大数据在教学中应用心得体会

大数据在制造企业中的应用

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。

1 大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。

2 大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。

3 大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。

4 大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。

5 大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。

大数据在生活中的应用

当今世界，正处于一个信息化的重大发展时代。只要你稍有关注热点时事，总能看到“大数据”、“云计算”两个高频词。稍加了解，你会发现，大数据在许多行业中起着至关重要的作用，甚至在我们的生活中也有着非常多的应用。那么什么是大数据呢？大数据的概念到底又是什么？大数据的具体应用又有哪些？

大约从2009年开始“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。

社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。大数据的价值主要就是，从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户口味或需求的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身。简单的说，如果我拥有了客户大量的信息，我就能从收集到的信息中知道客户的消费习惯和消费方向，通过这些数据分析出自身产品有哪些缺失，可以及时改变策略，而不是盲目的生产一些客户并不喜欢的产品增加自身成本。大数据的核心价值就是，提升决策准确性，降低风险，提升运营精准度，降低成本。最简单的例子，每天我们打开一些带有广告性的网页，网页的两侧总会弹出一些商品推荐，而这些推荐正是由于大数据通过你平时在淘宝、天猫等交易网站上搜索过的商品信息，再提供给商家，广告商从而给你推送与你相关的商品。

大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。在数据足够“大”的情况下，你生活中几乎所有的需求都可能会被预测出来。例如，从数据分析出你可能会约会，于是会向你推荐衣服；
从数据推测出你会出去旅游，于是向你推荐相关装备及旅行方式等。

进而言之，这是由于浏览器缓存cookie，你通过浏览器浏览任意网站内容时，都会在你的计算机缓存文件夹内生成一个缓存文件，其记录了你什么时间，通过什么渠道，访问了什么内容，做了些什么，等等一系列的信息。然后当你访问一些特定的网站时，其有广告位，而这些广告位（后台）就会去读取你的缓存文件，根据你的缓存文件内容，广告位就会为你推送相关的内容。实例：你通过百度搜索“贷款”，之后，这个信息就会被记录，当你访问一些网站其带有百度广告位，那这些广告位就会显示和“贷款”相关的内容。

大数据从何而来？美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番,目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外,全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器随时测量和传递

着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据的概念及其解释。大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量。从TB级别,跃升到PB级别第二数据类型繁多数据来源于各种各样的渠道。第三价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。

数据是信息化时代的“石油”。大数据、云计算、物联网等新一代信息科技的普及和广泛运用，已经远远超出科技革命的范畴，成为深刻影响人们生产生活方式、社会经济发展方式、国际竞争方式等的重要变量，带动了经济、政治、军事、文化等诸多领域的巨大进步。为了使互联网更好造福社会，保障群众在互联网领域的各项权益，需要充分发挥大数据的预测、存储、分析功能，为人民群众提供与美好生活需要相匹配的公平、实惠、多元的网络产品和网络信息服务。挖掘被淹没的数据价值要使大数据真正产生价值，就必须要研究数据的关联、数据的聚类以及全样本问题。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过找出关联物并监控它，就能预测未来。大数据产业的发展，离不开两个核心系统工程建设，即稳定、安全、可靠的数据基础系统工程和完善、成熟、领先的应用系统工程。

发展大数据的关键，是要有获得数据的能力和方法，获得的数据不仅要及时、完整、准确地存储下来，而且要及时、完整、准确地传输到数据需求者。有了数据，还必须有足够的计算能力，因此基础系统工程包括了数据采集、汇聚、传输、存储、计算资源、大数据应用平台、云计算平台、数据资源池、数据分析挖掘工具软件、数据产权管理、数据标准体系、数据安全体系等。

目前，各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。通过对大数据的分析，可以使企业实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以制定更加精准有效的营销策略，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。在公共事业领域，大数据在促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用已开始得以发挥。因此，大数据应用系统建设，是大数据作为重要资源作用的关键。

现在结合生活例子，来看看大数据在生活中的具体应用。大数据技术离你我都并不遥远，它已经来到我们身边，渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，时时刻刻，事事处处，我们无法逃遁，因为它无微不至：它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。前面已经介绍过了大

数据的来源，大数据依仗于无处不在的传感器，比如手机、发带，甚至是能够收集司机身体数据的汽车，或是能够监控老人下床和行走速度与压力的“魔毯”(由GE与Intel联合开发)，洞察了一切。通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。

对于人们的衣食，大数据也起着很大的作用。人们的生活以及消费方式已经发生了惊天的转变。不光是北京，自淘宝创立以来，大众的消费方式越发多元化，O2O、B2B等方式越来越丰富人们的日常生活。大数据以及地图的基础应用，已经对人们的生活产生了很大的影响。现今类似的网站应用有很多都与数据以及地理信息相关，作为其代表之一，大众点评正是数据与地理信息的相互结合的优质结晶。根据大数据的信息收集，商家后台自动为你推荐与你兴趣相关的商品，自动过滤了自身不感兴趣的商品，在查找物品方面，无疑节约了许多时间。

正如前文所说，精准广告投放便是其最大的作用之一，很多人可能有这样的经历，使用某浏览器在淘宝、京东等购物网站上购买过一本关于某方面的书籍后，在之后十个月左右的时间里，你的浏览器两侧的广告栏里不断出现你可能所需要的东西，等产品广告，登录原来的购物网站，也会在首页向你推荐这类产品。然而，你对这类广告会很欣然地接受,因为它推荐的产品正是你所需要的,这实际上就是大数据应用的一个简单案例。

对于人们出行来说，人们的出行组成了大数据，同时大数据可以实时反应交通状况，因此大数据与交通的辩证关系一直为社会所重视;近年来交通所带来的能耗问题被逐渐重视起来，这不光是对个人资金的节省，更是对自己所在这个环境的一种责任。通过导航软件所用的传感器来感知每个路段的流量和速度，利用环境学经典公式即可算出该汽车的排放量，具体做法是：利用已有GPS数据算出有限道路上的速度，按照单位时间通过车的流量的速度，最终得出某一行车路段的污染指数。可以算出这个城市里每一个区域，每一个时间、每一种污染物的成分和比例。随着时间的变化，各个地方污染程度。

给我们带来生活便利的同时，也有很多的弊端。信息安全是一个十分严重的问题，如今用户信息泄露已经成了常态，不法分子利用用户信息进行诈骗，电信诈骗越发成为了不法分子的首要手段。再如火车票实名制，购买火车票是个人与铁路机构之间的信息交换，应该保密个人信息。但是火车票上的二维码作为实名制认证的内容之一，却有可能泄露个人信息。现在读取二维码的应用和设备这么多，电脑手机上都有。现在手段已经不满足大数据时代信息安全的实际要求。大数据时代的到来，导致大量信息泄露。因此，大数据信息安全问题是大数据时代不可不考虑的问题。而且需要从不同角度、不同层次去维护信息安全。除非你拒绝手机、拒绝网络、拒绝信用卡等一切现代科技，否则你将无法逃脱一些合法或非法的“偷窥”者，他们正在无时无刻的“窃取”着你的行为信息，这就是大数据时代的特点。

根据这些行为信息，商家为你制订适合你的服务，政府根据你的行为信息

将你贴上某种标签，甚至有些不怀好意者根据这些信息对你或你的亲人进行有意的伤害„„所以，这些数据信息在大数据时代不可避免的被“窃取”了。但，我们能够阻档的了吗?时代在进步，沟通方式与方法在改变，正如“大禹治水，疏而不导”的原理是一样，在这样的大数据时代，阻碍数据分析的尝试注定要失败，我们让这些数据不流于非法的唯一方法是规范而非全部堵住，因为时代进步的车轮是无法阻档的。

我觉得为了保护信息安全，政府需要出一份力，规范好信息时代的规则，保护大家的隐私。我觉得政府应该做到以下几点

一、规范哪些数据属于隐私数据，不能跟踪，如跟踪则非法。

二、规范能够跟踪的数据仅能用于哪些用途，否则必须经过数据当事人的同意(如肖像权)，否则也是非法。

三、明确立法规范如果出现相关的违法行为应该如何处罚违法当事人。 政府只有通过法律的途径来疏导才能够保证即不阻碍技术的发展进步又能够保证广大人民的利益，当然，以上这些的前提条件是政府真正为百姓着想。

有人说，有了微博之后，我们更民主了，言论更自由了。我认为恰恰相反，看上去的言论自由恰恰如“引蛇出洞”，你的每一句发言都可能被秘密监视，从而将你打上某种标签，一旦某天要“收网”，你的所有发言都可以作为证据被呈现在桌面上，何等可怕?!这就是网络舆论，人身攻击，人肉搜索的重要资源之一。

所以，在网络充分发展，技术突飞猛进的今天，我们更应该理性的对待这些虚假的繁荣，规范它、引导它、合理利用它，而不是放任或直接否定。辩证的思维是非常有必要的!世界正变得越来越数字化，大数据正在以这种或那种方式影响着每个人的生活。我们在日常生活中所做的一切都会留下数字痕迹，也就是大数据，我们可以利用和分析这些数据来让我们的生活更加美好。

在大数据时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。大数据时代对生活、工作的影响大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。

麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基

础之上的精准选址。在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。

大数据时代的到来，既是挑战也是机遇，虽然其有利有弊，但我们无法阻止时代的步伐，我们唯一能做到的就是利用其作用，方便我们的生活，并且保护好自身的利益，多一个心眼，不给不法分子可乘之机。我想在身处这个数据“大爆炸”时代，大数据的广泛运用带来了很多的弊病，正如科学家们所说，事物都具有两面性，我们应当用好大数据对我们有利的一面，免大数据给我们社会的发展带来不利的因素。

“大数据前沿技术及应用”专题研修活动

大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。请结合实际，谈谈大数据在教育管理中的应用。（考核要求：内容充实，原创，800字以上；
提交得20分，辅导教师评分20分，满分40分。）

最近几年，在我们的教育界中，有那个几个关键词是那么的火，例如翻转课堂、微课、慕课，当然还有大数据，这些都是我们现在甚至将来的教育趋势。翻转课堂、微课、慕课现在我们正如火如荼地进行着，大数据在一些地区和学校也开始试点应用。我个人认为大数据在我们的教育管理应用中发挥着重要作用，主要体现在哪？下面就结合实际情况，谈谈自己的一些粗浅想法：

1、现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。

2、在我们的教育领域，有着很多的数据，比如平均分、升学率、就学率等。使用大数据来分析问题，要比传统数据来得更科学，更方便，更有价值，能很好地帮助信息收集方获取精准材料，从而做出更准确的教学分析。如教师可以通过平台统计出学生的普遍的答题情况，大数据可以让教师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生掌握得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。

3、其实利用大数据也可以开发一些智能数字教科书。简单来说，就是学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。

所以，我认为当进入大数据时代后,我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响，就让我们以积极的态度迎接大数据时代的来临吧！

开展智慧课堂研究，探索智慧课堂建设

2 探索智慧课堂教学如何更有效地激发学生学习兴趣，发展学生数学思维

1.全体教师认真学习有关智慧课堂的网络培训视频，发表感想评论；
2.集体备课，然后每位教师根据自己对智慧课堂的感悟上交一篇数学教学设计；

3.上传教学优质课例，开展听课研讨活动。

科程名称：张齐华讲座《数学课堂的新“常态”》 活动时间：2017-09-30 至2017-11-15 学段/学科

小学

数学

选用教材：人教版五年级《用数对确定位置》、六年级《圆的认识》和一年级《认识1-5》

观摩要求：请各位教师在观看过程中认真做好笔记，把自己的一些感受体会记录下来并实践用于自己的教学当中去。

1.大数据在实验室管理方面的应用

海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。

2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；
也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。

另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。

2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用

经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。

广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络行为、发表的言论和帖子、对网络资源的兴趣偏好是什么等等，从而有效掌握学生的上网行为动态。

随着计算机技术的迅速发展，大数据时代的网络行为已经成为当前学生校园生活中的一项重要活动内容，正在悄然的改变着学生的学习和生活。因此，深入研究学生网络行为，理性分析学生网络行为特点，动机和需求，以及如何引导学生合理运用网络资源，树立健康的上网理念，构建有益的校园网络环境，已经成为目前学校研究的重要课题。

3.数据挖掘在学习分析及干预中的应用

教育领域已经开发和应用了多款学习分析系统，主要集中在绩效评估、学习过程预测与学习活动干预三个方面。

绩效评估: 如美国 Northern Arizona University 研发的 GPS( Grade Performance Status) 系统，可实现全校在校大学生的课堂学习绩效评估。该系统能为教师提供最新的学生出勤情况、学生的反馈意见，为学生提供教师的最新评价以及重大事项的提醒。

学习过程预测: 如澳大利亚 University of Wol-longong 研发的 Snapp( Social Networks Adapting Ped-agogical Practice) 系统。该系统可以记载和分析在线学习者的网络活动情况( 如学生在线时间、浏览论坛次数、聊天内容等) ，使教师能深入了解学习者的行为模式，进而调整教学方式，最大化地为学习者提供适应的教学指导。

学习活动干预: 可分为人工干预和自动干预，现在主要集中在人工干预上，借助绩效评估工具和学习活动预测工具，由教师完成学习干预。自动干预是未来学习分析技术发展的方向，大数据将为这一目标的实现提供强大动力。

在教育管理改革方面，学习分析能为高职院校教育管理系统的方方面面提供指导教学管理活动的相关数据。依靠这些数据，高职院校管理部门可以有针对性地完善不足之处，修订教育管理方案，优化教学资源配置，并最终评估修订方案及资源配置情况。

在教学改革方面，学习分析技术能真正意义上营造信息化的教学环境，保证教师提供的学习服务契合学习者个性化学习、协作学习的需要。传统教学模式中，教师无法保证所提供的学习资源能真正满足学生的学习需求，无法适时调整和分配资源，无法提供个性化地学业指导，无法及时了解学习过程中出现的障碍与疑惑。这些问题都限制了高职院校教育改革的深度，而学习分析技术恰恰可以弥补这些缺陷。通过应用学习分析的相关工具和大数据技术，教师可以及时获取学生的学习行为数据，从而支持一种既能体现教师主导作用，又能兼顾学生主体地位的新型教学方式，以最大化地激发学生的潜能，为新世纪培养创新性人才。

在学习方式改革方面，学习分析技术的作用在于: 自动识别学习情境，能够从大量纷杂的数据中自动分析出学习者的特征信息，根据其需要推送适应的目标资源，并提供学习建议以协助学习者修订自己的学习任务；
学习者可以实时调整自己的学习计划，预约辅导以解答学习疑惑；
在特定情况下，还可以通过锁定学习者所在地理区域、学习特点等因素划分学习小组，以满足个别学习者的协作学习需求。此外，学习分析能为在校学生提供个性化的学习指导建议，以帮助学生规划在校学习路径，明确其学业成就的期望。

4.大数据在课程建设方面的应用

大数据时代学习者在数字化学习过程中留下很多数字碎片，通过分析这些数字碎片，我们将会发现学习者的各种学习行为模式。梁文鑫指出：大数据对课堂教学带来的主要影响是使教师从依赖以往的教学经验教学转向依赖海量数据教学分析进行教学，使学习者对自我发展的认识从依赖教师有限理性判断转向对个体学习过程的数据分析，从而使传统的集体教育转向对学习者的个性化教育。

目前流行的大规模在线开放课程（Maive Open Online Course，MOOCs）教育，MOOCs 教育被寄予厚望的主要原因是学习分析技术和大数据对它的支持，有了学习分析和大数据技术，优质的教学、课程资源和服务等通过数据真实客观的被呈现出来。比如：对每一门课程资源和支持服务系统的建设和维护都建立在学习者使用过程的数据分析基础上，从而使提供的课程内容更符合学习者的需求、教学指导更具有针对性，进而提高了学习者的学习积极性，促进了学习成功的实现。学习者在 MOOCs 平台上学习时，教师和程序可以通过大数据对学习者的学习行为进行理性干预，比如：通过预测认知模型为学习者自动提供适合的学习内容和学习活动方案，通过作业情况、留言板以及讨论区的问题讨论情况可以发现存在学习困难的学习者，以确保可以及时对其学习进行有效干预等。

大数据的应用可以实现大规模在线教育的同时可兼顾学习者的个人需求，大数据对海量数据的高速实时处理技术可以为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高学习效果提供支持，还可以对学习过程中产生的不相关信息进行深度分析，以预测和把握学习者的需求变化。

5.大数据在助学贷款方面的应用

国家助学贷款始于2000年，此后,全国各地普通高等院校陆续开办国家助学贷款业务。但由于政策设计的缺陷、学生个人的诚信缺失、银行的积极性等多方面的问题,贷款业务开展出现较大差异东部好于西部,南部优于北部,部属院校高于地方院校。年国家修正贷款政策,加大贷款工作力度和政策扶持力度,国家助学贷款工作才得以继续进行。但国家对家庭经济困难学生没有给出界定,更缺乏界定标准,因此各高校在确定助学贷款资助对象时,只能依靠学生个人陈述、老师自己的判断、同学之间的投票等方法对困难学生加以界定,以致帮困助学工作困难越来越多。同时,由于信息沟通缺乏有效的渠道,管理缺少统一的工作平台,很大程度制约了贷款工作的开展,影响了学校、银行工作的积极性。缺少信息的沟通,造成信息的不对称,也影响了工作的开展,出现管理的滞后。

2005年，郑爱华作为课题负责人,组织完成校内课题“济南大学帮困助学问题及对策研究”,主持申报了山东省科学技术发展计划软科学科学项目“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”,同年获得立项,项目编号：B2005016。

助学贷款决策支持系统是济南大学研究的山东省省级课题“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”的子课题之一。目的在于通过该系统,建立家庭经济困难状况指标评价体系,包括评价指标的设立、指标分值的量化、最后计算机进行决策计算,输出决策支持的结果,帮助学校确定贷款资助对象,建立贷款信息数据仓库，并将贷款信息通过计算机进行处理,实现快捷、方便、及时、准确的数据动态管理,克服银行、学校、学生、主管部门之间的信息不对称问题，实现科学决策、信息化管理的目标，有利于山东省助学贷款工作的健康发展,有利于减轻学校贷款工作的管理难度,降低贷款成本,为帮困助学工作开辟有效的途径。

河北省教育厅学贷中心河北省学生贷款管理中心于2007年开始实施助学贷款信息化建设,将先进的计算机技术应用到国家助学贷款管理工作中,建立“河北省国家助学贷款管理信息系统”,使学生对国家助学贷款的申请、学校对助学贷款的管理、银行对学生申请的审批以及其间的各种信息的交互等都实现网络化。

6.基于大数据证据的教育教学决策

在美国，教育大数据为美国政府、教育管理部门、学校与教师做出合理的教育教学决策提供了可靠的证据。整体上，美国建立了严格的教育问责制度，包括利用州教育问责系统(State Accountability Systems)对各州教育发展情况进行全方位评价，借助于学区级评价系统(District-level Evaluation Systems)评价各学区、各学校的整体教育质量，并要求学校与学区要对后进生进行基于数据的支持性学习干预(Data-driven Interventions)。美国联邦政府以及各州政府基于对教育大数据的分析结果评价各州或州内学区的教育进展水平，并以此作为教育投入的依据以及教育政策制定的根据。

美国学校一般利用基于大数据的教育评价支持本校在规划学校整体发展、优化学生管理、制定教学质量改进计划等方面的教育教学决策。据统计，97%的美国中小学利用来自整个年级或整个学校的教育大数据确定学校需要提升的关键领域；
分析学生的个体数据以便于分班或安排相关学习支持服务，包括了解哪些学生需要特殊支持或更多支持。47%的美国中小学通过专门的评价人员分析不同教师讲授同一教学内容或同一教师以不同教学策略讲授同一教学内容时产生的数据，评价教师的教学质量并提出教学方式变革计划。而83%的学校在利用教育大数据尤其是本校产生的大数据了解本校教师教学发展的现状与需求，并据此决策如何支持本校教师的教学发展。

学校教师可以利用教育大数据改进与优化自己的教学决策。整体上，教师可以利用大数据分析需要在何种时机对哪些学生以何种方式安排何种教学内容。教师利用本班学生产生的大数据，或同时借助与外部大数据的对比分析，可以深度评价本班学生的学习表现与学习效果，可以有效分析学生的学习偏好与个性化需求，分析学生群体的学习需求，同时也可以利用数据分析哪些学生更适合在一起进行小组学习，分析怎样分组才更合理。对于那些有学习困难的学生，通过对大数据的利用，可以分析出学生在什么环节、什么类型内容学习方面存在问题，分析哪些因素可能在影响学生的学习，这样便于给出适当的学习支持与干预。

那么，大数据从何而来？美国在教育评价的实施过程中主要依托覆盖全美的立体化教育数据网络，同时注重数据质量保障，有效地解决了教育评价“大数据从何而来”的问题。

国家级、州级(State-level)、学区级(District-level)以及校级(School-level)在内的各级各类教育数据系统(Educational Data System)均服务于教育问责体系。这些数据系统之间相互关联，数据互通，形成立体化数据网络，为美国教育评价用大数据的获取提供了基本的依托。

在国家层面，美国有由教育部与各州教育管理部门及一些企业协同创建与发展的教育数据机构EDFacts，建设了“教育数据快线(ED Data Expre)”，还有美国国家教育统计中心(National Center for Education Statistics)，主要任务在于与教育部内部各机构、各州教育管理部门、各地教育机构合作提供可靠的、全国范围内的中小学生学习绩效与成果数据，分析各州报告的教育数据以整合成为联邦政府的教育数据与事实报告，为国家层面的教育规划、政策制定以及教育项目管理提供了有力的数据支持。

2005年，美国教育部启动了“州级纵向数据系统项目(The Statewide Longitudinal Data Systems (SLDS)Program)”，旨在帮助全美各州“设计、开发与利用州级纵向数据系统以便有效地、准确地管理、分析、分类处理与利用每一位学生的数据”，至今全美有47个州至少获得过一次本项目资助。

州级与学区级数据系统主要为区域性教育评价提供数据支撑，其中主要包括本州/学区学生的成长数据，教育工作人员在工作方面的安排与准备等相关数据，以及其它关于学与教条件的关键数据，比如教师人数、学生入学率、学生与学生家长及学校教职员工对于学校氛围、条件等方面的评价数据等，认为这些数据直接反映学校与学区在让学生做好毕业准备方面取得的进展情况。各州的教育数据系统基本都具有测量学生的成长(Student Growth Measures)、提供高中学习反馈报告(High School Feedback Reports)、实施学业预警(Warning Systems)的功能。学校常常利用四种类型数据系统来收集、整合教学过程数据或评价数据：一是在校学生的实时信息系统(Student Information System)，其中包括学生出勤率、人口学特征、考试成绩、选课日程等数据；
二是数据软件坊(Data Warehouses)，其中保存了学校当前或历史上的学生、教职员工、财政方面的信息；
三是教学或课程管理系统(Instructional or Curriculum Management Systems)，支持学校教师接入教学设计工具、课程计划模板、交流与协作工具，支持教师创建基准性评价；
四是评价系统(Aement Systems)支持快速地组织与分析基准性评价数据。

7.大数据在招生方面的应用

数据挖掘是一项新兴的技术，是商业智能的重要组成部分。近年来，随着高校数据收集量的不断增加以及教育决策对量化分析结果的愈加依赖，数据挖掘在美国高校管理中的应用呈显著上升趋势。许多研究表明这项技术能帮助大学管理人员更好地分析数据，从而获取潜藏的、有用的信息和知识，最终提高决策效率。

加州大学9所分校在校长办公室的统一协调下通过“综合评审”的原则招收本科生。“综合评审”包括两个步骤：第一步是对申请学生的合格性通过多种方法进行确定；
第二步是对合格学生的所有背景、特征及技能进行综合评定，并以此为标准做出录取决定。加州大学虽然保证录取所有合格的学生，但由于有的分校或专业竞争激烈，例如伯克利分校、工程专业等，因此不能保证完全按学生的报考志愿录取。在这种情况下，所有合格、但未被报考分校录取的学生，将被推荐到两所加州大学制定的分校，以确保尽可能录取每位合格的学生。另一方面，这两所分校也通过 录取这些“落榜”的学生来增加其入学人数。由于加州大学的录取审核工作是由各分校负责进行，招生的最后决定到四月初才能见分晓。这时许多学生可能同时接到其他大学的录取通知，并需要在短期内选择自己要上的大学。因此，从吸引合格学生入学的角度来说，这时再向学生推荐这两所大学为时已晚。为了提前做好这一工作，校长办公室招办在一月份申请截止日期之后就对申请学生的录取情况进行预测，并将这些合格但极有可能被拒的学生名单提供给这两所分校，供他们提前向学生宣传学校的情况，鼓励学生来这两所学校就读。校长办公室用来完成这项预测分析研究的工具就是SAS Enterprise Miner数据挖掘技术。

通过这项数据挖掘技术，加州大学可以更有效的招收合格的学生。

8.大数据在学习成果评估方面的应用

随着大学教学模式由传统的“行为主义”方式向“构建主义”教学过渡，如何更有效地对学生成绩进行评估也成为广大教师和评估工作人员面临的挑战之 一。除了利用传统的考试方法对学生所学知识进行考核外，越来越多的授课教师侧重对学生的学习行为进行评价，譬如合作意识、创新精神、实践能力，等等。这些评价结果更有利于帮助学生提高学习效率，特别是应用知识的能力。但靠传统的评价方法很难有效地完成类似的评估工作，或者说评估结果的可靠性难以得到保证。近几年来，许多学者尝试利用数据挖掘技术提高评估效度。

哈佛大学的研究人员娇蒂·克拉克（Jody Clark）和克里斯·戴迪（Chris Dede）在这方面的尝试非常值得借鉴和参考。他们通过复杂的教育媒体收集丰富的与学生学习行为有关的数据，然后利用数据挖掘技术对其进行分析和研究。

评估结果的价值体现在：1）完成对学生的形成性评估，为教师及时提供信息反馈；
2）完成对学生的总结性评估，以真实的实践表现为基础了解学生最终掌握知识的情况；
3）根据学生的个性特征，深层了解学生的学习行为以及学习成效；
4）合理评判学生合作学习和解决问题的能力；
5）通过对学生的学习行为规律和学习成效之间的“路径”关系进行“挖掘”，洞察学生的学习动态。

9.衢州市柯城区依托大数据为学生“私人定制”成绩单

近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。衢州市柯城区以大数据为依托，为学生“私人订制”成绩单。

2015年开始，衢州市柯城区启动教学质量诊断系统项目，采用CC教学测评系统对每个学生进行数据分析，为学生出具“学业诊断分析报告单”。“学业诊断分析报告单”基于对学生一个学期以来成绩的大数据分析，通过“单科成绩对比图”、知识点掌握情况分析表、知识点的个人掌握率和班级平均做对比表，将学生考试各科目考察的每一个知识点的掌握程度作出相应的分析，从数据中分析学生对知识点的掌握程度，对个人能力如识记能力、运用能力做出综合评价，为学生的学业作出一份细致全面的“体检诊断报告”。“学业诊断分析报告单”为学生提供了知识、能力掌握上的优势和不足信息，学生可通过分析原因，提高学习的针对性和有效性，减少重复的试题训练，进而有效减轻学习负担。教师可通过分析了解学生在知识、能力掌握方面存在的优势和缺陷信息，实施补教性教学，从而提高教学质量，促进学校教学、学生学习方式的改革和发展。

10.大数据在学生扶贫方面的应用案列

西安交通大学学生处立足大学生资助工作实际，按照教育部“教育扶贫，十三五期间实现‘精准资助’”的要求，结合陕西省教育厅关于教育精准扶贫的工作思路，扎实开展了一系列“绿色通道”迎新工作：利用大数据完成学生贫困程度的精准识别，通过实地家访将绿色通道延伸到新生家中，开展“知心工程”让资助教育沁入学生心中，建立七位一体的资助系统让学生没有任何后顾之忧。西安交通大学提供给每个贫困生的，不仅是金钱的资助，更是被尊重及自信积极的人生态度。

资助大数据实现精确认定。在新生来校报到之前，通过“西安交通大学家庭经济困难学生综合认定系统”挖掘学生家庭经济困难指数，认定家庭经济困难学生情况，并以此为依据，主动引导特困新生在家中即可通过网上申请“绿色通道”并顺利入学，消除特困生家庭的后顾之忧，在此基础上与各书院共同主动开展有针对性的帮扶工作。

资助全覆盖实现精准帮扶。学校为每一位通过“绿色通道”入学的学生发放全套床上用品“爱心大礼包”，体现学校的关爱。新生入学后学校将陆续通过“奖、助、贷、补、勤、免、偿”七位一体的资助体系给予学生持续资助，确保每一位学生不会因为经济困难而影响学业。学工系统还通过“知心工程”工作体系，全面跟踪家庭经济困难学生情况，建立建全贫困生信息库。今年学校还将特别为建档立卡户新生每人发放一学期的生活费。

11.希维塔斯学习”（Civitas Learning）利用大数据帮助学生提高成绩

在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。

现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。其中，“希维塔斯学习”建立了高等教育领域最大的跨学校数据库。

“希维塔斯学习”是一家专门聚焦于运用预测性分析、机器学习从而提高学生成绩的年轻公司。Civitas Learning提供了一套应用程序，学生和老师可以在其中规划自己的课程和安排。“希维塔斯学习”各种基于云的智能手机第三方应用程序（APP）都是用户友好型的，能够根据高校的需要个性化。这意味着高校能聚焦于各自不同的对象，相互不同地用这家公司的分析工具开展大数据工作。

该公司在高等教育领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万名学生的相关记录和700万个课程记录，这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。此外，还允许用户发现那些导致无谓消耗的特定课程，并且看出哪些资源和干预是最成功的。

12.电子科大利用大数据寻找校园中最孤独的人

从硅谷到成都，大数据，这个新鲜的话题正在全球同步热传。一场关乎每个人生活、工作和思维的大变革正在悄然发生，大数据时代迎面袭来。

到底什么是大数据？大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化的核心理念是：一切都被记录，一切都被数字化。电子科大的周涛解释到，“大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。”比如，国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势，移动通讯基站定位数据可以用于优化城市交通设计，微博上的关注关系和内容信息可以利用于购物推荐和广告推送„„

他们做过一个有意义的课题——寻找校园中最孤独的人。他们从3万名在校生中，采集到了2亿多条行为数据，数据来自学生选课记录、进出图书馆、寝室，以及食堂用餐、超市购物等数据。通过对不同的校园一卡通“一前一后刷卡”的记录进行分析，可以发现一个学生在学校有多少亲密朋友，比如恋人、闺蜜。

最后，通过这个课题找到了800多个校园中最孤独的人，他们平均在校两年半时间，一个知心朋友都没有。这些人中的17%可能产生心理疾病，剩下的则可能用意志力暂时战胜了症状，但需要学校和家长重点予以关爱。

摘要：从房地产企业的视角阐述大数据的应用情况，分析近年来大数据在我国房地产企业中的应用案例，并结合国外个别经典案例分析大数据在房地产企业开发和营销方面的积极作用。研究表明，大数据有利于房地产企业进行理性开发和多元化、创新性投资；
有利于房地产企业实现精确营销，扩展业务范围或通过与第三方平台合作的方式拓宽营销渠道。通过对我国房地产企业大数据应用情况的分析，提出在当前应用实践中存在的问题，包括来自大数据方面的挑战和房地产企业本身的特点所带来的问题；
结合已有研究成果提出应对策略，为房地产企业更好地应用大数据提供了理论支持。

关键词：大数据，房地产企业，应用

1 引言

电子计算机和互联网技术的迅速发展带来了数据量的爆发：百度每天约需处理几十拍字节的数据；
淘宝网平均每天产生约20太字节的数据；
平均每一秒钟就有一段长于1小时的视频发布在YouTube上；
Facebook有超过10亿的注册用户，每天上传的照片数量约1000万张，点赞或评论次数高达几十亿。“如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启”。

麦肯锡公司最先提出大数据概念：“数据已经成为重要的生产因素渗透到当今各个行业和业务职能领域。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。牛津大学著名网络和数据科学家维克托·迈尔－舍恩伯格认为预测是大数据的核心；
大数据时代应对纷繁复杂的数据进行取舍，构建积极而安全的未来。国际顶级期刊Nature和Science分别专刊了大数据，阐述了大数据的潜在价值及处理技术上的困难。我国“十二五”规划中重点强调了信息处理技术等四项与大数据概念密切相关的关键技术创新工程；
著名学者李国杰和程学旗曾系统阐述了大数据的研究进展和实践应用中所面临的困难与挑战，探讨了大数据的科学问题和研究意义。

在大数据时代，数据资源的战略价值毋庸置疑，许多企业通过大数据挖掘出有效信息，提高了决策能力和经济效益，比如某些颇具胆识的房企已经在大数据应用方面取得了相当的成功。相较于已经开始实践应用的房地产企业而言，学术研究方面却相对滞后。陈大川等人以及严娟分别做了大数据技术在住房信息系统中的应用研究以及基于大数据的房地产企业精确营销研究。然而总体上，对房地产大数据的价值评估和应用研究仍有待进一步深入。

2 大数据在我国房地产开发与营销中的应用

大数据时代的到来必将为一些掌握大数据资源并能充分挖掘其价值的产业带来更为广阔的发展空间。这种情况下，如何应用大数据做好开发运营是我国房地产企业提高自身竞争力的关键。

大数据纷繁复杂的特点使得无论是房地产开发企业还是房地产中介服务企业或者是物业管理企业，其业务范围都趋向于多样化和综合性，开发运营、中介服务和物业管理往往密不可分。本文主要从房地产开发和营销两方面分析大数据在我国房地产企业中的应用现状。

2.1 大数据在房地产开发中的应用分析

大数据为房地产企业理性开发提供了有力的数据支持；
通过对现有数据潜在价值的挖掘，房地产企业还可以进行多元化投资；
个人信息的数据化以及房地产业的思维变革，使得大数据条件下的创新性投资成为房地产企业新的利润增长点。

2.1.1 理性投资，多元化开发

我国不同地区房价不同，投资热度迥异。虽然近年来房地产业总体呈现或升或稳的良好势头，但也同样出现了“鬼城”、“空城”等背离开发商预期的情况。我国房地产业的兴起与繁荣已有相当长的时期，在开发投资方面拥有大量历史数据，包括城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等。房地产企业可以定量分析这些大数据，预测未来的供需情况，评估项目投资价值，合理开发。Google公司就曾通过分析海量的搜索词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。

土地资源对房地产企业尤为重要，大数据的出现为土地市场的准确预测提供了可能。房地产企业要重视大数据背景下的土地市场，敏锐洞察土地资源市场走向。万科集团土地资源数据基本来自第三方，面对不断攀升的地价，万科集团借助于大数据分析，通过二手市场交易和“三旧”改造土地以及保障性住房用地来应对。

除了利用大数据进行住房供求分析、理性拿地之外，房地产企业在业务范围内的多样化投资也提高了盈利能力。万达和绿地等房地产企业已开始利用大数据先机，大力拓展旅游和酒店项目等多元化投资，发掘出住房市场以外的盈利空间。正如维克托所言，数据的再利用不会使数据的价值量折损，反而数据的价值就体现在潜在的收益中，大数据可以挖掘出计划外的收益空间。

2.1.2 创新性投资

对以往的投资和销售数据进行挖掘有利于企业合理开发，多元化投资；
然而房地产企业所拥有的数据远不止这些，尤其是大型企业，他们所掌握的信息不再局限于户主姓名、家庭结构、收入情况以及购房意向等，计算机技术的发展和互联网的普及使得越来越多购房者的个人信息变得更易捕捉和存取。这些大数据经过专业分析，便可以从中发掘出一些看似与房地产企业不相关的信息，比如购房者的日常消费习惯或者是他们偏爱的出行路线等。多数情况下这些数据的结构性较差，但其潜在价值却很大，是房地产业开发投资的新机遇，是盈利的新突破点。

万科和花样年在应用大数据进行创新性投资方面的经验值得分析。上千万的购房者数据使得花样年具备充分的优势，从居民需求出发，以手机APP的形式将商户与居民联系起来，构建“社区电子商务”平台，在方便快捷的基础上实现精准营销。除了社区电商，花样年控股集团有限公司还构建了金融服务、酒店服务以及文化旅游等八大领域基于移动互联网的大数据业务布局，远远超越了传统意义上的房企业务范围。同样，万科集团日臻完善的大数据处理技术也为之带来了商机。通过对其所掌握的480万业主数据进行挖掘，将社区商业、社区物流、社区医疗和养老等与业主的大数据信息相结合，万科集团提出构建“城市配套服务商”的理念，应用大数据避免了危机。

相比较万科和花样年，世茂集团在投资方面的创新更值得关注。其经营理念认为，“未来购房者买的不仅是一幢房子，更是一种生活体验”；
据此推出了向业主提供健康监控和咨询服务的“健康云”管理业务。通过手机、手表等一些移动设备，适时监控业主健康状况相关数据，并进行分析处理，构建健康方案，为业主做好疾病预防、保持身心健康提供咨询建议，或者为其直接链接实体医疗。其他一些房地产企业比如金地和绿地也开始利用大数据开拓新的业务，相继推出了“智慧城市”、“云服务”等概念；
不再单纯为购房者提供一个遮风挡雨的地方，更侧重服务于消费者的心理需求和精神需求。

国外房地产企业运用自身数据优势进行业务创新的案例同样屡见不鲜。常被用来作为美国大学教学案例的Windermere房地产就是其中的经典之一。该公司通过分析近1亿名驾驶员行车GPS导航信息，为潜在购房者在不同时间段上下班行车线路和时间进行了缜密的规划，切实满足顾客需求，提升服务质量。表1呈现了相关企业利用大数据技术辅助房地产投资与开发决策情况。

2.2 大数据在房地产营销中的应用分析

近年来，在我国某些中小城市，俨然出现了房地产过度开发投资的情况。房屋本来是一种消费品，但是行业看似稳定而高昂的收益率使得大量投资者趋之若鹜。实际上这些城市的吸引力远不如一二线城市，大量开发的结果只能是空置。因此，对这些地方来说，房地产企业如何利用手中的数据促进库存消化才是关键。另外，由于电子商务的普及，人们消费方式的转变使得对商业地产的传统营销模式难以发挥作用。

要解决上述问题，关键是在大数据时代如何做好房地产营销。数据资源是房地产企业提升竞争力的关键之一，庞大的数据来源保证了精准的客户定位，为房地产企业成功营销提供了可能。首先房地产企业可以通过信息系统实现精确营销。凭借房地产商自身的数据优势，建立客户信息系统，将客户进行分类，通过挖掘大数据，提炼出客户信息，有针对性地实现精确营销（见图1）。

此外，也有些大型房企主动转向了电商，对营销模式进行变革。新峰地产规划了五个大数据应用系统，其中房谱网可以根据需求为客户筛选出中意的房产；
自动评估系统通过大数据处理技术实现了对房产价格自动评估的功能，用户只需将房产相关数据输入系统，系统会自动评估出房价，并为用户提供相应的贷款和税费等信息。类似于万达集团的电商运营模式，新峰地产也同样采取线上线下相结合的方式，线下的营销部也会根据客户的线上信息与客户取得联系。这种营销方式需要企业自身既是大数据拥有者又是数据处理技术的领先者，对房地产企业的数据搜集、存储和数据挖掘能力要求很高。

上述营销方式，都是房地产商将原本的业务范围主动拓宽的做法，基本不需要第三方平台（见表2）。而维克托认为，如果房地产商共享数据资源，还可以通过与第三方合作的方式将开发商、家居服务等市场参与方与消费者联系起来，使得大数据的优势更加明显。比如CNFS房地产大数据系统中就包含了从政府到房地产开发商再到二手房交易市场覆盖中国289个城市的房地产数据，有些城市甚至记录了长达十年的庞大数据量。美国著名的众筹公司Realty Mogul也属于这样的第三方平台。Realty Mogul通过互联网众筹的方式搭建起房地产商和投资者之间的桥梁，为那些小规模投资者提供了机会；
而它所提供给投资者的充分的房产信息和分析结果则来自于其掌握的大量数据。宜居中国是轻资产运营的典型代表，它最早提出中国的房地产流通服务商这一理念。借助先进的IT技术，易居推出了独立的“克而瑞房价分析系统”，为超过100万置业用户提供服务。好屋中国通过大量吸收个人购房者信息，整合建立起大数据资源库，通过一定的算法找到购房者需求与房产项目之间的匹配，进而提高房地产交易成交量。凤凰房产网拥有超过160万的访问量，通过对海量数据的有效分析，这些网站可以更好地了解到客户的需求，为房地产商的营销准确定位，以大数据的思维推动房地产业更好发展。自腾讯公司推出即时聊天工具以来，其用户数据量相当可观。去年3月份，腾讯大粤房产与碧桂园山河城的合作就是大数据时代房地产业成功营销的范例。而在此之前，依托于腾讯社交平台和大数据平台，碧桂园十里银滩成功营销，开盘当日即创下了3300套房源的奇迹。在营销方面类似的第三方平台还有很多，他们拥有先进的互联网和数据处理技术，为更好地利用大数据提供了保证。表2呈现了相关企业利用大数据技术来改变或发展营销的模式。

3 大数据在我国房地产企业应用中的挑战

大数据虽然是新事物，但是房地产企业在运用大数据思维进行开发和营销的同时也不能忽略潜在的挑战和威胁：大数据出现在隐私保护上的问题总是难以协调，所要求的海量数据处理能力是目前许多房地产企业并不具备的；
另外房地产企业本身具有的一些特点也使我们在发展大数据应用时面临的挑战。

3.1 来自大数据的问题和应对

房地产企业应用大数据为客户量身定制的服务，必然建立在对其资料充分了解的基础上，甚至当不包含个人信息的数据大到一定程度的时候，对个人身份的识别率也能达到99%以上。这些大量的信息不可避免地包含了许多个人隐私，以当前的道德伦理观不可能对之不予理会。应对这种情况，维克托提出可以通过让数据使用者承担隐私保护的责任，而不是遵循本人许可方可使用这种传统的方式来保护个人隐私；
或者将个人信息数据进行模糊处理，牺牲掉一些精确性来保护个人隐私。这些方法在房地产业的大数据道路上究竟能否可行还有待进一步实践。

大数据的优势不仅仅是在数量上，而是在其涵盖的复杂多样的信息。庞大的非结构化数据在搜集、存储和处理上都不是常规算法或软件能够轻易实现的。大量数据持续快速生成，其价值密度却在降低，如何从中分离出有效的信息对每个房地产企业来讲都是一个不小的挑战。针对这种情况，一方面可以通过制定大数据国家战略，切实推进我国大数据学术研究进程，加快科技成果转化为生产力，增强我国房地产企业大数据处理能力；
另一方面，房地产企业可以将数据委托给第三方处理。不同类型的企业在大数据时代的角色定位不同，目前有许多企业具备专门的大数据处理技术，房地产企业通过类似外包的形式将数据委托给专门的公司处理，而自身专注于信息的使用从而实现纵深发展。

大数据时代既要注重国际交流，又要避免国外先进的数据挖掘技术对我国大数据应用造成冲击。目前，已有一些做数据研究的国外公司看到了我国市场上的海量数据，希望进入中国市场做大数据业务，而目前我国还没有实力相当的企业能够与之抗衡。在这种情况下，可以先与国际企业进行友好合作，带动我国房地产企业大数据业务的发展继而走向国际化。但是在此过程中应注意盈利模式的选择和双方的角色定位。国外的公司应定位于数据中间商，而我国房地产业在数据授权时应注意保留所有权及其潜在价值。

3.2 房地产企业自身的困境和应对

房地产业既是实体经济的支柱又具有一些虚拟经济的特点，比如复杂性、介稳性和高风险性等。这些特点使得房地产企业在应用大数据时的未知数增多：虚拟经济体系对心理预期的变化较为敏感，大数据时代数据的公开和共享有可能影响人们对房地产业的心理预期，对投资需求造成冲击。考虑到房地产虚拟经济的介稳性，一旦受到冲击，房地产业的稳定性就会遭到破坏，影响国民经济发展。因此，房地产企业在应用大数据时既要抓住机遇，勇于创新，又要纵观全局，不能盲目变革。

相比电子商务，房地产业在大数据方面的优势并不突出，目前还存在严重的数据结构不平衡，信息不对称情况。因此，迫切需要一个房地产大数据共享平台，对房地产数据进行备案，并结合房产估价师的努力构建出一个庞大而真实的房地产大数据库。比如住房信息系统的建立和完善，可以对住房监测、公积金和住房保障等相关数据进行统一管理。通过对数据采集方案、数据库系统方案以及数据查询方案的设计，建立一个安全、完整、时效、独立的系统，实现政府部门、企事业单位和个人之间的数据共享。

当前房地产企业发展的趋势是，业务内容综合性越来越强，地域延伸越来越广，企业集团化趋势加强。在这种情况下，如何实现房地产企业有效运营本身就是一个大数据问题。房地产企业需要建立一个大数据库，将企业集团的人、财、物和信息等资源统筹规划，通过数据挖掘进行分析预测，实现一体化运营管理。

一、课堂中的大数据应用

课堂中生成的大数据：

1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。

2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。

课堂大数据的用途

1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善 2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习 3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据

随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课 堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂 练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。

二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点

教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。

三、基于 PADCla 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究 信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析 ，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。

一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。

可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。

其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。

可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。

图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率;右侧为阳寸序图”，显示当前已交卷学生的人数。

图5为测试时每个学生实时作答情况，答对的选项填充为绿色，答错填充为灰色，未选为空白。S-P表用来实时显示学生的正确率及每个题目的作答情况。

图6为单日随堂考成绩分析，是该教师某天在某班的某门课上进行随堂考试成 绩的分析。图7为单日作业提交率分析.是该教师所教的某一班级某天提交某门课的作业情况分析。教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交卷情况。

第一， 教师通过“举手”能够及时了解学生对知识的掌握情况。

第二，教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交卷情况。

第三，教师通过S-P表能够详细的了解每个学生的学习情况。

第四，教师通过“单题选项分布统计图”能够了解每个题目学生整体的掌握情况。

第五，教师通过“成绩等级分布图”能够了解学生成绩等级的分布情况。

第六，教师通过“过程分析图”能够“看到”学生的过程分析图给教师呈现了学生做每个题目做题过程。

四、面向课堂教育信息的数据挖掘研究

维度二学生信息的挖掘“ (1)参与状态:一是观察学生是否全员参与学，二是看有的学生是否参与教，把教与学的角色集于一身。没有学生积极参与的课堂教学，是谈不上开发学生潜能的。

(2)交往状态:一看课堂上是否有多边、丰富、多样的信息联系与信息反馈，二看课堂上的人际交往是否有良好的合作氛围。

(3)思维状态:看学生是否对教师的提问，提示信息作出积极的反馈;学生是否主动提出问题、发表见解。

(4)情绪状态:一看学生是否有适度的紧张感和愉悦感，二看学生能否自我控制与调节学习情绪。有时课堂会突然爆出笑声又嘎然而止，会从激烈的争论转人专注的聆听，就是一种自发并能自控的良好情绪状态。

(5)生成状态:一看学生是否都各尽所能，感到踏实和满足，二看学生是否对后继的学习更有信心，感到轻松。

维度三教师、学生课堂交互信息的挖掘：

五、课堂数据可视化的价值与教学应用

基于网络智能设备的课堂数据可视化，一方面继承了数据可视化“一图胜千言”的表达优势，另一方面又通过技术将已构建教学关联的课堂数据，以即时反馈、全局展示、动态累积、趣味呈现的方式应用于课堂教学各环节和活动中，在支持课堂管理的同时，着重突出“可视化”的教学互动及教学的动态生成，促进了教学过程的不断改进。

课堂数据可视化的内涵：数据可视化借助图表、图像形象地呈现数据，支持用户直观了解数据本身，分析蕴含在数据背后的信息与数量关系，其主要目标在于“通过图形化的手段清晰有效地传达信息”，帮助人们“揭示趋势、探索来源、获取新知”。

研究表明，大脑要处理的信息多跟视觉有关，超过 80%的大脑细胞是处理视觉信息的，人们在加工视觉信息时认知负荷很低，所需努力极其微小（Sibbet，2010）。数据可视化充分应用“一图胜千言”的可视化表达方式，具有显著的沟通力、呈现力与吸引力，在课堂教学中常被用于呈现教学信息，通过图形图像的方式增进学生对教学内容的理解与认知，支持学生学习过程中的认知建构，或是对已记录的教学数据加以可视化，便于后期的比较与分析。

其应用主要包括获取课堂表现数据、呈示可视化结果、自主调整反馈三个基本流程。各流程间顺序并不固定，可根据教学实际灵活调整，通过这些流程的不断应用促成教学改进的良性循环，如图

其中“获取课堂表现数据”，通常指通过应用智能设备获取学生课堂表现数据，主要有行为表现、认知表现和情感表现三类。

1.课堂数据可视化应用带来课堂形态的新变革

首先，课堂数据可视化的应用使课堂交互真正得以“实时实地”。

如使用课堂应答工具Socrative可即时了解学生对某一知识点的掌握情况，从而减少师生间反馈所需的时间，促使课堂交互真正实现“实时实地”。

其次，课堂数据可视化应用可自主设置课堂交互的透明度，在充分尊重学生的同时增进课堂交互的自由度。如 Socrative 可在不同测试题型如简答题中设置是否匿名，为课堂中的学生创设毫无压力的表达空间，使其更愿意且更真实地表达自己。

第三，课堂数据可视化应用可使课堂交互充分面向个体和全体学生。如 Cla Dojo 将全体学生行为表现信息置于单一界面中，教师可以通过这种可视化的方式即时了解个体和全体学生的行为表现情况。

2.课堂数据可视化应用是教师数据素养发展的重要内容 课堂数据可视化一方面将数据应用渗透于教师教学与沟通交流的各环节和各层面，另一方面在技术应用上简化了教师数据统计与分析的工作，使教师能够切实关注基于数据的教学发展而非数据本身。

3.课堂数据可视化应用推进教师技术应用的优化变革

课堂数据可视化应用实则是基于数据的技术应用，这种基于数据的技术应用在教学整合的“相对优越性”、教师教学的“兼容性”、教学效果的“可观察性”上均较传统的技术应用更能激发教师应用技术的积极性与主动性。一是数据与教学切实关联，二是数据具有动态性特征，三是数据具有一定的指示作用。

课堂数据可视化教学应用案例 1.Cla Dojo简介

Cla Dojo是一款免费的基于学生行为数据可视化的课堂行为管理网络工具，旨在帮助教师管理课堂和改进学生行为表现。这项功能主要通过四个环节实现：（1）量化学生行为，（2）评估学生行为，（3）呈示学生行为得分，（4）生成学生“行为报告”。

3.基于Cla Dojo的课堂数据可视化教学应用 （1） 激发全员共同参与 （2） 创设游戏化课堂 可将学生课堂行为管理作为游戏机制，通过将数据应用和趣味呈示的色彩、声音、时间乃至学生个人形象相关联，从个性化形象设置、评估过程到竞争机制、互动反馈等方面。具体可从以下三方面考虑：一是为所有学生设置独特的卡通人物形象。二是重视学生行为评估过程的游戏化。三是充分应用 Cla Dojo 所提供的随机抽取、计时器和倒计时等功能，开展各种各样的趣味活动，有效提高学生的课堂参与。

（3） 展开即时、全面、自主的教学互动 （4）增进教育利益相关者间的协作交流 Cla Dojo 除了在课堂教学中作为学生行为的即时评价与管理工具外，还会对学生的行为表现加以记录和存储，并以“行为报告单”的方式动态呈现出“整个班级”或单个学生在某一段时间内的发展变化情况。Cla Dojo根据教师、家长和学生的应用特征为各自提供了不同的应用界面，方便教师、家长和学生即时查看学生的行为表现。

六、学习仪表盘：大数据时代的新型学习支持工具

学习仪表盘基于信息跟踪技术和镜像技术，对学习者的学习行为、习惯、情绪、兴趣等信息进行记录和追踪，通过分析与可视化、个性化的显示，为在线教育的学习者、教师、研究者、教育管理者等提供多层次的学习支持，帮助学习者实现自我认知、学习反思以及意义建构，促进学习新方法或模式的产生。

应用案例

（1）可汗学院学习仪表盘 在这一学习仪表盘中，要学的知识被精细切割为上百个知识点并可视化为由

549 个小格组成的“任务进度”图，其中每个小格代表并链接一个知识点要完成的学 习任务，其颜色深浅表示了学习者对该知识点的掌握程度。学习者可以设计个性化 的学习路径并自由选择想要学习的知识点，还可以通过练习或测试提升对某一知识点的掌握程度

（2）“快乐学”学习仪表盘

学生入口的仪表盘页面能够显示学生在练习过程中的错题类型与数量，并通过分析学生在学习中的弱点与盲点生成个性化练习题，帮助学生强化和提高。教师入口的仪表盘页面既能够支持师生间一对一的交互，又能基于对学习者的数据分析辅助教师生成个性化试卷，从而实现个性化教学。家长入口的仪表盘页面在可视化子女总体学习指数（如图4所示）的同时，还可以显示某类知识点的具体学习情况

多对象学习支持

学习者。学习仪表盘可以追踪学习者的学习过程与结果并提供多种反馈信息，包括对课程参与情况的反馈，如学习材料使用情况、在线活动参与度、论坛参与率、在线测试成绩、作业及考试成绩等;学习者在学习共同体内的学习情况反馈，如学习进度的比较与推荐、学习策略建议等;学习者学业进步的总体反馈，包括学习情况总结、参与各种学习活动及使用各种信息技术工具的情况总结等。

教学者。学习仪表盘具有可定制性与可扩展性，可以满足教师多方面的教学需求。( Siemens et al.,2011)首先，教师可以通过学习仪表盘更深刻地了解学习者个体与群体的学习情况，如学生对于个人进步的感知、学习中的情绪情感体验、话题讨论的参与程度、实时学习检测情况以及与检测内容相对应的在线学习活动参与情况等，使教师可以获取学习情境中更为全面但却不太有形(Le Tangible )的信息，从而追踪并掌握影响学习者持续学习参与度(Sustained Learner Engagement)的因素。其次，学习仪表盘提供了一些便捷的插件，可以让教师选择和定制对信息和数据的分析角度，从而帮助教师及时发现和预测“处于危险状态”的学生并进行干预，如个性化谈话、学习方法建议、学习材料补充等。另外，学习仪表盘具有良好的开放性，教师可以方便地与同校或外校的教师共享信息资源。

大数据时代的信息分析平台搭建安装报告

一、平台搭建

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。

问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。

问题二：当时未找到TCP/IP属性这一栏

解决办法：当时未找到TCP/IP属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。

问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件

解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaleDW”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步

问题四：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长。

解决办法：在此处的SQL server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对

解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）

这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。

问题六：由于发生以下连接问题，无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称，请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡，然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”，所以我就打开数据库属性页面：图1-图2 图一：

图二：

解决办法：解决办法: 图2步骤1：从图1到图2后，将目标下的“服务器” 成自己的SQL SERVER服务器名称行SQL ServerManagement Studio可以）步骤2：点确定后，选择“处理”，就可以成功部署了。

问题七：无法登陆界面如图：

解决方法：尝试了其他用户登陆，就好了

二、心得体会

（1）在几周的学习中，通过老师课堂上耐心细致的讲解，耐心的指导我们如何一步一步的安装软件，以及老师那些简单清晰明了的课件，是我了解了SQL的基础知识，学会了如何创建数据库，以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程，从中经历了也体会到了很多感受，面临不同的知识组织，我们也遇到不同困难。

数据隐藏着有价值的模式和信息，在以往的时间才能提取这些信息。如今的各种资源，如硬件、云结构和开源软件使得大数据的处理方法更为方便和廉价。大数据的规模是传统IT架构所面临的直接挑战。要求可扩展的储存和分布方式来完成查询。传统的关系数据库无法处

理大数据的规模。

大数据进修学习内容模板：

LINUX安装，文件系统，系统性能分析 HAdoop学习原理

大数据飞速发展时代，做一个合格的大数据开发工程师，只有不断完善自己，不断提高自己技术水平，这是一门神奇的课程。

2、在学习SQL的过程中，让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库，也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了，也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力，上网查阅的能力，。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境，是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结，每个人对自己的分工更加的明确，也锻炼了我们的团结协作，互帮互助的能力。

3、如果再有机会进行平台搭建，会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误，在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。

总结，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。

三、结语

叙述小组内每个组员在这次的项目里各自分工和完成情况，组长需给组员打分，10分为满分

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