM歸類結果SOM各特征圖譜XXX科技學生群體SOM聚類模型訓練,隨機選取90%數(shù)據(jù)進行31XXX科技學生群體聚類結果聚類群體中心與平均值差異如下圖:其中,性別,周末出行,貧困程度,

Z成績,早餐消費日占比,學習消費日占比六個類型差異較大故單獨抽出這些特征進行群體劃分。100%50%0%-50%SOM聚類中心與平均值差異系列1系列2系列3系列4系列5系列6系列7XXX科技學生群體聚類結果聚類群體中心與平均值差異如下圖:其32XXX科技學生群體聚類結果XXX科技學生群體聚類結果33XXX科技學生群體聚類結果XXX科技學生群體聚類結果34XXX科技學生群體聚類結果XXX科技學生群體聚類結果35XXX科技學生群體聚類結果按性別,出行,貧困程度,成績,吃早餐日占比,學習消費日占比,六個維度最能區(qū)分群體群體3,4,7人數(shù)較多,其余較少對于不同群體的學生,在管理指導上應有不同的側重,例如:類別1要提供相應的補助措施,并鼓勵他們走出去。類別2要多鼓勵參加校園活動類別5,類別3,要警惕學習成績,以及提倡均衡飲食,養(yǎng)成良好的學習習慣。類別4,類別6成績優(yōu)異,多安排其余類別學生與此類學生交流,分享經驗等。群體2群體3群體4群體5群體6

群體7不同群體的人數(shù)占比群體1XXX科技學生群體聚類結果按性別,出行,貧困程度,成績,吃早36XXX科技成績預測模型為增加教學環(huán)節(jié)考試成績評價與預測的科學性,根據(jù)多元線性統(tǒng)計分析中的多元線性回歸分析方法,對考試成績指標進行量化,建立了考試成績評價與預測的回歸模型。通過高校大數(shù)據(jù)系統(tǒng)獲取學生的消費、基本信息、歷史成績等數(shù)據(jù),然后整理數(shù)據(jù)獲得學生的各種屬性,并建立學生屬性與學生成績單多元線性回歸模型。通過該模型能較有效地對學生的成績進行預測,從而使教師和學生能及時掌握成績的走向,及早干預,提供管理和學習的效率。XXX科技成績預測模型為增加教學環(huán)節(jié)考試成績評價與預測的科學37XXX科技模型訓練過程XXX科技模型訓練過程3801大數(shù)據(jù)核心業(yè)務建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地020304研發(fā)實力與合作XXX科技01大數(shù)據(jù)核心業(yè)務建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地039XXX科技XXX大數(shù)據(jù)平臺總體邏輯圖結構化數(shù)據(jù)非結構化數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)非實時數(shù)據(jù)學校業(yè)務系統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存量和增量結構化采集工具文本/接口/FTP數(shù)據(jù)解析工具實時數(shù)據(jù)流式實時處理工具Hadoop數(shù)據(jù)倉庫交互式接口數(shù)據(jù)計算接口開發(fā)語言支持全面原始數(shù)據(jù)保全備份標準化數(shù)據(jù)聚合建模數(shù)據(jù)機器學習基礎算法基礎模型應用模型實時流計算分布式結構化存儲集群支持通用數(shù)據(jù)庫軟件搜索引擎緩存智慧課室云平臺智慧教學大數(shù)據(jù)應用學校管理學校安全學校教學學校服務API接口學??蒲械谌紹I工具學生大數(shù)據(jù)競賽數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理平臺DataHouse數(shù)據(jù)安全管理庫表權限分配應用服務存儲管理DBManager服務節(jié)點監(jiān)控管理Hadoop集群管理自動化安裝部署采集工作流管理數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)采集層存儲層計算層結果層數(shù)據(jù)管理平臺應用層架構

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前后分離,可高效率并行開發(fā)前端|

基于FaceBook開源框架React安全

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支持IP白名單,SQL黑名單,SQL注入攻擊攔截管理

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強大的集群管理,監(jiān)控后端

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基于SpringMVC+Mybatis擴展

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支持水平擴展,縱向分庫分表XXX科技XXX大數(shù)據(jù)平臺總體邏輯圖結構化數(shù)據(jù)非結構化數(shù)40XXX科技大數(shù)據(jù)平臺:平臺優(yōu)勢

性能出眾 開發(fā)簡單接口功能HDFS直接使用java方式讀寫;Hbase通過專有api訪問,適配轉換成通用sql;Redis通過專有api訪問,適配轉換成sql;Hive、sparkSql通過sql轉發(fā)mysql集群做數(shù)據(jù)切片,適配成通用sql;提供Load方式提供數(shù)據(jù)加載BS表設計工具,簡化業(yè)務開發(fā),可以開發(fā)復雜的業(yè)務??梢暬瘮?shù)據(jù)建模,降低大數(shù)據(jù)使用門檻?;赿bbox的SQL語言,能降低處理業(yè)務的開發(fā)門檻自定義數(shù)據(jù)分片規(guī)則,提高命中率降低查詢IO,百億條信息查詢秒級響應。列式存儲,高壓縮比,是傳統(tǒng)方式的7~40倍;支持brighthourse引擎,查詢性能翻倍橫向擴展,性能隨資源提升平臺安全分布式節(jié)點數(shù)據(jù)備份與恢復數(shù)據(jù)權限可控數(shù)據(jù)脫敏應用隔離數(shù)據(jù)隔離傳輸加密XXX科技大數(shù)據(jù)平臺:平臺優(yōu)勢 性能出眾 開發(fā)簡單接口功能41XXX科技大數(shù)據(jù)平臺:算法庫平困生資助效益文本分類行為分析推薦系統(tǒng)Java

語言接口scala語言接口SequentialAnalysis時序分析DimensionReduction主成分分析AssociationMining關聯(lián)/推薦DeepLearning深度機器學習Statistics統(tǒng)計算法Classification分類算法Clustering聚類算法Regression回歸算法DiscriminateAnalysis判別分析FactorAnalysis因子分析BellefNetwork信念網(wǎng)絡GraphInference圖推理GeneticAlgorithm遺傳算法DecisionMethods決策方法Sampling采樣算法Q-Learning增強學習Distributed

Execution

Engine

分布式執(zhí)行引擎SparkSQL引擎Hadoop

分布式系統(tǒng)XXX科技大數(shù)據(jù)平臺:算法庫平困生資助效益文本分類行為分析推42XXX科技大數(shù)據(jù)平臺安全:數(shù)據(jù)檢索、安全與脫敏數(shù)據(jù)源授權數(shù)據(jù)字段授權數(shù)據(jù)脫敏加密數(shù)據(jù)加密效果XXX科技大數(shù)據(jù)平臺安全:數(shù)據(jù)檢索、安全與脫敏數(shù)據(jù)源授權數(shù)據(jù)43高校大數(shù)據(jù)項目實施步驟需求調研接口信息收集部署平臺接口調測原形設計需求確認詳細設計數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)標準化功能模塊開發(fā)內部測試客戶試用改進用戶測試驗收維護改進及版本升級版本發(fā)布XXX科技高校大數(shù)據(jù)項目實施步驟需求調接口信部署平接口原形需求詳細數(shù)據(jù)44XXX科技項目現(xiàn)場需求調研XXX科技項目現(xiàn)場需求調研45盟科技數(shù)據(jù)采集三盟科技數(shù)據(jù)采集三46XXX科技數(shù)據(jù)管理知識體系與數(shù)據(jù)標準化處理數(shù)據(jù)管理知識體系臟數(shù)據(jù)的種類數(shù)據(jù)接入與標準化過程XXX科技數(shù)據(jù)管理知識體系與數(shù)據(jù)標準化處理數(shù)據(jù)管理知識體系臟47XXX科技結合教育部標準進行數(shù)據(jù)標準化建模XXX科技結合教育部標準進行數(shù)據(jù)標準化建模48XXX科技功能需求確認—數(shù)據(jù)建模個人行為軌跡關聯(lián)模型個人基本信息校務管理系統(tǒng)位置信息用戶終端歷史WiFi終端定位信息體育場門禁宿舍通道機一卡通行為動作上網(wǎng)行為審計一卡通信息網(wǎng)絡呼叫中心系統(tǒng)直接讀取信息模塊:個人基本信息體育場門禁宿舍通道機信息網(wǎng)絡呼叫中心系統(tǒng)關聯(lián)分析后入庫模塊:WIFI用戶終端歷史WIFI終端定位信息上網(wǎng)行為審計一卡通XXX科技功能需求確認—數(shù)據(jù)建模個人行為軌跡關聯(lián)模型個人基49XXX科技功能需求確認—原型設計XXX科技功能需求確認—原型設計5001大數(shù)據(jù)核心業(yè)務建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地020304研發(fā)實力與合作XXX科技01大數(shù)據(jù)核心業(yè)務建設大數(shù)據(jù)模型與算法大數(shù)據(jù)平臺與實施落地051核心團隊來自運營商和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)公司,100%以上本科學歷,20%以上研究生學歷,大數(shù)據(jù)研發(fā)核心人員開發(fā)經驗超過10年,團隊平均大數(shù)據(jù)研發(fā)經驗超過5年,擁有豐富的大數(shù)據(jù)項目實施落地經驗。大數(shù)據(jù)研發(fā)團隊的平均年齡為30歲本科以上學歷人員占比超過100%100%本科學歷XXX中國大數(shù)據(jù)研發(fā)團隊成員>100人100研發(fā)人員30歲平均年齡外部顧問團隊:24位來自全國985、211高校信息化專家,為XXX大數(shù)據(jù)產品的實際需求和應用落地把關XXX科技XXX研究院團隊介紹核心團隊來自運營商和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)公司,100%以上本科學歷,52XXX科技XXX科技

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武漢大學個人數(shù)據(jù)綜合展示學生綜合行為數(shù)據(jù)分析01030502綜合校情分析04部門業(yè)務“管理駕駛艙”

高基報表采集及分析XXX攜手武漢大學,實現(xiàn)校園管理和學生服務大數(shù)據(jù)分析建設XXX科技XXX科技&武漢大學個人數(shù)據(jù)綜合展示學生綜合行53XXX科技XXX科技

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北京師范大學EsxiEsxiEsxiHadoop(HDFS)DBBOXMYSQLHiveHbaseApplicationCollectLinux學生行為軌跡分析及學生畫像學生異常狀態(tài)預警智慧校園服務學校工作重點分析輿情大數(shù)據(jù)分析全校管理大數(shù)據(jù)分析XXX攜手北京師范大學,實現(xiàn)學校管理和學生服務雙創(chuàng)新XXX科技XXX科技&北京師范大學EsxiEsxiEsx541、財務大數(shù)據(jù)分析分析學校各項成本,為全校預算規(guī)劃提供參考,為學費制定、學科發(fā)展提供依據(jù);2、學生大數(shù)據(jù)分析通過對學校在校學生的綜合分析,為學校學生管理工作提供預警分析和決策支持3、科研大數(shù)據(jù)分析通過對學??蒲许椖康姆治?,為學校科研資源管理、科研人才引入、培養(yǎng)支持提供參考4、人事大數(shù)據(jù)分析通過對學校的人事需求的分析,為學校人才引入、管

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