數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)全文(5篇)

［摘要］伴隨著大數(shù)據(jù)、移動(dòng)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(huì)和生活的各個(gè)方面。我國(guó)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(duì)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(gè)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(guó)內(nèi)外研究開發(fā)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)

1．1現(xiàn)狀與趨勢(shì)

在當(dāng)今大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)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(shì)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(zhǎng)，“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(chǔ)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(chǔ)、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(guó)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(guó)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(cè)哪些學(xué)生可能會(huì)無法順利完成課程，它基于商業(yè)分析平臺(tái)開發(fā)了一個(gè)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(zhǎng)等數(shù)據(jù)信息，來預(yù)測(cè)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。

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)?；⒓s化的高速增長(zhǎng)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(cè)的工作質(zhì)量上入手。文章對(duì)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(cāng)庫;監(jiān)測(cè)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(tái)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(cè)分析系統(tǒng)提供了重要的支撐。智能檢測(cè)分析系統(tǒng)的建構(gòu)，有利于提升畜產(chǎn)品檢測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)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(duì)目前畜產(chǎn)品的檢測(cè)，其數(shù)據(jù)處理主要存在3個(gè)問題:(1)畜產(chǎn)品檢測(cè)注重檢測(cè)方法的使用和創(chuàng)新，檢測(cè)設(shè)備的培訓(xùn)和升級(jí)，檢測(cè)人員的指導(dǎo)和培訓(xùn)，而對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)分析不夠重視，沒有深度發(fā)掘測(cè)試數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。(2)各類檢測(cè)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(jiǎn)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(chǔ)和處理也不同，測(cè)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(duì)應(yīng)的畜產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

2大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(cè)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(cè)機(jī)構(gòu)通過網(wǎng)絡(luò)的公開檢測(cè)數(shù)據(jù)，比較分散，可以利用爬蟲軟件進(jìn)行抓?。?］。對(duì)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(duì)相關(guān)網(wǎng)站進(jìn)行分析，觀察所檢測(cè)數(shù)據(jù)的更新情況。其次定量，要準(zhǔn)確地識(shí)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(guó)家、省、市、縣和具有檢測(cè)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。可以從可信溯源(信息的不同來源進(jìn)行分析，省市級(jí)的信息比較重要和真實(shí))、動(dòng)態(tài)輪詢(根據(jù)后期分析和預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)源之前的重要性權(quán)重進(jìn)行動(dòng)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(duì)待。

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(chǔ)技術(shù)，設(shè)計(jì)了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)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(tái)，測(cè)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(tái)；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(guó)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(chǔ)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(gè)系統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)。由于各系統(tǒng)相對(duì)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(duì)高校的信息化建設(shè)會(huì)更有意義。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是在現(xiàn)有各應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對(duì)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(tái)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(duì)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(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(duì)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(jiǎn)介

Hadoop[1]是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，充分利用集群的優(yōu)勢(shì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算和存儲(chǔ)。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(chǔ)集群中所有存儲(chǔ)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(gè)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(gè)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)

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(tái)。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(tái)用戶享受平臺(tái)存儲(chǔ)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(tái)測(cè)試結(jié)果表明，該平臺(tái)可根據(jù)學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)行為提供個(gè)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(tái)教育資源存儲(chǔ)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(tái)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(chǔ)

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(tái)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(tái)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(dòng)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(chǔ)特點(diǎn)[2]，構(gòu)建大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智慧教育平臺(tái)，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(jiǎn)化智慧教育平臺(tái)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(tái)，為平臺(tái)使用者提供存儲(chǔ)文件、課程管理和課程等服務(wù)。發(fā)展智慧教育云平臺(tái)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(tái)。

1智慧教育平臺(tái)設(shè)計(jì)

1.1大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺(tái)

智慧教育平臺(tái)采用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的分布式框架。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺(tái)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(tái)設(shè)計(jì)過程中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺(tái)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(chǔ)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)。

摘要：我國(guó)正從工程教育大國(guó)轉(zhuǎn)向工程教育強(qiáng)國(guó)，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(shí)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(chǎng)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(shì)[1]。教育部早在2015年發(fā)文對(duì)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(dòng)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(gè)寬泛的知識(shí)性要求，對(duì)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(shí)點(diǎn)、簡(jiǎn)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