高校图书馆大数据应用研究——以温州大学图书馆为例

大数据时代下,高校图书馆如何利用大数据分析,并引入到日常管理工作,是摆在管理者面前的机遇和挑战。本文从国内外大数据的现状出发,从高校图书馆大数据来源、获取方法、大数据分析等入手揭示高校图书馆大数据。急读者之所急,想读者之所想,利用好大数据推动图书馆智慧化服务。     

浅析大数据

信息社会的快速发展引发了数据规模的爆炸式增长,大数据中蕴含了巨大的经济、社会和商业价值。本文分析了大数据的特点,以及这些特点对大数据分析带来的挑战。     

大数据分析处理技术新体系的思考

近年来,大数据技术与系统在性能和效率方面已经取得了显著的提升,大数据应用到各个行业,赋能产业智能化发展,成为信息社会进入智能化阶段的关键要素。然而,大数据技术发展也面临着更深层次的挑战,如数据泛滥与高价值数据缺失并存、大数据分析研判复杂不确定、数据流通共享与数据可信安全使用难以兼顾等。这些挑战将推动大数据分析处理技术的创新变革,促进新技术体系的建立与发展。文章面向大数据分析处理面临的新架构、新模式、新范式和安全可信需求,提出构建新一代大数据分析处理系统栈,探索大数据价值利用新范式,并展望新技术体系下的牵引性需求与重大应用。     

Excel数据分析功能的几点应用

Excel提供了多种数据分析手段,从函数、分析工具库、加载宏等,一直到数据透视表和数据透视图。让我们对数据进行归纳后,能够利用这些函数和图表对数据进行分析。本文中介绍了怎样巧妙地利用Excel XP的数据分析功能,以解决教育教学工作中经常遇到的问题,如分析学生成绩分布频率、分析前期课程与后继课程之间的相关性等等。     

数据挖掘技术在校园一卡通系统中的应用研究

本文提出一卡通数据挖掘的功能需求,并建立了一卡通数据挖掘架构。采用数据分析和数据挖掘技术对一卡通数据进行深度处理,为学校图书采购、奖学金发放、补助发放以及各项政策制度的制定等提供数据支撑。以适应学校信息化发展,方便师生日常学习生活。     

试论高校学生公寓管理中的数据分析

高校学生公寓管理过程中会产生大量的数据,由于不少管理者对数据分析技术缺乏足够的了解,往往难以对这些数据进行深度挖掘和运用,在一定程度上制约着高校学生公寓管理水平和研究水平的提高。本文在分析高校学生公寓数据管理现状和数据分析应遵循的基本原则的基础上,运用数理分析方法和SPSS统计软件,选择学生意见、服务人员不合格两个公寓管理服务过程中的典型实例,进行了一些数据分析的尝试,希望能对高校公寓管理者有所帮助。     

基于扩展质量功能展开和网络图的产品大数据分析方法及其应用探讨

现有大数据分析方法存在侧重算法提升而忽视数据固有关系、难以综合分析网络形态数据之间连动关系的问题。为解决这些问题,提出了一个基于扩展QFD和网络图的产品大数据分析方法。该方法由面向数据关系的扩展QFD、基于网络图的产品大数据关系描述模型和基于该描述模型的产品大数据分析模型组成。该方法有助于厘清产品各类数据间的固有关系,可将具有复杂结构、多重关系的数据以清晰的网络结构表现出来,并可综合利用多种大数据分析模型对产品大数据进行模式探索,从而达到从海量数据中获取关键数据、发现新数据及数据间的新关系等目标。解决了现有大数据分析方法忽视数据固有关系、难以综合分析数据间连动关系的问题,使数据建模与算法技术更好地结合。     

大数据时代下数据分析理念的辨析

本文分析了大数据的概念和大数据时代的特征,对大数据时代的数据分析理念进行了探讨。笔者认为大数据时代数据分析需要结合统计学思想,创新数据分析理念,完善数据分析程序和方法,使其发挥出超越传统统计分析不可比拟的优势。     

浅谈校园网大数据分析

近些年来,大数据技术迅猛发展,高校成了大数据应用的新阵地。校园网承载了学校教学、科研、办公、生活等多种业务,网络上数据量巨大,很适合使用大数据分析的方法来研究这些数据。本文以南昌大学为例,阐述校园网大数据的架构和应用案例。     

一种基于可信计算的多方合作数据分析共享平台设计

<正>多方合作数据分析和共享在当今数字时代具有极高的重要性。数据的不断生成和共享已经成为商业、科研、医疗等领域的关键驱动因素。然而，随着数据的广泛使用，涉及的隐私和安全性问题日益显著。数据的敏感性和隐私性使得如何安全地进行多方合作数据分析和共享成为一个关键问题。当前的数据分析平台和共享机制在这方面存在一系列挑战，需要更加可信的解决方案来应对这些问题。