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大数据
发布时间:2019-05-13 浏览次数:203次

  新思齐科技大数据定位于为用户提供企业级一体化大数据平台及数据治理服务,聚焦于政务、教育、公安三大行业,为各行业用户提供大数据所需的平台侧产品与服务。结合各行业ISV的优质上层应用,利用新华三在全国的渠道资源,将其推广到全国各行业的客户。以新华三大数据引擎为核心,建立充满活力的大数据生态圈,赋能百行百业。


  以高校大数据应用建设背景为例,主要应用于以下方向:


  校情分析


   1.领导驾驶舱
    高校校园面积大,部门多,分散办公,下属部门难得汇报一次工作,高校管理者无法全面、及时地获取  学校的关键信息,导致学校的日常管理难度很大。领导驾驶舱集中呈现了学校各个业务部门的周报或月报:

·各省或各地市的生源状况,用地图的形式呈现生源的人数、成绩、消费情况、就业率等。

·科研成果周报,用图表的呈现科研成果主要科研成果(论文、专利、科研)。

·校园舆情周报,用折线图的方式呈现学校舆情的变化趋势。

·图书资源使用周报,用图表等形式呈现学校图书借阅、人次等资源使用情况。

·一卡通消费周报,消费商家、消费时间、费用金额等呈现学校的消费情况。

·疑似失联学生日报,按照院系呈现每天疑似失联学生。

·资产月报,主要过去一年12个月的资产金额变化情况。

·校园网络应用周报,呈现学生上网的应用或时长等情况。

    新思齐科技高校大数据应用领导驾驶舱模块是学校的一种新型管理工具,为学校高级管理层提供的“一站式”的管理信息中心系统。高校管理者通过领导驾驶舱可以直观看到各个业务单元的关键信息,可以全面、及时掌握学校的重要情况,将高校校园管理工作提升到一个新的高度。

 

  服务于学生管理


   1.学业预警
    根据教育部统计,每年有超过16万大学生因无法完成学业而被退学。大量大学生完不成学业,对学生本人和学生家庭都是巨大的打击,对高校则是巨大的资源浪费。新思齐科技高校大数据应用学业预警模块基于学生的历史成绩与专业排名、累计挂科数量、上学期挂科门数、每月平均借书量与排名、每天平均上网时长、每月平均早餐次数与排名、惩罚记录等各方面的情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习,实时呈现学校各个学院或专业完成学业存在风险的人群。
    学业预警模块可以让学工部门或辅导员及时识别学业存在风险的学生,从而及早采取措施予以干预,以帮助学生回到学业的正确轨道上来。

 

   2.沉迷游戏预警
    每年,都有很多大学生由于厌恶大学生活或者自制力差而沉迷网络游戏,轻则导致耽误学业被学校学,重则造成心理异常或者猝死。沉迷游戏,已经成为危害大学生身心健康发展的杀手之一。新思齐科技高校大数据应用沉迷游戏预警模块基于学生的每天上网时长与排名、累计挂科门数、刷卡就餐次数与排名、图书馆借阅次数与排名、宿舍门禁记录等各方面情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习,实时呈现学校各个学院或专业沉迷游戏的人群。沉迷游戏预警模块可以让学工部门或辅导员及时识别沉迷游戏的学生,从而及早采取措施予以干预,以帮助早日走出沉迷游戏的泥潭,顺利完成学业。

 

  3.孤僻人群预警
    孤僻与心理异常人群是大学校园中普遍存在的一类人群,这类人群由于不善于沟通、或者憎恨社会,遇事容易采用极端方式处理,马加爵、林森浩事件就是典型代表。孤僻人群由于难识别、潜在危害大,是高校学生管理工作的一大难点。新思齐科技高校大数据应用孤僻人群预警模块基于一卡通消费记录、图书借阅记录、门禁记录、上网时间段、校内社交网站发帖、校外社交媒体发帖等各方面情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习,可以分学院、年级、性别展现孤僻人群。
    孤僻人群预警模块实时呈现学校各个学院或专业沉迷游戏的人群,及时预警,便于学工部门或辅导员对预警学生及时进行心理疏导,避免发生校园悲剧。

 

  4.疑似失联预警
   学生失联导致死亡或者严重的舆情事件的案例经常见诸报端。缺乏自律和自我保护意识的一部分大学生,在未请假或告知同学的情况下,私自离开学校,长时间失去联系,往往容易引发安全事件或舆论事件,给高校的学生管理工作带来严峻挑战。新思齐科技高校大数据应用疑似失联预警模块基于学生的一卡通消费记录、校园网登录记录、宿舍门禁记录、图书馆出入记录、校园大门出入记录等各方面情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习,实时呈现学校各个学院或专业疑似失联的学生人群。疑似失联预警模块可以让学工部门或辅导员第一时间获悉疑似失联的学生名单,及时采取应对措施,最大程度地消除潜在的安全隐患。

 

  5.疑似裸贷预警
   2015年以来,裸条、裸贷现象是普遍存在的重大校园问题。社会信贷组织利用部分贫困大学生爱慕虚荣、一时冲动的弱点,获取学生的全面个性信息和裸照后给学生发放贷款。裸贷学生不仅要承担高额的利息,在无法按时还款时人身安全还将受到巨大的威胁。新思齐科技高校大数据应用疑似裸贷预警模块基于学生的异常消费记录、异常行动轨迹、异常门禁记录、异常上网记录、异常网上言论等方面的情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习,实时呈现学校各个学院或专业疑似裸贷的学生群体。疑似裸贷预警模块可以让学工部门或辅导员及时识别疑似裸贷的学生,及早采取措施帮助他们还清贷款,消除人身安全威胁,避免走上不归路。

 

  6.疑似贫困人群
    高校为了帮助贫困生顺利完成学业,为贫困生提供了助学贷款、国家奖学金、助学金、勤工俭学等多种途径的帮助。但目前贫困生的界定主要通过民政局证明、学生老师推荐、辅导员平时观察等方式,主观性因素很大,不精准,会造成“伪贫困生”,浪费有限资源的同时,造成了不公平现象,容易引起其他学生的不满。新思齐科技高校大数据应用疑似贫困人群模块通过对学生月均消费金额、每餐消费金额、超市购物等情况进行聚类分析、对历史数据的深度学习,帮助学校识别真正的贫困生,甄别出伪贫困生。识别真正的贫困人群,将识别结果作为学生评优、助学金、勤工俭学岗位分配的重要参考依据,可以实现精准扶贫,实现资源的公平分配。

 

  服务于教师管理

 

   1.教师画像
    教师一直是高校的重要资源,是高校竞争力的重要构成部分。高校的信息化系统已经积累了很多教师个人的数据,大数据技术使得学校第一次能够通过数据关联交叉分析全面了解一名教师各方面的情况。新思齐科技高校大数据应用教师画像模块通过全面分析一名教师在校期间的教学情况、科研情况、阅读习惯、消费习惯、上网习惯等情况,从而从多个维度为老师贴上标签,勾勒出教师的的个人综合画像。教师画像是高校教师管理的重要方法,教师画像可以用于教师工作量评估、教师潜力评估、教师绩效评价的重要参考依据。

 

   2.教学质量评估

    教学是高校的核心业务,教学质量评估则是服务于教学管理的一项重要工作。但由于教学过程复杂度高、教学效果较难衡量、教学质量评估结果影响面大等因素,教学质量评估一直是个难点问题。新思齐科技高校大数据应用教学质量评估模块根据学校积累的教学成绩、选课情况、学生评价、学院评价等因素进行综合大数据分析和历史数据的深度学习,梳理教学任务与教学质量的关联,对教师的教学质量给出定量评价。教学质量评估模块可以为学校发掘有潜力的优质教师,辅助学校制定教学考核指标,同时作为教师开课、学生选课。

    长期以来,由于信息获取不及时,信息掌握不全面,高校管理一直面临着三大难题:①校园面积大,信息滞后,校园管理难度大;②走班式教学+开放式校园,学生管理问题多;③部门之间交互少,业务决策不科学。在信息化日益深化的今天,智慧校园和平安校园建设将高提前预警,消除隐患准确预判或预测校信息化推进到新的发展阶段,各种类型的数据不断沉淀下来。让信息化数据“说话”,从数据分析中获取价值成为众多高校的基本诉求,新思齐科技高校大数据应用系应运而生。

 

  一卡通…教务系统学工管理科研系统招生系统就业系统人事系统财务系统资产平台校园网络学校舆情新思齐科技高校大数据应用通过对学校人物(教师、学生等)与事件模型进行模式行为识别,挖掘人物事件之间隐藏的关系,为智慧校园、平安校园提供强有力的支撑。其核心价值如下:

    1.对未来的发展趋势进行科学的预测和判断,帮助学校相关部门提前预警,及时干预,消除隐患。产品描述按照服务对象划分,新思齐科技高校大数据应用可分为五大类型的功能模块:“服务于学校管理”、“服务于学生管理”、“服务于教师管理”、“服务于具体业务决策”与“服务于毕业生”。


  校级领导学工部、院系辅导员


    1.为学校管理层或业务部门提供详尽的数据支撑,全面掌握情况,实现业务科学决策。新思齐科技高校大数据应用采用完全的模块化设计方案,拥有完善的权限管理机制,针对不同的使用者,呈现不同权限级别的内容,最大限度的保护数据安全和用户隐私。其中,领导驾驶舱、疑似裸贷预警、学生画像(移动版)是新思齐科技高校大数据应用产品的亮点功能模块。如下将展开说明各个功能模块的背景、特性与价值。

 

    2.学校舆情互联网时代,高校负面舆情事件频发,而由于信息掌握不及时或不全面,高校常常对舆情事件应对不当,从而对学校声誉造成了严重的负面影响。新思齐科技高校大数据应用舆情分析模块根据高校客户关心的重点内容,提前设置好舆情关键词,然后通过对学校网站和校外网站(新闻网站、百度贴吧、天涯论坛、新浪微博等)进行舆情监控和关键词筛选,按照舆情影响程度显示学校的舆情情况。当负面舆情超过系统设定的告警阈值时,新思齐科技高校大数据应用会定位舆情发生的环境,通过短信或邮件方式通知相关人员,以便及时处理。舆情分析模块可以让高校管理者及时掌握学校舆情动向,方便管理者快速、准确地处理负面舆情事件。从长远来看,该模块可以为指导宣传学校形象和维护学校声誉提供数据支撑。

 

  服务于具体业务决策 


   1.学生就业分析
    就业率与就业质量一直是衡量高校竞争力的重要指标,这两项指标反过来也影响高校的生源质量,生源质量则在很大程度上又影响着后续的就业率与就业质量。因此,就业问题一直是众多高校的重要事情之一。H3C高校大数据应用就业分析模块通过对过去多年的就业率、薪酬、就业行业、就业城市、生源地、就业动态等因素与学院、专业、学历、性别等维度进行深度交叉分析,全面呈现学生就业状况。就业分析模块可以为优秀的生源提供专业方向选择指导意见,为毕业生做好就业指导工作,为学校的专业调整、定向师资引进提供详尽的数据支撑。

 

   2.电子图书资源利用分析
    高校每年都会花费不菲的经费用于购买电子图书资源,但长期以来,电子资源的利用效率不高,造成电子资源的浪费,同时,不少师生需要的电子资源图书馆又无法提供。新思齐科技高校大数据应用电子资源利用分析模块通过详细分析电子资源的点击率、下载率、热门搜索关键词等数据,结电子资源利用分析模块可以有效梳理学校师生对电子资源的需求点,为图书馆采购电子资源提供详尽的数据支撑。


  服务于毕业生 


   1.学生画像(移动版)
    学生画像(移动版)是送给毕业生的一份珍贵的礼物,学生画像通过手机微信公众号链接或APP进行查看,定位的使用者是即将离开学校的毕业生。H3C高校大数据应用学生画像模块全面回顾学生本人在大学期间的学习成绩(包含CET成绩/各种认证考试成绩等)、社会实践、图书馆阅读、生活轨迹、消费记录、上网行为等方面的内容,以时光轴的形式、充满感伤的文字呈现出来。学生画像(移动版)模块作为毕业生大学期间学习生活的一种总结,讲述的是大学校园流逝的光阴故事,表达的是对母校依依不舍的珍贵情怀。


  技术实现:
   新思齐科技高校大数据应用的逻辑架构由四大部分构成:ETL数据整合平台、大数据处理平台、数据管理平台和大数据应用系统,各个部分的具体说明如下:
·ETL数据整合平台:该层主要对数据进行采集、清洗、转换、归并、加载和数据交换。
·大数据处理平台:该层主要是完成海量数据的处理分布式存储和分布式计算。
·数据管理平台:该层定义各种数据规范,包括数据管理标准、元数据管理、数据质量检测等。
·大数据应用系统:该层是H3CData高校大数据应用的重要构成部分,根据客户需要呈现各种大数据应用。
 
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