永洪教育行业大数据可视化分析应用方案_yonghong z-suite企业级大数据可视化分析工具-云巴巴

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永洪教育行业大数据可视化分析应用方案

永洪数据科学家团队已建立了完整的大数据专业建设的资源体系，包含课程体系、课时安排、学分分配、师资培训、人才培养方案、在线慕课课程、专业大赛、实习岗位、推荐就业等，涉及大数据教育的各环节，充分响应产教融合的国家号召。

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行业关键趋势及永洪观点 icon

大数据时代背景和发展趋势

移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC《数字宇宙》(Digital Universe) 研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是 2012 年的 12 倍；而中国的数据量则会在 2020 年超过 8ZB，比 2012 年增长 22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。目前大数据行业的情况是：大数据旺盛与人才短缺并存。专注于亚太及中国市场的市场调查机构泛亚咨询发布的调研数据显示，目前出现在各类招聘平台上与数据分析相关的招聘需求比2016 年同期相比，增长率高达 67%；大数据相关高级职位的薪酬与其他同类技术职位相比平均高出 43% 以上。无论是世界范围内还是在中国，大数据浪潮正在深刻改变着各行各业，而各行各业对大数据人才的需求，以及技术从业者希望跻身大数据高级人才的需求也变得越来越强烈。据职业社交平台 LinkedIn 发布的《2016 年中国互联网最热职位人才报告》显示，数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的人才之一。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为 0.05，属于高度稀缺。目前全国的大数据人才仅46万，未来 3-5 年内大数据人才的缺口将高达150万。

教育行业为大数据行业的发展提供人才储备

中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议，于 2015年10月26日至29日在北京举行。全会提出，拓展发展新空间，实施“互联网 +”行动计划，发展分享经济，实施国家大数据战略。中国政府已将大数据纳入到国家发展战略层面。2017年12月8日，中共中央政治局就实施国家大数据战略进行了集体讨论布局，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和国民经济生态系统，要坚持数据开放、市场主体，以数据为纽带促进产教融合，形成数据驱动型创新体系和发展模式，培育造就一批大数据领军企业和用人市场，培养打造多层次、多类型的大数据人才队伍。目前，全国申请“数据科学与大数据技术”专业的本科院校共 220多所，申请“大数据技术与应用”专业的高等职业院校共230多所，全国共 550 多所本科、专科院校申请开通大数据相关专业，教育行业对师资培养、人才培养、实验室建设的需求呈高速增长的趋势。永洪科技凭借完整的大数据课程体系、实验室建设体系以及针对各级学校的大数据应用解决方案，响应行业发展趋势，促进产教融合，为大数据技术在教育行业的发展和落地贡献自己的专业力量。

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大数据专业建设课程体系

大数据实践实验室

永洪科技自 2015 年与北京航空航天大学软件学院共建了大数据实验室，并在 2018 年升级为战略合作，共同推进高校大数据专业方向建设及技术应用人才培养，打造大数据专业实验室及一流专业。永洪数据科学家团队结合高校、高职的教学特点和培养方案，通过 Yonghong Z-Data Hub 永洪大数据平台，打造了面向高校和高职的实验实训课程体系。培养出掌握数据采集、数据清洗、数据存储、数据共享、数据安全、数据挖掘、数据分析等全流程大数据处理过程的，动手实践操作能力达到社会需要和企业需求的合格学生。通过科研课题或承接项目的方式，教师可带领学生，利用真实的行业数据，将理论学习、实践教学和大数据分析实战融为一体，由易而难、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。

永洪教育行业产品和应用-教育大数据行业应用-高职诊改系统 icon

自2015年教育部办公厅下发了《关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》开始，教育部和各省教育厅分别针对高等职业院校的教学工作质量诊断与改进，下发了多个政策解读文件。教育部全国高职高专教育人才培养工作委员会副主任、全国高等教育质量保障与评估机构协作会副理事长、高职院校人才培养工作水平评估委员会主任委员、高职院校人才培养工作评估课题组组长、教育部社区教育专家组成员、上海市教育决策咨询委员会委员杨应崧教授提出了“5 纵 5 横 8 字质量改进螺旋 2 个引擎驱动 1 个平台”理论架构。永洪科技结合高职院校的信息化系统种类多、数据复杂、信息孤岛严重等痛点问题，通过永洪大数据平台，对学校的数据进行治理，搭建了基于 5 纵 5 横的系统结构。结合永洪数据分析方法论，梳理院办、各系部、职能部门等 5 纵体系的业务目标，从学院、专业、课程、教师、学生 5 个层面，提炼具体量化指标，进行数据分析，问题诊断，制定决策，提高质量，实施改进，再通过数据分析确立新的目标，达到质量螺旋改进的目的。

高校数据分析应用- 大数据业务展示平台 icon

1）KPI 订阅：显示学校的关键核心 KPI 指标，支持用户自定义选择 KPI 内容；2）“自定义报表 ”大数据业务模块，管理员可以根据自己的需求对业务系统的数据进行采集、导出，获取所需的报表；3）仪表盘订阅：显示学校的各项内容分析结果，支持用户自定义选择大数据仪表盘内容。

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人才大数据分析

1）通过对学校的人事需求的分析，提供教职工综合分析、管理层综合分析，为学校人才引入、人员管理、发展预测、人员招聘等工作提供服务；2）通过对学校的人事档案数据进行采集、整合、共享及利用，将教职工人事档案信息可视化；3）实现将学校人事处、教务处、科研处关于教职工的人事档案信息进行有效整合分析，为学校人事决策提供参考；4）提供教职工综合分析，包括教职工的综合情况分析，比如学位分布、年龄分布、职称分布等数据，并且分析学校教职工综合情况与整体关系；5）提供高层次人才重点分析，同时分析人均学术作品、教学工作量等分析内容，从宏观层面分析校内人才情况，为不同任职提供数据支撑和标准参考；6）提供管理层综合分析，对管理层的基础信息进行综合分析；

教务大数据分析

1）通过分析学校教学活动相关内容，对教务工作进行统计分析和发展预测，提供课程分析、授课教职工分析内容，为学校教学改革、资源投入、教学发展提供服务支持；2）在教务管理系统，以及相关业务系统源数据基础上，分主题抽取数据、建立数据库、提供教务教学评价和决策分析数据；3）提供课程分析功能，包括全校开课数量与授课老师情况分析；4）提供课程成绩分析功能，基于课程成绩分步、评教情况、选修课程情况，以及课程受欢迎情况，分析教学制度实施成效，为教学计划制定提供支撑，供教务决策层进行教学制度改革；5）通过分析招生生源地，对学校、各系部、各专业的影响力进行分析，对新年度招生计划进行安排；对生源成绩进行分析，对入学学生基本水平进行评估。

科研大数据分析

1）通过对学校科研项目的分析，为学校各部门项目申报指标分配、科研投入、科研资源管理提供依据；为学校科研人才引入、培养支持提供参考；2）优化科研资源配置和提高科研计划项目的管理绩效，保障学校科研事业的良性、健康发展；3）提供科研项目分析，分析学校国家 / 省 / 部级项目情况，研项目申请数量与获批准数量等内容，通过建立综合评估模型将各类指标进行整合，为科研评估的专家评议提供数据支持；4）对学校科研项目的历史发展趋势进行分析，包括科研项目的结项率趋势、科研经费趋势等内容；5）对学校科研团队进行详细分析，为学校对科研团队的管理、优化、资源投入和人才引入等提供详细的辅助分析功能；6）对学校科研成果进行分析，包括历年科研成果数量、不同学科科研成果，以及科研分析中与职称、学历之间的关联关系；7）实现对高级人才科研成果数量趋势分析，并且分析人才引入方式与科研成果之间的相互关联关系，为科研评估的评议提供数据支持；

资产大数据分析

1）通过对学校资产设备进行数据分析，为设备使用管理、采购、项目立项审批提供依据，为维修和采购提供决策支持服务，提升学校资产的采购效率与准确性；2）通过数据分析系统，对学校的资产与设备进行详细分析；3）对设备的使用管理、采购、项目立项审批提供依据，并提供指导维修和采购决策等；4）提升资产的采购效率与准确性，并对已有资产设备使用有效的监控与分析管理；5）提供的学校招标项目进行综合分析，帮助校内管理人员实时监控采购项目过程，利于校内采购项目过程可视化；6）对资产设备的使用程度进行分析，为设备使用管理提供依据；7）分校学校资产设备的使用情况，为管理提供依据，也利于校内选购优质品牌供货商；

学校信息化管理大数据分析

1）通过对学校信息化使用情况与建设效果的分析，提供网络行为分析，为学校管理和师生服务工作提供指导2）通过采集学校上网行为、校园卡行为以及信息化设备使用情况等数据，对数据进行预测性分析和战略决策分析，宏观分析学校信息化情况与建设效果；3）提供网络行为分析功能，根据学生的上网习惯、上网分步、上网内容，分析学生的网络沉迷情况、上网访问内容偏好和需求；4）了解全校宏观的上网整体情况，有效监管和引导学生的上网行为；5）为学生的异常预警、大数据服务提供基础的网络数据、行为轨迹和消费数据的基础内容；

永洪教育行业产品和应用-我的校园 icon

1）对校内教务信息，一卡通信息、上网行为审计、门禁系统等管理类业务系统的数据进行数据抽取，并针对不同业务系统定制抽取方式及工具箱；2）提供数据采集后的标准化及数据整理和清洗及按照模型的标准数据建立模型数据库；3）建立学生及老师个人微观数据仓库，包含姓名，性别、学号/ 工号、院系、专业、班级、民族、来源地、身份证号、入学时间、毕业中学、出生日期、政治面貌、籍贯、专业、电话、E-Mail、消费卡号、网络帐号等信息指标项，并以图形化或表格的形式充分展示；投标时提供该功能示例截图；4）通过数据建模分析，建立包含学期、课程名称、授课老师、学分、周学时、周次、课程性质等指标的学生个人课程模型，实现以表的形式呈现；5）以日历矩阵的方式呈现学生学期课程列表，以周为时间维度呈现，并提供分类选择入口，为方便学生使用，平台需提供以学期和周为选择单位的选择入口；6）集学生课程信息、成绩信息、以及同专业学生成绩信息等，实现对学生在校成绩的趋势分析；7）按照在校全量时间、学期时间维度的学生学习成绩的分析及详细数据呈现，呈现维度至少包含学期、科目开课学院、性质、学分、成绩、是否重修、绩点、成绩分布登记、成绩同专业排名、合格率、平均分、分布标准差等指标信息；8）提供成绩展示详情可编辑接口，学生可定制每次查看信息条数，提供信息分页统计及当前信息展示页数；

9）以条形图的方式展示学生学习成绩，以课程科目为横轴、成绩为纵轴分析呈现方式，每个课程展示包含最高分、最低分及分数多个维度信息，可直观清晰的呈现学生当前科目在整个学科中的成绩状态；投标时提供功能截图或者实际案例截图；10）以学期为单位的平均成绩走势图，通过分析学生总体学期课程全量平均成绩绘制总体平均成绩水平线，分析个人学期全量平均成绩，清晰展示学生学期成绩走势及平均分数；11）通过采集碎片化的采集学生上网信息，挖掘出学生网络使用习惯和课余知识涉及范围等信息，分析学生网络学习行为及学习兴趣；12）采集学校上网行为审计及上网认证信息，对学生上网行为进行分析，发现学生上网偏好、上网内容分布及历史上网流量和上网时长情况，分析学生网络使用习惯；13）分析学生上网时长、上网流量，呈现包括上线时间、在线时长等数据，从而达到分析学生是否存在上课时间或者深夜上网行为；14）分析学生上网访问内容分布情况，展示学生网络使用重点，促进学生合理正确的使用网络；15）提供以月、周、日为时间粒度的网络使用详情展示列表，展示维度至少包括上线时间、在线时长、产生流量多少；并可自定义数据每页展示条数；16）提供上网统计量的按月查询功能，通过选择时间查询当前月的上网信息记录；

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1）学生管理工作中挖掘出有价值的信息，经过过程性和综合性的分析，找到学生各种行为之间的内在联系；2）分析学生之间的逻辑关系，提供客观的教学、管理决策，用以提升学校创新创业、学生服务工作的水平；3）提供校内招生整体素质分析，分析学校招生地域、成绩、经济、毕业、去向、薪酬等数据，挖掘其中的潜在价值与关联关系；4）提供学生入校前整体素质分析，包括对招生地域、入学成绩、各省份成绩分步、最低录取分数等内容，用于指导学校招生工作；5）提供应届生就业分析，包括就业去向、就业率分析、就业与学生之间的关联关系、就业薪资、就业学生校内分步情况等，挖掘实习数据的核心功能，为学校就业相关工作提供参考分析和指导，帮助学校更全面的分析学生就业工作情况；6）提供学业综合分析，包括选课、学分、绩点之间的关系，以及在学校的分布情况，实现对学生学业精准管理，提升管理的及时性和有效性；

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行为画像

1）提供院系行为画像功能，基于全校所有院系学生画像数据进行标签化展示，可让管理者直观地了解各院系学生的学习、生活、习惯等情况；2）提供班级行为画像描绘功能，可以实现多维度勾勒各班级的整体画像；3）综合班级整体画像形成学院整体画像；4）提供展示内容包含院系人数、男女分布、平均成绩、综合素质、学霸数、挂科人数、综合告警等维度的数据行为画像；5）提供以学院名称、系别名称、专业名称、年级为查询维度的院系行为画像展示功能；6）实现钻取功能，实现查看班级人员数、男女比、学院基本情况、整体学习情况、综合素质情况、平均成绩、学霸数、挂科人次、平均网络使用量、预警及失联告警数等功能；7）提供可自定义排名维度的班级学生画像查询对比功能；8）提供雷达图评估指标定制化功能，根据学校考评指标需求，变更雷达图能力模型考评指标；

消费分析

1）提供以日、周、月为粒度的学生消费信息的分析及展示；2）提供基于月的方式查询学生在校消费记录，并提供前一月、后一月的直接跳转功能，信息展示至少包含消费时间、消费地点、消费金额等信息；3）通过自动获得校园内商店及食堂名称及分布，并分析学生在对应商店或食堂消费；4）提供各食堂消费占比及具体消费金额；5）提供以日消费总量流水为粒度的消费趋势折线图，并根据选择时间段内的平均消费绘制消费水平线，体现消费能力，图表提供可调节展示内容粒度的功能；6）提供全校的平均消费情况，可按照周、月、学期进行统计分析；

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1，对学校门禁、一卡通、WIFI、有线网络、教务系统、上网认证、网络审计、DHCP 等系统源数据进行采集、清洗、存储及分析；2，提供基于大数据分析的学生学业异常、行为异常、失联等预警内容；3，综合关联分析绘制学生惯性行为轨迹，建立标准行为轨迹模型，通过算法比对实时发生习惯，实现偏离习惯轨迹预警；4，系统根据模型自动判断预警严重级别，预警由严重到轻微分为多个等级并使用不同的颜色标记；5，提供查看预警历史功能，可配置预警信息；6，可以自行处理预警信息，包括核实过预警原因后，改变未处理预警的状态，将预警改为已处理；7，可以综合分析学生信息产生的体量及产生的时间，对于默认一天以上未产生任何有价值数据的学生，会提前给予“失联预警”给相关负责人员；8，可以通过综合分析学生课表信息、学生行为轨迹信息预测逃课学生，会提前给予“逃课预警“给相关负责人员；9，可以通过综合分析宿舍门禁及校内 WIFI 轨迹数据，在学校自定义的时间点内，若学生未回到宿舍位置，会提前给予“逃课预警“给相关负责人员；10，可以通过全校的平均消费情况，按照周、月、学期进行统计分析，对于校内消费过低的学生，会提前给予“消费预警“给相关负责人员；11，可以通过学生校园内消费情况分析学生消费能力及消费行为，实现经济困难预警，消费过胜预警功能；12，可以通过学生的上网时长、课程表、在校上网情况，对凌晨沉迷上网、上网时间过长、连续打游戏等沉迷上网情况，实现预防网络防沉迷，逃课上网预警功能；13，提供预警跟踪和旗标功能，为重要告警进行重要标记；14，提供按告警类别分类告警查看及处理；15，提供按预警级别及预警处理状态的预警信息查询；16，实现预警跟踪、预警处理及状态跟踪功能，实现自定义告警原因及异常不告警周期；17，提供预警日志记录功能，保存所有告警信息，支持历史预警信息的查询；18，提供预警产生详情查看功能及预警配置功能，实现自定义预警级别及预警阀值；19，采集校外网站（如百度贴吧、微博、天涯等）数据，进行数据的采集、存储和清洗；

20，具有强大的检索及分析处理功能，能实现文本及非结构化数据的快速处理及结果反馈，实现毫秒级响应；21，支持大数据钻取功能，能通过趋势线点击查询舆情细节，详细内容包括并不限于舆情来源网址、内容摘要、来源作者、发布时间、粉丝数、转发数、当前舆情的关键词等；22，可以自定义设置监控网站的网址、名称、监控时间和启用动态，显示所有监控网站的上次采集时间、下次采集实践；23，可以支持管理员自定义学校舆情监控词语的词性，可配置为正面舆论、负面舆论和未定义三种状态；24，可以支持设置和修改关键词的内容、状态；25，可以通过对互联网数据进行监控和关键词筛选，按正面舆论、负面舆论、未定义三种分类显示学校相关帖子数量趋势图；26，可以监控系统自动跟踪热词动态，显示热词帖子数量趋势图；27，提供按照时间轴推进的舆情发展趋势图；投标时提供功能截图或者实际案例截图；28，支持查询记录总计及分页查看，提供便捷跳转功能，并可根据记录查看相应的关键词；29，可自定义舆论阀值，提供舆论记录超阀值告警功能；30，提供热词搜索及分析功能，以图形界面呈现热词监控详情，以时间为维度呈现相关舆情数量；31，提供负责线图展示及预测周热词发展态势；32，提供学校历史舆情发展趋势图，使得校方管理员了解舆论攻击较多的时间及舆论发展趋势；33，提供自定义热词检索功能，用户可自定义热词，并控制热词的启用和弃用功能；投标时提供功能截图或者实际案例截图；34，可以查看帖子的粉丝数、转发数、回复数、匹配关键词，可以支持跳转帖子的网站链接，显示监控网站的舆论详细内容；35，可自定义监控平台及监控网站，管理员可控制该网站监控的启用和关闭，内置热点平台，提供机器学习功能，自动发现热门监控平台及网站系统，并自动积累到库；36，提供关键词管理界面，提供增加、删除、修改的控制功能，并可人工定义关键词词性类别。

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