作業質檢大數據

Ⅰ 如何提高質檢機構檢驗數據的准確性和有效性

對分析而言，數據就是產品，保證產品的質量是每個行業的最終目的。什麼樣的產品是好的，對於分析就是數據的准確性。准確的數據對生產有好的指導作用，不準確的數據就有可能造成設備的損壞和生產的停歇，對於大型工廠來說損失是慘重的。我們也知道對於咱廠，每次開停車都會在人力及資金上付出很多，所以我們不希望因為數據的問題引起不必要的爭端，所以正確分析，報出正確結果是我們分析人不能推脫的責任和義務。對於我們質檢中心是我廠的質量檢驗部門，主要承擔著各種外進原燃料、廠內工序間產品的質量檢驗及外發產品的質量控制工作任務，檢驗數據的准確性對各生產環節的順利進行都起到了至關重要的作用，同時，各種外發產品的質量得到保證，就會為企業樹立良好的外部形象和信譽度，為企業發展開拓更為廣闊的市場空間，因此，保證各種外進物料及外發產品的質量情況得到及時准確的反映就顯得十分必要，那麼如何能保證檢驗所得數據准確性呢，影響檢驗數據准確性的因素又有哪些呢？現在我們就來簡單探討一下。 先有甲醇崗人員回答 張回答：對於甲醇崗的分析我接觸的時間較晚，我是初來的員工，到處都要學習，對於現在我掌握的情況，我想說的是:平行分析是檢驗分析數據准確的好方法，比如說當一個數據分析有異常的情況時，就是與平常分析不一樣，就要重復分析一次或著兩次，當確定取樣正確的情況下，假如復核的幾次還是與第一次一樣的情況下，就可判斷分析數據是正確的，在此種情況下作為分析人就要趕快與工藝人聯系，告知其情況，以做到分析是工藝的眼睛的作用。 許接著說：張嵐說的對，我比她早來些，除她說的情況外，我認為保證數據的准確性還要做到對分析項目的質的了解，做到知其然，知其所以然，在清醒的認識中提高分析的准確性。 沈說:菊香和張嵐說的都很好，我要說的是：目前，質檢中心檢驗作業區所採取的檢驗方法主要由化學分析和儀器分析兩部分構成，首先，就化學分析方法而言，影響檢驗數據准確性的因素主要有以下幾個方面。 第一，檢驗試驗操作規程是否符合國家標准。所採用的操作規程是否適合所檢驗的物料的各分析元素的需要，直接決定著檢驗結果的准確與否，對分析結果的准確性起到了至關重要的決定性作用，那麼，必須要選擇適合各分析項目的操作規程，才能保證檢驗數據的准確性。目前，在我們質檢中心各化驗室所採用的各種分析方法基本都是依據《龍宇煤化工分析操作規程》中所包含的操作規程來執行，此規程是由質量檢驗相關工程技術人員依據國家標准相關內容及結合煤化工所檢驗各種物料工作需要而編寫，基本能夠滿足檢驗工作需要。但是，隨著國家標準的不斷更新，檢驗方法的逐步成熟，《煤化工檢驗試驗操作規程》中所涉及的一些原有的檢驗方法已不適合檢驗工作需要，已被新的分析方法所取代，在這種情況下，修訂和完善檢驗試驗操作規程就顯得尤為重要，我們質檢中心技術科相關技術人員，會同從事各檢驗項目相關工作人員，對檢驗試驗規程進行了重新修訂和完善，力求跟上檢驗方法發展步伐，滿足檢驗工作需要，現在檢驗所採用的分析方法，全部參照國標中相關內容執行，這樣就消除了由於方法不完善所產生的檢驗數據的誤差，充分保證了各種物料檢驗數據的准確性，為其他相關生產單位提供准確可靠的質量情況參考信息。 第二，檢驗所用各種材料及設備是否符合使用要求。在化學分析中，要用到標准樣品、化學葯品、玻璃儀器、量器具以及相關的各種設備，那麼這些材料及設備是否滿足檢驗工作需要，直接決定了檢驗數據的准確性。在所使用的化學葯品方面，由於不同廠家所生產的葯品質量水平不一致或同一廠家所生產的不同批次的葯品的質量水平有差別，就拿酸類而言，分為優級純、分析純、化學純等幾種，不同的分析方法對使用葯品的純度等級要求不一致，如果葯品的純度達不到要求，可能就會導致同一試樣的分析結果的重現性出現偏差，只有保證化學葯品質量滿足檢驗需求，才能使分析過程中所得出的檢驗數據准確，保證所分析試樣的結果及時報出，為其他相關生產環節提供有效的指導作用；在玻璃儀器方面，燒杯、量筒、錐形瓶、容量瓶等，質量是否符合檢驗要求，對檢驗結果的准確性也存在一定的影響，如果平行使用的一批玻璃儀器的精確度不一致或不同廠家生產的玻璃儀器質量水平不一致，對所計算出的結果就會產生一定的誤差，因此，保證檢驗量器具符合使用要求，就能使檢驗數據准確性得到保證；在使用的設備方面，馬弗爐、天平、分光光度計等，設備是否滿足檢驗工作需要，對檢驗結果的准確性也存在一定的影響。定期對檢驗所使用各種設備進行檢定，保證設備能夠正常運行，滿足檢驗工作需要，這樣就能使檢驗數據的准確性得到保證。滿足以上幾方面要求，就能消除分析過程中所產生的系統誤差，保證檢驗結果的准確。 第三，從業人員素質是否滿足工作需求。由於目前檢驗系統從業人員素質參差不齊，在檢驗過程中，對檢驗操作規程的理解程度可能不一致，同時，由於原有的培訓上崗制度基本為有經驗的化驗人員來帶新上崗的員工，沒有接受過正規的理論知識及實際操作方面的培訓，對檢驗過程中的一些操作方法掌握的不好，不能熟練掌握整個分析步驟，這樣對檢驗數據的准確性就會產生一定的影響。現在，質檢中心開展了學習年活動，定期組織員工開展業務知識等相關內容的培訓工作，大大提高了各崗位從業人員的業務素質和技術水平，同時，每半年進行一次操作技能考試，對員工的技術水平的提高也起到了積極的促進作用，使相關崗位人員的技術水平適合本崗位檢驗工作需要，這樣就保證了檢驗過程中操作規程的徹底貫徹執行，完全按照標准化操作方法開展各項質檢工作，為提供准確可靠的檢驗質量信息奠定了堅實的基礎。 第四，檢驗環境是否符合檢驗工作需要。在檢驗分析過程中，環境是否滿足檢驗要求，對化驗所得的檢驗數據的准確性也存在一定的影響。如標准溶液要在室溫下進行保存，才能保證濃度在一定時間內保持一致，若是存放標准溶液的操作室內溫度過高或過低都會使溶液的濃度發生一些變化，這樣檢驗所得的數據就會受到一定的影響，檢驗數據的准確性可能就無法得到保證，因此，保證檢驗環境滿足工作需要，就會消除所產生的系統誤差，保證檢驗所得數據准確無誤。 吳接著說：巧星剛針對化學分析方法做了討論，那我就從儀器分析方面說一下一些提高准確性的問題，具體我認為有以下幾個方面。 第一，儀器本身的性能。儀器穩定運行是保證數據准確可靠的一個必備前提條件，儀器在安裝調試過程中，根據檢驗工作需要，工程師用生產過程中的檢驗物料進行繪制標准曲線，曲線的准確與否直接關繫到檢驗數據的准確性，因此，要定期檢查曲線是否漂移，如瓶裝標氣就是用來衡量色譜曲線准確與否的重要參考依據。 第二，儀器日常維護是否到位。在儀器的日常使用過程中，由於所分析樣品不一致，曲線可能會發生平移或轉動，因此，要定期對儀器的曲線進行校正，同時，儀器內部的一些元件及常用的一些備件可能由於長時間運行需要更換與修復，如色譜分析儀的進樣口部位，在分析試樣的過程中，由於隔墊的的破損或松動，使儀器的出峰時間發生變化，只有對隔墊進行更換或者旋緊進樣口螺母等，才能使儀器正常運行。 第三，環境因素是否滿足儀器運行要求。 第四，樣品制備要滿足檢驗需要。 第五，從事儀器分析工作人員對儀器分析方法掌握情況。如果從業人員對儀器分析技術規程掌握的不好，不能使儀器分析過程按照標准進行，可能對檢驗數據准確性造成一定的影響，因此，要對從事儀器分析人員進行系統的培訓，讓他們完全掌握儀器分析方法，才能保證儀器分析結果的准確性。 今天的討論是豐富的，通過這次討論我相信大家對准確分析有了更深刻的了解，希望大家能通過本次討論認真思考，共同進步，為以後的准確分析，精確分析打下良好的基礎。

Ⅱ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

Ⅲ 企業如何選擇合適的大數據產品測試基準

數據中心支持一鍵快速部署（祼機部署），無需人工安裝伺服器操作系統、支持環境（依賴運行庫）等工作，方便快捷。支持數據導入導出，初始數據基礎庫可以批量導入減輕初期人工錄入的工作量，生成的匯總報表可以導出為標准格式的文件供報告或列印。支持與第三方MIS系統對接，可以對接校園網的一卡通系統、企業辦公OA系統、製造業ERP系統等，將終端數據和業務數據形成關聯。通過大數據分析系統准確把握關聯數據之間的變化聯系，幫助企業預測變化、防範風險。
● 一站式數據生命周期的管理
多工種協同作業管理大數據採集、清洗、加工和應用環節所有資源和任務的操作系統，為企業進行全鏈路的大數據管理，幫助企業管理數據資產並創造商業價值。
1. 貼近客戶管理的三級組織架構
實現多租戶的資源管理。管理員、租戶所有者和用戶三級用戶體系，更好地與企業的組織架構對應，實現不同部門間對資源的隔離，支持各種公司在平台上順利完成數據相關工作。
2. 豐富的技術組件支持
將CDH、HDP等底層開源平台的優秀技術組件，有機結合在一起。比如CDH 的Impala，HDP的Ambari、Ranger，Spark，Map-R的Drill等。各個組件可統一管理，方便用戶的業務需求。面向不同業務可個性化定製，隨時接入各種大數據處理組件。
● 全流程可視化視窗操作
與以往的大數據工具、平台相比，具有全流程可視化的操作界面，系統化的數據處理流程，智能化的操作向導以及協同化的作業平台。無需輸入復雜參數配置命令，通過拖拽以及簡單選參配置的方式進行大數據應用、探索、數據流問題查找等。
● 數據治理
包含元數據管理和數據質量稽核功能。元數據協助企業管理數據資產，形成統一的信息地圖，解決數據孤島，提高數據質量；數據質量稽核能把控整個數據鏈路的數據質量，從數據的完整性、一致性、唯一性等多個層面輕松實現對數據的全面稽核和預警，提高數據使用質量，更好的指導決策者。
● 安全穩定
多租戶模式能夠保證數據隔離、資源隔離。基於Ranger的許可權管理，細化到列級別的數據許可權控制，能夠實現租戶、用戶、組織、角色的打通。在統一的環境下授權、管理，用戶在平台上使用時，所有許可權觸點都可以得到有效控制。

Ⅳ 分布式認知工業互聯網平台如何賦能企業數字化轉型

峰會將進一步探討區塊鏈在與其它數字技術融合創新之後，如何通過打造可信數字底座，保護數據隱私，挖掘數據價值，賦能和加速各行各業的數字化轉型。

在峰會開始前，區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉團隊圍繞「區塊鏈如何賦能數字化轉型」這一問題，撰寫系列行業研究報告，深度解讀在新基建和數字化遷徙背景下，區塊鏈如何與其它技術融合發展，發揮信息基礎設施應有的作用。

本文作者：王普玉 校對：鄒傳偉

根據北京國信數字化轉型技術研究院（國信院）與中關村信息技術和實體經濟融合發展聯盟（中信聯）給出的定義，數字化轉型是順應新一輪 科技 革命和產業變革趨勢，不斷深化應用雲計算、大數據、物聯網、人工智慧、區塊鏈等新一代信息技術，激發數據要素創新驅動潛能，打造提升信息時代生存和發展能力，加速業務優化升級和創新轉型，改造提升傳統動能，培育發展新動能，創造、傳遞並獲取新價值，實現轉型升級和創新發展的過程。圍繞數字化轉型，本文將討論以下三個問題：第一、從企業層面，為什麼要數字化轉型？第二、工業互聯網平台在數字化轉型中有什麼作用？第三、分布式認知工業互聯網在企業數字化轉型中能提供什麼？

一

數字化轉型發展

在激烈的市場競爭中，企業需要依靠產品質量、價格、服務以及長期積累的品牌形象來維持市場競爭力，但隨著我國人口紅利消失導致的人力成本上漲，以及國際貿易形勢不明朗及疫情影響導致的市場發展受阻，讓企業原有競爭優勢正在消失，處於價值鏈最底層的工業企業更是雪上加霜。該如何走出困境？目前主要從兩方面破冰，第一種是降低運營成本繼續保持價格優勢；第二種是通過創新商業模式擴大市場銷售來提升利潤。

在討論運營成本前，我們引入兩組概念，第一組是供應鏈模式：供給推動式和需求拉動式；第二組是四大利潤源。

1、供應鏈模式

供給推動式是指企業根據市場預測數據進行產品設計、生產及銷售；

而需求拉動式是指企業根據市場訂單，按需進行快速響應，通過高效計劃、組織、協調和控制來滿足產品生產及供應。

2、四大利潤源

市場永遠在追求著更低的價格和更高的質量。在價格控制方面，如表1所示，主要經歷了四個階段：第一階段主要通過控制原材料成本、擴大規模效應獲取利潤。當第一利潤源觸及上限時，開始了第二利潤源，通過精益管理提升企業內工作效率及延長員工的工作時間來降低用工成本。在新的利潤源再次進入上限時，人們發現物流成本占據企業總運營成本的30%，因此，降低物流成本成為第三利潤源。

表1 四大利潤源對比

前三個利潤源均是圍繞企業內部成本控制來增加收益，但當企業內部運營成本節省達到上限時，人們注意到上游供應商及下遊客戶的運營管理問題。一個具備完整功能的產品進入市場前，需要供應鏈上多個公司的共同配合，其中任何一家企業的高運營成本都會導致最終產品的價格上漲，這會使產品在激烈的市場競爭中喪失競爭力。於是圍繞著供應鏈信息集成及信息共享開始了新一輪的降成本浪潮，被稱為第四利潤源。

如表1所示，從第一到第四利潤源，每一階段都有各種系統在信息處理、存儲和管理中的支撐，例如生產執行管理系統MES，企業資源管理ERP，倉儲管理系統WMS，供應鏈管理系統SCM等等。

在經歷了四個利潤源後，未來新的利潤源又在哪裡？政府、企業、研究機構都在嘗試尋找答案，例如上海第二工業大學郝皓教授在2015年提出將逆向物流作為第五利潤源，通過逆向物流實現產品再銷售、再利用、再循環和再製造的全生命周期管理。也有企業認為以需求拉動式為導向的個性化定製將成為第五利潤源。以上說法都有道理，但都不準確，本文認為，真正的第五利潤源已經在路上，即企業數字化轉型。在過去十幾年，技術的快速發展衍生出大量新的商業模式，包括新零售、直播帶貨、社區團購等，但上游工業領域卻依然保持著傳統的運作模式，無論是逆向物流發展帶動全生命周期閉環管理，還是C2M定製化商業模式，都需要依賴於各環節的快速響應，對企業數字化管理要求高。因此，無論是企業對新利潤源挖掘的需要，還是市場端的需求，工業企業數字化轉型勢在必行。

不同於前四個利潤源的相互獨立，第五利潤源是應用新技術重新賦予第一、二、三、四利潤源全新的生命，同時由數據驅動的創新商業模式將大量出現。因此，第五利潤源不僅能夠降低運營成本，也能夠提高主動盈利能力。

二

工業互聯網平台的價值

1、工業互聯網平台之第一利潤源

IT與OT的融合，實現人、機、物、料、法、環的數據實時採集及傳輸，能夠做到生產過程的實時監測，再應用AI、大數據分析等技術實現自動化智能巡檢、智能質檢、智能故障預測、智能參數調優、智能耗能優化、智能設備運維、智能盤點等，能提高生產作業效率、降低成本，從單機智能升級為系統智能。

2、工業互聯網平台之第二利潤源

傳統製造業的管理一直圍繞著人，產品從0到1的過程，依靠人力難以實現或實現效率低的工作，可以使用機械設備替代，而經過工業革命和信息化時代的影響，出現了大量節省人力的機械設備和操作系統（MRP、MRPII、MES等），讓生產效率提升、生產成本降低。隨著信息技術的發展，雖然有滯後數據可以作為參考，但其本質依然圍繞人的經驗和人的現場操作。而工業互聯網能夠賦予第二利潤源全新的角色，從運營管理中解放人的執行任務，例如質檢、故障排查等工作通過AI和大數據分析實現運營智能化管理。在執行人員減少後，企業需要更多創新者，讓企業創新發展迭代速度更快。其次，隨著人的經驗積累轉換為知識圖譜，將經驗和知識域可視化，指導人工智慧演算法迭代和決策制定。

3、工業互聯網之第三利潤源

在工業物聯網領域，物流發展走在比較靠前，經歷了人工物流、機械物流、自動化物流到現在智能物流，物流的管理效率和成本得到了極大改善。例如運輸管理，從早期貨物運輸監控數據需要依賴於運輸工具掛靠點的數據回傳及匯總，到現在能夠通過GPS、RFID、各類感測器，實時掌握運輸途中貨物的溫濕度、地理位置和件數等信息，能夠根據運輸目的地和實時交通擁堵情況對運輸線路規劃等。受技術、資本等各方面影響，目前智能物流主要在第三方物流企業和電商企業發展迅速，而工業企業物流發展較為緩慢，大多仍處於機械物流和自動化物流階段。工業互聯網平台能夠幫助工業企業實現快速升級轉型，降低系統開發技術難度和成本，IaaS、PaaS、SaaS等平台能夠減少系統從0到1開發時間，實現快速低成本數字化轉型升級。

4、工業互聯網之第四利潤源

供應鏈集成在一定程度上提升企業合作、降低供應鏈成本以及庫存牛鞭效應[1]，但無論企業內部供應鏈還是 社會 供應鏈，遺留了一個對多方協作卡脖子的問題，即數據孤島問題。前面我們介紹第一到第四利潤源，提到了MRP、MRPII、ERP、SAP、MES、SCM等系統，每個系統如同孤立的數據煙囪，對協作效率有著極大影響。主要有兩方面原因：第一、現有EDI數據孤島打通方案成本高，中小企業難以負擔；第二、涉及供需多方協作時，彼此缺乏信任，不願將企業內部數據共享給外部。工業互聯網平台提供多種數據採集及處理解決方案，打破數據孤島，實現數據無阻礙流轉。在數據使用中，通過隱私計算保證數據安全，同時合理授權，讓數據可用不可見，解決數據共享的後顧之憂。

5、工業互聯網平台之第五利潤源

在數字化1.0階段，屬於人適應系統；而進入數字化2.0階段，適應公司現有作業模式的定製化軟體將起著至關重要的作用。

圖1：數字化轉型1.0和2.0階段的對比

因此，從技術角度，平台如何讓企業快速及高效地完成定製化軟體的開發，這將對工業企業數字化轉型起著非常重要的作用。從市場現有產品看，包括基礎設施即服務IaaS，平台即服務PaaS和軟體即服務SaaS,能夠讓工業企業方便地利用平台提供商現成的低代碼、甚至零代碼工具完成系統開發，實現「人人都能做開發者」，即解決「技術人員不懂業務，業務人員不懂技術，開發的系統不好用」問題。未來低代碼（或零代碼）開發工具如同word、excel等辦公軟體，平台把各類介面做成圖形界面，讓不懂代碼開發的人，通過圖標拖拉的方式，開發自己需要的軟體來減少低效率的重復工作。員工從原來被動執行者變為創新者，參與進從上到下的數字化改革中，用工具真正方便業務人員工作。

三

基於區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網

社會 經濟分為生產和流通兩個領域，中心化工業互聯網平台使用數字化技術替代信息化技術解決的是生產領域問題，而基於區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網，解決的是流通領域的數據信任問題，但流通領域數據又會影響到生產領域的產品研發、產品質量管理等。

1、降低信任成本

商業模式正在從單邊（規模效應）走向雙邊（網路效應），進入數字化時代後走向多邊平台（生態效應）。中心化方式似乎也能夠解決信任問題，但中心化模式下的信任主要依靠第三方權威機構的背書，這種方式成本高、效率低。例如，國際貿易買賣雙方不信任的情況下，通過銀行背書使用信用證服務解決付款問題；為滿足銀行要求，雙方需要提供大量的證明來滿足信用證條款，效率非常低下且成本高昂。但如果使用區塊鏈技術，將真實數據從源頭上鏈，保證數據安全、可信以及不可篡改。交易前，買賣雙方擁有彼此過往真實的交易記錄，以及產品的生產信息，這些信息是否會有助於降低交易的撮合成本？在交易過程中，通過智能合約的應用，一旦達成某個約定即可自動完成付款，這將會極大降低交易成本和交易時間。尤其進入多邊平台，如果仍然使用中心化的信用證明體系，將無法構築生態建設的護城河——信任。

2、重新定義協作關系

供應鏈多方合作，中心化的共識機制和治理方案更多體現在合同層面，但無法將彼此的利益真正綁定，較難促進生態的良性發展。但在去中心化解決方案中，參與方將資產以token或積分形式置於鏈上，從技術上實現多方利益綁定，一旦任何一方做出有損生態建設的行為，將會影響token或積分價值，這會影響聯盟鏈上所有參與者的利益。在分布式認知工業互聯網平台中，聯盟中每個參與者都會積極維護生態利益，因為這也等同於維護著自己的利益。

3、可信數據流轉

在產品研發或產品全生命周期管理中，流通數據需要工業企業從下游多個合作商處獲取。而傳統技術下難以保證數據真實性和安全性，在分布認知工業互聯網中，隱私計算能夠做到多方數據可用不可見，保證數據安全及合規。此外，根據數據貢獻量給與合作商token或積分獎勵，鼓勵多方數據共享及流轉。未來數據交易市場可能會出現更多合規的形式，例如基於區塊鏈技術的數據信託、數據銀行等模式。

4、保證數據安全

傳統模式下，工業企業依靠於物理隔離實現廠內數據與外界的隔離，但在OT與IT融合下物理隔離屏障被打破，如何保證數據出本地後的安全則需要依靠多方共同努力。在設備通信中，需要做好設備身份認證管理，防止數據被攻擊，而分布式認知工業互聯網平台通過設備公私鑰實現匿名管理，有效降低攻擊風險。在數據存儲中，採用分布式存儲技術，即使單點攻擊也無法讓攻擊者獲取完整數據。

5、賦能商業模式創新

可信數據將開啟全新的商業模式創新時代，每個組織的商業角色有可能會發生改變。傳統商業模式下（供給推動模式），信息是非常碎片化的，供應鏈上不同參與者都擁有一部分產品相關的碎片數據，用這些不完整的數據去做產品升級、客戶服務，難以達到最佳目的。但技術發展的今天，市場開始根據消費習慣、消費特徵等因素挖掘每個消費者的需求，製造方式也從M2C進入C2M時代，這些都需要有更多完整、可信、合規的數據，例如，電動 汽車 並不是所有人都需要1000km續航的電池，通過區塊鏈技術，用戶授權駕駛數據給電動 汽車 公司，為其配置最合適、性價比最優的電池。再比如， 汽車 保險不再以車輛價值、出險次數等作為保險費用收取的單一指標，未來可能會基於可信里程數據進行保險費用收取。除商業模式的變化，每個組織的商業角色也可能會發生變化，電動 汽車 生產廠商，角色也將從生產商轉變為服務商，以蔚來 汽車 為例的車電分離模式，以租代售模式，讓 汽車 生產廠商的業務延展到產品全生命周期的管理中，這些模式創新僅僅是數字化時代的開始。

Ⅳ 形勢與政策作業 簡述大數據的特點及用途

具體來說，大數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
大數據的作用
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya
Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」
轉變「數據驅動」。
對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

Ⅵ 【微科雲】大數據=數據大Out！

在信息噴涌而來的當下
你的秘密，都不再是秘密！
你想要的書，亞馬遜懂你！
你的喜好，Facebook最懂！
你負責做自己，Linkedin負責猜你可能熟悉的TA!
…………………………
而這一切的一切都離不開
大數據

你還以為
大數據=數據大？
圖樣圖森破
（too young too smpie）

那大數據究竟是什麼鬼？
來吧！【微科雲】帶你揭開大數據的神秘面紗！

數據：能用電腦處理

數字：通過人工處理

先來看一段科普視頻唄~
https://v.qq.com/iframe/preview.html?vid=p03026a40u9&width=500&height=375&auto=0
（建議在WiFi的情況下觀看）

①Volume 數量大

數據的體量大！有多大？相當於N個1T大小的雲盤！(1T=1024G!)1T多大不知道？1G流量總知道吧！

②Variety 種類多

涵蓋文字、圖片、視頻、日誌等，只有你想不到，沒有它找不到！

③Value 價值大

別小看這堆雜七雜八的數據！它們的商業價值可以幫企業盈利哦~！

④velocity 速度快

處理速度快，目前可以用大數據處理的數據增多，於是失業後吃土的家裡蹲也增多了~！

①全部數據 不是隨機樣本

重要的不在於數據數量的多少，隨機性越大！調查的准確性越高！美國早年花了13年才算出人口普查的結果。有了大數據，管你人口是1億還是13億？瞬間出結果！

②混雜性 不精準

比如谷歌，其強大的翻譯功能，集合了雜亂的數據，即使你不懂英語，也不用擔心~！

③相關性 不是因果關系

舉例： 收入和幸福的關系
-因果關系：當收入<2萬美元，錢的多少通常會影響幸福指數；
-相關關系：當收入>2萬美元，錢的多少與是否幸福木有關系。

把時間軸定格在20世紀，當SRAS病毒席捲當時的西班牙，確診至少需要半個月的時間，半個月的時間並不長，但對確診的患者卻很漫長~而谷歌早早公布的預測數據和2個月後疾控中心的預測數據，近97%的結果不謀而合，大數據的威力，令人嘆為觀止！

①李彥宏 大數據開啟智能時代

提起大數據，網路公司創始人、董事長兼首席執行官【李彥宏】在「大數據開啟智能時代」的演講中說「最近幾年，人工智慧為什麼這么火？最主要的一個原因就是因為大數據……」

2016年的跨年演講上，提起人工智慧，羅胖稱：真正最重要的戰場轉移到了大數據。

網路運用大數據成功「探測景區熱力圖」

【熱力指數】反映景點的人氣熱度及所在城市的熱度排名。
網路地圖把熱力圖應用到日常出行，通過位置聚類，計算景區內聚類的人群密度和人流速度，綜合計算出聚類地點的熱度，從而將結果體現在「熱力指數」中。

聚類的定義

將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類別的過程，被稱為聚類。

劉強東 大數據與電商

談到大數據和電商的結合能夠為社會創造的價值，劉強東相信大數據會提升零售業的效率。京東就成功嘗試利用大數據分析提升物流的效率。

②馬化騰 大數據生態

騰訊定位清晰，馬化騰希望未來和合作夥伴一起，就只做一件事：

連接！連接！連接！
希望能和大家共建整個大數據的生態。

而微科雲把將大數據應用到呼叫中心
有了微科雲，BOSS和客服們，再也不用擔心客戶投訴的困擾，報表生成的耗時、數據安全的困擾……

以語音辨識為基礎的各種應用，由於辨識准確率的突破，結合大數據分析應用，已成為目前金融、保險、政府及各大企業的關注重點。

利用語音轉寫為文字，透過智能搜索分析，檢測通話中的關鍵詞,對內容進行分類、聚類等邏輯分析，提供來電原因分析、可視化全質檢、電銷業務分析及挖掘客戶需求等服務。

微科雲專注於語音大數據分析應用導入及相關軟體開發，結合最先進的辨識引擎及分析平台，推出全套解決方案，為行業內的技術領頭羊之一。

語音辨識的基礎技術包括特徵提取、比對匹配及模型優化3個方面。

在實際應用中，語音辨識分析應用以語音轉文字STT(Speech to Text)為主，即大詞庫連續性語音分析。是指針對連續性的語音輸入進行辨識，將其由語音翻轉成文字型式存儲。

在大詞庫語音分析應用中，需要按用戶的常用詞句及話術，建立特定的比對大詞庫。由於本應用是詞庫比對，所以不同的行業，需要使用不同的比對詞庫，微科雲極大的優勢之一是自有專業的團隊、完整的分析設備及工具，能按客戶需求，隨時按產品及服務內容的變化，修改調整比對詞庫，以保障恰當的辨識率。

質檢、培訓及現場管理為呼叫中心運營的3大支柱。在質檢系統中找到問題、然後在培訓中強調改善，以提高運營管理的效率，成為管理的核心基礎。 作為業內最先進的質檢系統，語音識別質檢具有下列的功能特性：

-所有錄音進行語音轉文字分析，將錄音結果以文本方式同時展現，提高質檢效率。

-邏輯方式描述質檢規則，進行正向質檢，分析客服人員是否按服務要求，進行產品介紹、核身及相關條款說明等等。

-邏輯方式，偵測服務態度，進行負向質檢，分析客服人員是否有傲慢、反問、不耐煩等行為以提高服務品質。

-按不同違規程度及發生時間，優先處理重大事件。

-按不同質檢規則、組織架構、違規程度、發生時段彈性展現報表，進行精細管理。

語音識別電銷改善應用

語音分析在銀行電銷領域的主要應用為信用卡分期業務，進行方式為3大部分:

-話術分解，將銷售過程分為5大主題：建立關系、促發需求、產品說明、異議處理及成交確認。以邏輯方式，描述交流內容，進行聚類，規范坐席人員的交流內容及時間分配，進行話術標准化。

-客戶標簽，按客戶交流內容，對客戶進行分類，例如疑問型、謹慎型、實際需求型、保守型等。按用戶的標簽，投其所好進行交流。

-銷售階段流失分析，了解在每個階段潛在用戶拒絕理由及比例，進行針對性分析及設計挽留話術，以提高成功率。

-無形中督導坐席認真工作；坐席每天的通話內容均會出現在第2天分類的報表裡
-提高銷售業績，增加公司收入
-增加坐席信心，提高坐席收入並降低流動率
-分析拒絕的理由，決定下次接觸政策，例如進行微信或EDM接觸而非直接翻打
-作為銀行大數據分析的部分來源，以了解消費傾向、產品定位等信息
……
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Ⅶ 工業製造大數據分析

工業製造大數據分析
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
如何實現智能製造是大家都關心的問題。從哈佛商學院的邁克爾·波特到賓夕法尼亞大學沃頓商學院，有一個普遍的共識，即數字化轉型是智能製造實現的途徑。重要的是，這個共識也來自於眾多的世界級製造業企業與企業家們。
這一共識是基於無數技術趨勢的融合，例如，物聯網、賽博系統(CPS)、工業物聯網、移動技術、人工智慧、雲計算、虛擬／虛擬增強現實（VR／AR），以及大數據分析等。我們一定要保持清醒，不要簡單地認為有了這些技術，未來五年就是製造業的黃金時期。道理很簡單，這個新製造業文化的變革進程是相當復雜和艱難的，沒有行業、企業與用戶的融合推進，無法實現這次變革。數字化轉型不僅僅意味著企業簡單的數字化，而是把數字作為智能製造的核心驅動力，利用數據去整合產業鏈和價值鏈。
自工業革命以來，為了改進運營，製造商一直以來都在有意地採集並存儲數據。隨著時間的推移，數據在製造業分析的需求將越來越大。然而在過去的許多年間，利用數據的根本動因並沒有改變，數據的復雜性增強，數據轉化為情報的能力越來越大。
2012年高德納給出大數據定義，其中特別強調大數據是多樣化信息資產，不僅關注實際數據，更關注大數據處理方法。數據量大小本身並不是判斷大數據價值的核心指標，而數據的實時性和多元性對大數據的定義和價值更具直接的影響。
在討論工業大數據分析的時候，我注意到兩種不同的觀點：
第一種觀點認為，製造業向來都有大數據。幾十年來我們的企業一直在通過歷史記錄、MES、ERP、EAM等各種應用系統採集數據。在部分產業鏈環節，特別在市場營銷方面，大數據算是一個新的熱詞。
第二種觀點認為，從工業大數據角度看，製造業是一個尚未打開的市場或剛剛開啟的市場。存在大量不同類型的數據，但如今它們還未被應用到分析之中。
考慮到這些觀點，面對任何新的市場提法，包括名詞解釋、定義或分析框架，我們始終都應該保持適當的懷疑精神。這里我更多傾向於第二個觀點。我們的製造業的確有「大量數據」，但這並不是我們大多數人從市場上所理解的「大數據」涵義。在搞清楚工業大數據分析之前，我們應該如何定義製造業的大數據？這里可以通過大數據的三個特性，進一步了解大數據的特性。
數據來源
工業大數據的主要來源有兩個，第一是智能設備。普適計算有很大的空間，現代工人可以帶一個普適感應器等設備來參加生產和管理。所以工業數據源是280億左右大量設備之間的關聯，這個是我們未來需要去採集的數據源之一。
第二個數據來源於人類軌跡產生的數據，包括在現代工業製造鏈中，從采購、生產、物流與銷售內部流程以及外部互聯網信息等。通過行為軌跡數據與設備數據的結合，大數據可以幫助我們實現對客戶的分析和挖掘，它的應用場景包括了實時核心交易、服務、後台服務等。
數據關系
數據必須要放到相應的環境中分析，才能了解數據之間的關系。譬如，每一款新機型在交付給航空公司之前都會接受一系列殘酷的飛行測試。極端天氣測試就是測試之一。該測試的目的是為了確保飛機的發動機、材料和控制系統能在極端天氣條件下正常運行。
問題的處理關鍵在於找到可能產生問題的根源，消除已知錯誤，並確保解決方案的可靠有效。一旦找到並確定了根本原因，同時具備了可接受的應急措施，就可把問題當成一個已知錯誤來處理。問題調查的過程一定需要收集所有可用、與事件相關的信息，以確定並消除引起事件和問題的根本原因。數據採集與分析必須要事件／問題發生的環境數據結合。
數據價值
對於數字化轉型，大數據不僅要關注實際數據量的多少，最重要的是關注大數據的處理方法在特定場合的應用，讓數據產生巨大的創新價值。如果離開了收益考慮或投資回報（ROI）的設計，一味尋求大數據，則大數據分析既無法落地也無法為企業創造價值。
工業大數據分析的定義
發動機是飛機的心臟，也是關乎航空安全，生命安全的重中之重。為了實時監控發動機的狀況，現代民航大多安裝了飛機發動機健康管理系統。通過感測器、發射系統、信號接收系統、信號分析系統等方式採集到的數據，會經由飛機通信定址與報告系統，通過甚高頻或者衛星通信傳輸出來，這就是為何GE的發動機監控系統每天會獲取超過1PB數據的原因。
生產執行系統（MES）與飛機發動機健康管理系統如出一轍。我們可以從工廠的生產中，實時採集到海量的流程變數、測量結果等數據。基於大量數據集而生成的報表，或是基礎統計的分析並不足以稱為製造業的大數據分析。
數據類型的多樣性是工業大數據分析的重要屬性
大數據不僅僅是大量的數據的堆積。大數據的重要屬性之一，是人們設法收集並弄清楚不斷變化的數據類型。如果只是大量採集同一類型的數據，再大的數據量都不能稱之為大數據。
例如，生產環境中收集的時間序列模擬流程變數，數據的類型是單一的，很容易建立索引，即使存在千千萬萬，也不足以成為大數據。
數據必須包括高度可變性和種類多樣性。製造工廠中存在無數的大數據應用，但並不包括簡單地分類和展示一連串的流程測量結果，對這些工作，基本的統計展現就可以完成。一些大數據的資料庫或數據湖的構成部分也是文本信息、圖像數據、地理或地質信息和非結構信息，例如，通過社交媒體或其他協作平台獲得的數據類型。
製造業信息結構概括起來分為兩層，一個是管理層，一個是自動化層。從經營管理、生產執行與控制三個緯度來實現決策支持、管理、生產執行、過程式控制制以及設備的連接與感測。製造業中大數據分析是指利用通用的數據模型，將管理層與自動化層的結構性系統數據與非結構性數據結合，進而通過先進的分析工具發現新的洞見。
大數據分析對企業生產智能的意義
製造業創新的核心就是要依託大量的前沿科技。先進的技術是創新的手段。在新技術的支持下，可以通過一體化的製造運作管理系統MOM將企業管理應用系統，例如ERP、EAM等系統與工業自動化的相關系統整合為一體。在一體化製造運作管理的基礎上，我們可以實現集IT+MOM+MES+BI的一體化製造企業信息系統解決方案。
從兩化融合的角度來看，信息系統供應商要從企業的主信息系統提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位來做好規劃、標准、功能設計、實施策略的統一性工作。協助企業做好風險控制，降低投資，降低操作維護成本，實現企業信息系統全集成。
特別需要注意的是，企業管理信息平台被普遍認為是製造企業管理的集成和儀錶板工具。許多供應商既大量投資其與ERP和自動化系統專有的集成，也投資開放式集成，還投資儀錶板和移動技術，希望隨時隨地為需要正確信息的決策者提供衡量標准。
製造業大數據分析的三種途徑
途徑一，利用開放技術與平台，將任何系統的數據移動到任何其他地方。
製造運作管理系統建設項目是系統工程，不僅僅是一套我們理解的傳統軟體系統，更多的是項目執行和服務的平台。這需要在項目管理與製造企業的策略「客戶服務」上，體現出製造企業的綜合管理能力與軟實力。
整個平台要從前期、工程實施以及售後服務這三個大的階段來架構。在前期規劃中，要重視標准、設計與實施，特別是與管理一體化的信息系統形成統一的對接。有了前期統一規劃的制定，工程實施的環節可把行業的經驗、集成能力、實施能力、軟體開發能力等融合。特別需要在組織上建立和形成超級團隊的制度。而持續服務、長期經營，將物聯網應用融入與「軟體+雲服務」的互聯網＋戰略是後續服務的考慮重點。
在製造業大數據分析工作中，必須要加強通過物聯網科技的應用對後續持續服務的支撐作業。通過工業物聯網，實現的及時響應客戶、物聯網軟硬體系統定期巡檢、提供應急備件、提供易耗品、完善應用等功能來加強和鎖定與企業的供應鏈企業之間的長期合作。通過管理平台與物聯網數據，可以持續為客戶提供有價值的服務。
途徑二，投資工廠內外系統架構堆棧中能夠處理結構性和非結構性數據的數據模型。
新技術是創新革命的核心，其中很重要一個特點就是集成，即製造運作管理系統MOM與ERP、EAM、OA、商業分析的集成，包括一鍵登錄、界面集成、消息推送、工作流集成、主數據、應用集成匯流排與平台。
由於這些系統之間主數據全部統一，所有系統之間的數據交互依靠應用系統匯流排進行數據交互，整合了跨系統的業務流程、工作流、服務流程等之後即實現無縫集成和分析。對於企業管理者來說，一鍵登錄後，可以根據不同的崗位，個性化制定並且顯示與管理最相關的必要信息。這就是互聯網所帶給我們的分享思路。
途徑三，通過時間序列、圖像、視頻、機器學習、地理空間、預測模型、優化、模擬和統計過程式控制制等先進的分析工具與製造業企業內的大數據平台結合分析，從而洞見尚未顯現的情況。通過感測器、感應器、傳輸網路和應用軟體等物聯網數據，與管理應用軟體結合起來，將是今後製造業大數據分析的一大方向。
培養企業內部大數據分析專家
作為一個行業，我們需要有機地發展行業特定的大數據分析工具集，這樣才能讓現在的行業專家，從足夠的數據科學中實現數字化轉型。為了推動轉型，我們需要一大批優秀的企業利用這種方法，並向其他人或同行證明其價值。

Ⅷ 如何正確的使用大數據分析方法、正確評估學校教育

范賢聰

一個學校發展到了什麼水平？發展速度怎麼樣？存在什麼缺陷？應向什麼方向改革提速？……深圳維邁大數據研究組，創建了一個分析平台，可為各學校提供切實有效的服務。

一、一些學校的高考大數據及評估

(一)昭通市一中

2013年(本科率93.17％)

一本874人(一本率67.57％)，普本331人(普本率25.6％)

2014年(本科率98.77％)

一本830人(一本率67.98％)，普本376人(普本率30.79％)

2015年(本科率98.21％)

一本846人(一本率66.15％)，普本410人(普本率32.06％)

2016年(本科率98.47％)

一本909人(一本率69.6％)，普本377人(普本率28.87％)

2018年(本科率96.63％)

一本1038人(一本率71.44％)，普本366人(普本率25.19％)

2019年(本科率97.78％)

一本1031人(一本率73.96％)，普本332人(普本率23.82％)

一本率在69%的水平，在全省名牌學校中排名靠後，在州、市一中排名靠末端;本科率在97％的水平，比較平穩，沒有太大的提速特徵，這是一個傳統型的名校。

應該說，昭一中在經典課堂及常規管理上很用功，但由於課堂太陳舊，同時管理也不精細，教學管理不夠精準，因此，教學成績一直沒有太大的提高。反觀靖曲一中的智慧課堂，同時引入了大數據管理平台，以及教育管理的精細化，在全省一直處於"巨無霸"的位置水平。

(二)鎮雄一中

2013年(本科率82.70％)

一本132人(一本率一18.56％)，普本456人(普本率64.13％)

2014年(本科率81.74％)

一本182人(一本率24.07％)，普本436人(普本率57.67％)

2015年(本科率78.75％)

一本194人(一本率20.75％)，普本542人(普本率58.00％)

2016年(本科率71.52％)

一本191人(一本率20.65％)，普本563人(普本率50.87％)

2018年(本科率78.57％)

一本265人(一本率22.98％)，普本641人(普本率55.59％)

2019年(本科率75.27％)

一本247人(一本率20.36％)，普本666人(普本率54.91％)

一本率在21％的水平，基本就是雲南的平均水平;本科率在76％的水平，比雲南的平均水平高出十個百分點，但這是鎮雄的頂級學校。學校發展相對平穩，沒有提速的特徵，這是一個昭通市傳統的強校。尤其值得一提的是，盡管《鎮雄城南中學》"拔尖"鎮雄生源，也沒影響鎮一中的發展速度及水平！鎮一中與昭一中無論課堂教學、還是教育管理都很相近。

(三)威信一中

2013年(本科率42.65％)

一本144人超鎮一中絕對數(10.64％)，普本436人與鎮一中絕對數相當(32.01％)

2014年(本科率58.73％)

一本97人只是鎮一中的一半(7.27％)，普本834人比鎮一中多398人(51.46％與鎮一中基本持平)

2015年(本科率66.47％)

一本147人比鎮一中少47人(10.88％)，普本751人比鎮一中多209人(55.59％與鎮一中基本持平)

2016年(本科率63.29％)

一本181人比鎮一中少10人(12.53％)，普本796人比鎮一中多233人(50.76％與鎮一中持平)

2018年(本科率39.55％)

一本108人比鎮一中少157人(6.52％)，普本547人比鎮一中少97人(33.03％比鎮一中少26％)

2019年(本科率44.25％)

一本152人比鎮一中少95人(8.27％)，普本661人與鎮一中基本持平(35.98％比鎮一中少19％)

從一本看，基本回到2013年威信一中的水平，但與鎮一中20.36％的一本率差十二個百分點，是需要找差距原因的。

從普本看，已經追上了鎮雄一中，這是可喜的。說明李校長不但勤政，而且有高招。

從本科率看，基本恢復到了威信一中2013的水平。

二、2013一一2019威信一中的發展分析

(一)從行政班子的輪換看發展

1、2012一一2013張校長主政，是一個過渡時期，盡管申常務在主導一中的教學，但已經後退的學校，是很難就一下翻身的，除非天意如此！

2、2014一一2015申校主政，已進入他鋪墊好的黃金時期，14北大、15清華，這是威信一中在二0一一之後的又一個高峰！

3、2016一一2017李朝華校長主政，2016年慣性衣舊，仍然取得了巨大的成績。一本率創造了歷史，本科率也是歷史第二。這與李校長、范書記的勤政及堅持不懈的"盯、管、跟"是密切相關的。

4、2018肖校長重新主政，遺憾的出現了歷史最低谷，但也不能把責任全推到肖校長的頭上，要知道高中是三年，每一年的校長、老師及教育工作者都應承擔相應的責任。

5、2019一一，李映橋校長主政，總結了歷史的經驗與教訓，抓住教學這個主戰場不放，抓住教師管理不放鬆，抓住學生的常規化管理不放。同時以校為家，把經營學校象經營家庭一樣的對待。因此，2019幾乎又回到了2013黃金起步時的水平。

(二)從大數據分析看威信一中發展速度及水平

2013是一個黃金起點;2014維持相應的速度及水平，而且出現了一個北大，這是振憾昭通市的;2015是一個黃金高峰，發展速度及水平均處於黃金時期，又出清華;而且威信一中的課改《三六模式》，不但是上海中國關委教育專家委員會在昭通課改的結晶，而且成為了整個昭通市的示範性課堂操作程式;時任昭通市教育局長平錦親臨現場觀摩，並指示全市向威信一中學，這是全威信人民的驕傲與自豪！

2016繼續黃金步閥，一本創造了頂峰;2017開始下滑，人心渙散，但一本也不少;2018是黑色的一年，歷史最低谷;全縣人民都在懷疑，還能將優秀的孩子送入威信一中讀書嗎？

在以肖順興書記為首的威信縣委、政府的堅強領導下，果斷換入新校長，才有2019新的黃金起步。

因此，我們對威信一中的發展速度及水平做一個概述:

2013黃金起點一一2014黃金速度一一

2015黃金高峰一一2016慣性峰位一一2017

一一開始下滑一一2018滑到谷底一一2019

一一回到新的黃金起點。

(三)從大數據分析找威信一中落後的原因

1、理念因素

過於"自信"，過於"傳統"，過於相信"時間+汗水"。對新課堂持懷疑態度，對經典課堂做不到位，對改革幾乎"一談色變"。沒有現代教育理念，那就是什麼是中心？什麼是主導？什麼是協作？……

2、管理因素

學校管雖然有其特定模式，但與現代企業管理也有相通之處，這就是信息化(數據化)、科學化、集團化的高效管理。

我們的管理很粗放，甚至沒有三十年以前的教育教育學管理那麼精細。那個時候的學校小，校長是管到每一個教師、職工的;教師是管到每一個具體的學生，以及學生的每一頁作業，以及學生的平時生活。其實，這就是杜郎口、昌樂、衡水、上海中學、成都外國語學校等等，所有中國名校成功的原因。

3、課堂因素

一中的課堂幾乎還在"滿堂灌"、"填壓式"的模式，老教師"力不從心"了，中年教師課堂沒有創新，年輕教師"我行我素、拿來主義"。因此，我們的課堂都比較低效。

其實所謂的"高效課堂"並非是教學成績效率很高的課堂，它主要是貫徹了教師的主導作用而不是"一包到底"，貫徹了學生的主動學習功能，貫徹了師師間、生生間、師生間的一種《協作學習》模式，解決了知識學習及能力發展的"大容量"問題。最後，當然有"高效"的教學成績。

4、體制因素

"大鍋飯"幾乎是所有公辦學校的問題，"干與不幹一個樣，干多干少一個樣，干好乾差一個樣"，這就無法調動教師積極性。民辦學校為什麼容易出成績，那就是公司化管理:

每一個管理環節及成效，都用經濟做為杠桿，教學成績的每一分、厘，都與本人的收入相關，這還愁成績上不去嗎？

5、文化因素

威信一中做為一個曾經的雲南名校，從上世紀1947年張仁文老先生創校開始，就積淀了很深的文化底蘊。然而，由於沒重視校園文化的建設及保存，現在也幾乎"丟失"了！

記得當年四川敘永一中(現在也是四川二流水平的名校)來威信一中"取經"的時候，學校領導總結我們成功的經驗就是"時間+汗水"。遺憾的是"時間"是什麼？"汗水"又是什麼？如此寶貴的文化，我們現在也只是"猜測"。

三、從威信一中的大數據分析看學校改革

(一)校長是學校的靈魂

從數據與校長的對應看，不同水平、不同風格、不同思想的校長，對學校的影響是巨大的，所取得的成績也是有很大差異的。因此，

改革學校應該從選擇優秀校長開始，校長是老師的老師。因此，優秀校長應該是"學者型"的、"全能型"的、關愛所有老師及學生的。從衡水本部向全國派出的近百位校長看，沒有不優秀的。

校長是學校的引路人，校長對學校的定位、目標及決策水平，直接決定學校的工作方法、走向及所取得的成績。

從威信一中六年換六個校長的情況看，一個波動的靈魂，對學校發展就是一個傷害，質量不下降都不正常！

(二)教師是學校的筋骨

從數據與教師的對應看，隨著時空的變換，教師在變(甚至出現青黃不接的情況)，學生在變(從很能吃苦耐勞的人到不願意吃苦的學生)，一切都發生了變化！

然而，我們一直認為老教師不用培訓了，自然能教出好成績。其實不然，雖然老教師功力深厚，確講得太多，甚至"滿堂"，00後們當然不喜歡，對中低檔學生是不適應的。中年老師當然不用培訓了，然而他們既有老教師的"呆板"，也有年輕教師的"輕漂"，因此學生喜歡他們的現代教學及"交朋接友"。但也不喜歡他們的嚴謹與執著。

年輕教師是學生們最喜歡的，甚至很多老師有自己的"鐵桿粉絲"！但他(她)們過於華麗，過於依賴於現代媒體，過於相信什麼"優案"、"名人"、"專家"、"名校"等等，因此，"拿來主義"非常"嚴重！

因此，按照我們中國教育專家委員會的研究成果，現代教師必須具備四大基本功:

1、終生學習的能力;2、合作及協作學習的能力;3、主動教學及培養學生主動學的能力;4、面向世界教育理念的思想。

(三)學生是提高學校教育教學質量的主人

現在"生源大戰"，其實就是抓學習習慣最好，成績最優秀的學生。不管衡水也罷，上海中學也罷，清華附中也罷，……都是同一模式，抓最好的老師，教最好的學生。因此，有人形容中國現實教育，就是傳統戰爭的拼刺刀、肉搏戰！

其實教育是不需要那麼艱辛的！我有幸在重慶結識了世界頂級教育家佐藤學教授，他講在日本的中學之中，所有頂級學校都是使用《協作學習》模式的。所謂協作就是師生是一個相互依存的整體，學生之間是一個相互學習、相互幫助、共同提高的整體。這樣一個和諧的群體，沒有高質的產出都是一種偶然！

一個學校，如果教師是主動教學，而不是滿堂灌的;如果學生是主動學習，而不是依賴於課堂的;那教學質量要低都很困難！

(四)文化是立校之魂

我的導師陳星奎雲南師大的教授(中國西南的量子力學權威)講過，當年他們西南聯大的校友之中，最佩服兩個人，一個是諾貝爾獎獲得者楊振寧教授，一個沒有獲得諾獎的吳健雄女土(但他獲得了世界頂級的獎金)。當年的西聯，什麼都是最差的，而且隨時還進圓通山的防空洞。然而，他們有最好的"為中華之崛起而讀書"之精神，有師生一心的情感，有同學即同志的遠大革命理想，有"陶行知"教育理念，有永遠上進、永遠讀書、自學成才精神！因此，有人說至到如今，最好的教育在民國時期。

西南大學之文化及精神傳承至今，在中國大地上遍地開花結果，這就校園文化之傑作。

學校做得好不好，不能用語言來描述，要用數據來說話。教師教學好不好，不能用語言來描述，要用數據來說話。學生學習好不好，不能用語言來描述，要用數據來說話。

世界已經進入數據化時代，對學校的評估，對教師的評估，對學生的評估，都必須以大數據分析為指導，以科學的數據評價結果為准！

Ⅸ 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

關於如何進行大數據處理，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅹ 「智慧作業」因你而精彩

      景德鎮市第二十二小學：蔡珍

      2021年12月1日，江西省中小學教師智慧作業應用培訓班開班了！景德鎮珠山區四位老師參加了培訓，這是我第一次參加智慧作業的線下培訓，很多來培訓的老師名字都很熟悉，就是認不到人，可以說這次培訓是一群熟悉的陌生人的聚會。

                  培訓第一天

      本次培訓由省教育技術裝備與發展中心和江西科技師范大學一起舉辦。會議由曾尚峰主任主持，他提出了幾個要求：戴口罩，不能請假、遲到、早退，吃飯別浪費，注意安全。楊勇副主任做了講話，他提出四個方面的要求，要求我們回去培訓縣市其他教師。

      開班儀式後，由唐旭主任進行第一項授課議程，主題是「智慧作業」生態圈下的高質量作業為「雙減」加註「智」動力。對智慧作業的運營平台、推廣方式、推廣意義都進行了詳細講解，通過在推廣過程中的一些事例，生動講述了智慧作業這兩年多來的發展過程，經歷了很多困難和阻礙，在省電教技術與裝備發展中心和全體老師們的共同努力下，終於在一些示範校得到了著有成效地推廣。當然，這背後也少不了無私奉獻的5萬多老師的辛勤付出，錄制了大量的微課視頻供全省師生免費使用，才能推動智慧作業向前邁了一大步！

      隨後，黃愛兵主任對智慧作業操作流程、班級信息整理進行介紹。黃主任明確表示，從2021年秋季開始，智慧作業平台支持所有版本的練習冊，供全省學生觀看微課視頻。他還教我們怎樣整理賬號，怎樣加入、移出學生，管理員怎樣查看智慧作業數據等各個操作環節進行了詳細解說，易懂易學！特別對學生和老師更換學校做了示範，都有三種方法。切記，在查外校老師或學生賬號時要輸入身份證而不是學生姓名。對於沒有班級的學生，黃主任特別強調家長可以自己轉入。

      上午的時間很緊，下午聽了王文雷老師的課例示範課。她以圖片中男女藍球賽的情況，讓學生說一說自己班級比賽情況，然後理解表格中的數字，找出比賽勝得2分，負得1分。讓學生完成練習，並說出自己的解題思路，教師由淺入深，注意學生方法的教學，並利用智慧作業收集數據，為我們的課例做了很好的示範。只可惜我們沒有采智機，也沒有智能筆。這些操作也不太會，要加強練習。

      徐莉老師進行了精彩點評。

      接著，於海齊老師對智慧作業智能筆的採集模式進行了介紹，介紹了智能筆的常識知識、智能筆如何採集等相關的一些小知識……

      最後，孫陽老師就采智機助力智慧作業有效落地進行授課，對采智機的優勢、數據的應用等方面進行了詳細講解。

      培訓完後，我們彼岸核心成員一起聚了個餐，大家一起聊天，聊工作，聊比賽，聊職稱，真的很溫馨。

                  培訓第二天

      第二天的培訓大部分是從實踐方面來學習「智慧作業」的經驗。上午余強局長、李從華局長和丁勝財校長分享了他們區和學校的做法。

      上午第一場是余強局長就「數據賦能，減負提質」這個主題做了一個分享。余局長就青雲譜區各校運用智慧作業大數據的實踐和思考做了精彩宣講。對大數據對教育的價值、青雲譜區大數據平台的全局規劃、大數據的教育理念也進行了詳細解說。大數據就是要服務於學生的學、服務於教師的教、服務於教學評價，大道至簡是王道，最終簡化操作過程，讓老師、學生、學校管理者、上級管理部門都能很快適應智慧作業的大數據平台，對使用者的數據進行全面分析。

      余局長生了病，手腳不方便，還站在上面給我們上了一個小時的課，余局長是從教學一線慢慢上來的局長，他有一定的教學情懷，我很是感動，也很敬佩，一位局長做事都這么認真、負責、有魄力，何況我們老師呢？

        上午第二場是李從華局長的「教育信息化為雙減賦能，跑出素質教育加速度」的知識宣講。以《小捨得》視頻片段開場，通過觀看視頻產生共鳴，家庭教育方式的極端方式，會嚴重影響孩子的身心健康，實行「雙減」是迫在眉睫的改革之路。在雙減的背景下，智慧作業平台的搭建，讓老師、家長和學生三者都受益，讓學生智慧地學、老師智慧地教，家長的焦慮也得到了緩解，一舉多得！

      上午第三場，丁勝財校長向我們介紹了他們學校運用「智慧作業」的經驗。丁校長圍繞一個中心、兩個推手、三個舉措進行了宣講。一個中心即學生；兩個推手即老師和家長；三個舉措即保障、使用和評價。他提出要有三個保障：組織保障、硬體保障和技術保障。讓所有師生知道用、主動用、高效用。他讓一部分學霸到AI教室學習智慧作業，然後再來教班上的學生，難的或者不會的，教師再來指導學生。給學生設計一定的獎勵機制，激發學生看「智慧作業」的興趣，方法很好，值得借鑒。

      下午第一場是郭小華老師培訓的內容——《指尖上的智慧——如何運用小學數學課堂學習操作材料》。郭老師通過數學教學過程中的實例跟大家分享了學具在課堂上的重要性，學具在一堂課中起到了突破重點的重要作用，利用學具學生可以化抽象為直觀、化想像為實踐，學生自己動手操作，效果相比老師講授更為突出和明顯。學具結合智慧作業平台，還課堂給學生，讓學生自主學習、提升能力。

      最後，唐旭主任進行總結。針對智慧作業生態圈內的高質量作業設計跟大家做了分享。唐主任的幽默、風趣、接地氣的宣講，得到了老師們的一直好評。唐主任就「雙減」的核心問題——作業問題，進行了指導。唐館長就什麼是作業、什麼樣的作業才是好作業、為什麼要做高質量的作業設計、因材施教推行遇到哪些難題、智慧作業生態圈的作業研究、協商性作業設計系統原理、智慧作業「減負」效果等方面進行講解，鼓勵我們教師研究作業設計，希望我們做這方面的課題，老師們收獲頗多。

                培訓第三天

      第三天，我們珠山區4位教師分成兩隊，我到南昌市外國語學校參加高質量作業設計系統現場會學習，她們三人到南昌鐵路一中參加考核。

      我們先參觀了南昌市外國語學校，這所學校很牛，今年有88人提前錄取各大名校。隨後，江西省教育技術裝備與發展中心楊勇副主任做了講話，觀摩王莉莎老師上的智慧作業的課例課，感受先進科技帶來的震撼。

      上課伊始，王老師先把學生做題的結果投屏出來，對於薄弱的題目精講解，然後藉助智慧作業視頻課中的老師講解，讓學生聽，接著再給學生列印錯題，每位學生根據前面錯題的不同設計不同的作業，做到靶向分層作業，精準教學，從而做到因材施教。

      我們進行了智慧作業高質量作業設計系統實踐與探索主題沙龍，外國語學校的塗文軍、黎江、潭勇進、羅敏和王莉莎等老師做了分享。現在是科技時代，好老師已不再是一支粉筆一個黑板，好老師要跟上時代的步伐，運用科技、運用大數據對學生精準施教，做到有的放矢，因材施教才真正能實行。

                    培訓感受

      短暫而愉快的培訓結束了，這幾天真得讓我大開眼界、受益匪淺。不僅認識了唐主任、黃主任、智慧作業群里曾經幫助過我的大咖們，與我們小學語文評委組的專家們見了面，還認識了一群志同道合的小夥伴和優秀的老師們，感恩這次學習之行，見識了什麼是智能教育，見識了什麼樣的老師才是真正有情懷的教育工作者。

     

我要把這幾天的學習資料整理好，把一些會議精神傳達好。星星之火，可以燎原，我們就是種子，定會生根、發芽、開花、結果。