作业质检大数据

Ⅰ 如何提高质检机构检验数据的准确性和有效性

对分析而言，数据就是产品，保证产品的质量是每个行业的最终目的。什么样的产品是好的，对于分析就是数据的准确性。准确的数据对生产有好的指导作用，不准确的数据就有可能造成设备的损坏和生产的停歇，对于大型工厂来说损失是惨重的。我们也知道对于咱厂，每次开停车都会在人力及资金上付出很多，所以我们不希望因为数据的问题引起不必要的争端，所以正确分析，报出正确结果是我们分析人不能推脱的责任和义务。对于我们质检中心是我厂的质量检验部门，主要承担着各种外进原燃料、厂内工序间产品的质量检验及外发产品的质量控制工作任务，检验数据的准确性对各生产环节的顺利进行都起到了至关重要的作用，同时，各种外发产品的质量得到保证，就会为企业树立良好的外部形象和信誉度，为企业发展开拓更为广阔的市场空间，因此，保证各种外进物料及外发产品的质量情况得到及时准确的反映就显得十分必要，那么如何能保证检验所得数据准确性呢，影响检验数据准确性的因素又有哪些呢？现在我们就来简单探讨一下。 先有甲醇岗人员回答 张回答：对于甲醇岗的分析我接触的时间较晚，我是初来的员工，到处都要学习，对于现在我掌握的情况，我想说的是:平行分析是检验分析数据准确的好方法，比如说当一个数据分析有异常的情况时，就是与平常分析不一样，就要重复分析一次或着两次，当确定取样正确的情况下，假如复核的几次还是与第一次一样的情况下，就可判断分析数据是正确的，在此种情况下作为分析人就要赶快与工艺人联系，告知其情况，以做到分析是工艺的眼睛的作用。 许接着说：张岚说的对，我比她早来些，除她说的情况外，我认为保证数据的准确性还要做到对分析项目的质的了解，做到知其然，知其所以然，在清醒的认识中提高分析的准确性。 沈说:菊香和张岚说的都很好，我要说的是：目前，质检中心检验作业区所采取的检验方法主要由化学分析和仪器分析两部分构成，首先，就化学分析方法而言，影响检验数据准确性的因素主要有以下几个方面。 第一，检验试验操作规程是否符合国家标准。所采用的操作规程是否适合所检验的物料的各分析元素的需要，直接决定着检验结果的准确与否，对分析结果的准确性起到了至关重要的决定性作用，那么，必须要选择适合各分析项目的操作规程，才能保证检验数据的准确性。目前，在我们质检中心各化验室所采用的各种分析方法基本都是依据《龙宇煤化工分析操作规程》中所包含的操作规程来执行，此规程是由质量检验相关工程技术人员依据国家标准相关内容及结合煤化工所检验各种物料工作需要而编写，基本能够满足检验工作需要。但是，随着国家标准的不断更新，检验方法的逐步成熟，《煤化工检验试验操作规程》中所涉及的一些原有的检验方法已不适合检验工作需要，已被新的分析方法所取代，在这种情况下，修订和完善检验试验操作规程就显得尤为重要，我们质检中心技术科相关技术人员，会同从事各检验项目相关工作人员，对检验试验规程进行了重新修订和完善，力求跟上检验方法发展步伐，满足检验工作需要，现在检验所采用的分析方法，全部参照国标中相关内容执行，这样就消除了由于方法不完善所产生的检验数据的误差，充分保证了各种物料检验数据的准确性，为其他相关生产单位提供准确可靠的质量情况参考信息。 第二，检验所用各种材料及设备是否符合使用要求。在化学分析中，要用到标准样品、化学药品、玻璃仪器、量器具以及相关的各种设备，那么这些材料及设备是否满足检验工作需要，直接决定了检验数据的准确性。在所使用的化学药品方面，由于不同厂家所生产的药品质量水平不一致或同一厂家所生产的不同批次的药品的质量水平有差别，就拿酸类而言，分为优级纯、分析纯、化学纯等几种，不同的分析方法对使用药品的纯度等级要求不一致，如果药品的纯度达不到要求，可能就会导致同一试样的分析结果的重现性出现偏差，只有保证化学药品质量满足检验需求，才能使分析过程中所得出的检验数据准确，保证所分析试样的结果及时报出，为其他相关生产环节提供有效的指导作用；在玻璃仪器方面，烧杯、量筒、锥形瓶、容量瓶等，质量是否符合检验要求，对检验结果的准确性也存在一定的影响，如果平行使用的一批玻璃仪器的精确度不一致或不同厂家生产的玻璃仪器质量水平不一致，对所计算出的结果就会产生一定的误差，因此，保证检验量器具符合使用要求，就能使检验数据准确性得到保证；在使用的设备方面，马弗炉、天平、分光光度计等，设备是否满足检验工作需要，对检验结果的准确性也存在一定的影响。定期对检验所使用各种设备进行检定，保证设备能够正常运行，满足检验工作需要，这样就能使检验数据的准确性得到保证。满足以上几方面要求，就能消除分析过程中所产生的系统误差，保证检验结果的准确。 第三，从业人员素质是否满足工作需求。由于目前检验系统从业人员素质参差不齐，在检验过程中，对检验操作规程的理解程度可能不一致，同时，由于原有的培训上岗制度基本为有经验的化验人员来带新上岗的员工，没有接受过正规的理论知识及实际操作方面的培训，对检验过程中的一些操作方法掌握的不好，不能熟练掌握整个分析步骤，这样对检验数据的准确性就会产生一定的影响。现在，质检中心开展了学习年活动，定期组织员工开展业务知识等相关内容的培训工作，大大提高了各岗位从业人员的业务素质和技术水平，同时，每半年进行一次操作技能考试，对员工的技术水平的提高也起到了积极的促进作用，使相关岗位人员的技术水平适合本岗位检验工作需要，这样就保证了检验过程中操作规程的彻底贯彻执行，完全按照标准化操作方法开展各项质检工作，为提供准确可靠的检验质量信息奠定了坚实的基础。 第四，检验环境是否符合检验工作需要。在检验分析过程中，环境是否满足检验要求，对化验所得的检验数据的准确性也存在一定的影响。如标准溶液要在室温下进行保存，才能保证浓度在一定时间内保持一致，若是存放标准溶液的操作室内温度过高或过低都会使溶液的浓度发生一些变化，这样检验所得的数据就会受到一定的影响，检验数据的准确性可能就无法得到保证，因此，保证检验环境满足工作需要，就会消除所产生的系统误差，保证检验所得数据准确无误。 吴接着说：巧星刚针对化学分析方法做了讨论，那我就从仪器分析方面说一下一些提高准确性的问题，具体我认为有以下几个方面。 第一，仪器本身的性能。仪器稳定运行是保证数据准确可靠的一个必备前提条件，仪器在安装调试过程中，根据检验工作需要，工程师用生产过程中的检验物料进行绘制标准曲线，曲线的准确与否直接关系到检验数据的准确性，因此，要定期检查曲线是否漂移，如瓶装标气就是用来衡量色谱曲线准确与否的重要参考依据。 第二，仪器日常维护是否到位。在仪器的日常使用过程中，由于所分析样品不一致，曲线可能会发生平移或转动，因此，要定期对仪器的曲线进行校正，同时，仪器内部的一些元件及常用的一些备件可能由于长时间运行需要更换与修复，如色谱分析仪的进样口部位，在分析试样的过程中，由于隔垫的的破损或松动，使仪器的出峰时间发生变化，只有对隔垫进行更换或者旋紧进样口螺母等，才能使仪器正常运行。 第三，环境因素是否满足仪器运行要求。 第四，样品制备要满足检验需要。 第五，从事仪器分析工作人员对仪器分析方法掌握情况。如果从业人员对仪器分析技术规程掌握的不好，不能使仪器分析过程按照标准进行，可能对检验数据准确性造成一定的影响，因此，要对从事仪器分析人员进行系统的培训，让他们完全掌握仪器分析方法，才能保证仪器分析结果的准确性。 今天的讨论是丰富的，通过这次讨论我相信大家对准确分析有了更深刻的了解，希望大家能通过本次讨论认真思考，共同进步，为以后的准确分析，精确分析打下良好的基础。

Ⅱ 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

Ⅲ 企业如何选择合适的大数据产品测试基准

数据中心支持一键快速部署（祼机部署），无需人工安装服务器操作系统、支持环境（依赖运行库）等工作，方便快捷。支持数据导入导出，初始数据基础库可以批量导入减轻初期人工录入的工作量，生成的汇总报表可以导出为标准格式的文件供报告或打印。支持与第三方MIS系统对接，可以对接校园网的一卡通系统、企业办公OA系统、制造业ERP系统等，将终端数据和业务数据形成关联。通过大数据分析系统准确把握关联数据之间的变化联系，帮助企业预测变化、防范风险。
● 一站式数据生命周期的管理
多工种协同作业管理大数据采集、清洗、加工和应用环节所有资源和任务的操作系统，为企业进行全链路的大数据管理，帮助企业管理数据资产并创造商业价值。
1. 贴近客户管理的三级组织架构
实现多租户的资源管理。管理员、租户所有者和用户三级用户体系，更好地与企业的组织架构对应，实现不同部门间对资源的隔离，支持各种公司在平台上顺利完成数据相关工作。
2. 丰富的技术组件支持
将CDH、HDP等底层开源平台的优秀技术组件，有机结合在一起。比如CDH 的Impala，HDP的Ambari、Ranger，Spark，Map-R的Drill等。各个组件可统一管理，方便用户的业务需求。面向不同业务可个性化定制，随时接入各种大数据处理组件。
● 全流程可视化视窗操作
与以往的大数据工具、平台相比，具有全流程可视化的操作界面，系统化的数据处理流程，智能化的操作向导以及协同化的作业平台。无需输入复杂参数配置命令，通过拖拽以及简单选参配置的方式进行大数据应用、探索、数据流问题查找等。
● 数据治理
包含元数据管理和数据质量稽核功能。元数据协助企业管理数据资产，形成统一的信息地图，解决数据孤岛，提高数据质量；数据质量稽核能把控整个数据链路的数据质量，从数据的完整性、一致性、唯一性等多个层面轻松实现对数据的全面稽核和预警，提高数据使用质量，更好的指导决策者。
● 安全稳定
多租户模式能够保证数据隔离、资源隔离。基于Ranger的权限管理，细化到列级别的数据权限控制，能够实现租户、用户、组织、角色的打通。在统一的环境下授权、管理，用户在平台上使用时，所有权限触点都可以得到有效控制。

Ⅳ 分布式认知工业互联网平台如何赋能企业数字化转型

峰会将进一步探讨区块链在与其它数字技术融合创新之后，如何通过打造可信数字底座，保护数据隐私，挖掘数据价值，赋能和加速各行各业的数字化转型。

在峰会开始前，区块链首席经济学家邹传伟团队围绕“区块链如何赋能数字化转型”这一问题，撰写系列行业研究报告，深度解读在新基建和数字化迁徙背景下，区块链如何与其它技术融合发展，发挥信息基础设施应有的作用。

本文作者：王普玉 校对：邹传伟

根据北京国信数字化转型技术研究院（国信院）与中关村信息技术和实体经济融合发展联盟（中信联）给出的定义，数字化转型是顺应新一轮 科技 革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要素创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型，改造提升传统动能，培育发展新动能，创造、传递并获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。围绕数字化转型，本文将讨论以下三个问题：第一、从企业层面，为什么要数字化转型？第二、工业互联网平台在数字化转型中有什么作用？第三、分布式认知工业互联网在企业数字化转型中能提供什么？

一

数字化转型发展

在激烈的市场竞争中，企业需要依靠产品质量、价格、服务以及长期积累的品牌形象来维持市场竞争力，但随着我国人口红利消失导致的人力成本上涨，以及国际贸易形势不明朗及疫情影响导致的市场发展受阻，让企业原有竞争优势正在消失，处于价值链最底层的工业企业更是雪上加霜。该如何走出困境？目前主要从两方面破冰，第一种是降低运营成本继续保持价格优势；第二种是通过创新商业模式扩大市场销售来提升利润。

在讨论运营成本前，我们引入两组概念，第一组是供应链模式：供给推动式和需求拉动式；第二组是四大利润源。

1、供应链模式

供给推动式是指企业根据市场预测数据进行产品设计、生产及销售；

而需求拉动式是指企业根据市场订单，按需进行快速响应，通过高效计划、组织、协调和控制来满足产品生产及供应。

2、四大利润源

市场永远在追求着更低的价格和更高的质量。在价格控制方面，如表1所示，主要经历了四个阶段：第一阶段主要通过控制原材料成本、扩大规模效应获取利润。当第一利润源触及上限时，开始了第二利润源，通过精益管理提升企业内工作效率及延长员工的工作时间来降低用工成本。在新的利润源再次进入上限时，人们发现物流成本占据企业总运营成本的30%，因此，降低物流成本成为第三利润源。

表1 四大利润源对比

前三个利润源均是围绕企业内部成本控制来增加收益，但当企业内部运营成本节省达到上限时，人们注意到上游供应商及下游客户的运营管理问题。一个具备完整功能的产品进入市场前，需要供应链上多个公司的共同配合，其中任何一家企业的高运营成本都会导致最终产品的价格上涨，这会使产品在激烈的市场竞争中丧失竞争力。于是围绕着供应链信息集成及信息共享开始了新一轮的降成本浪潮，被称为第四利润源。

如表1所示，从第一到第四利润源，每一阶段都有各种系统在信息处理、存储和管理中的支撑，例如生产执行管理系统MES，企业资源管理ERP，仓储管理系统WMS，供应链管理系统SCM等等。

在经历了四个利润源后，未来新的利润源又在哪里？政府、企业、研究机构都在尝试寻找答案，例如上海第二工业大学郝皓教授在2015年提出将逆向物流作为第五利润源，通过逆向物流实现产品再销售、再利用、再循环和再制造的全生命周期管理。也有企业认为以需求拉动式为导向的个性化定制将成为第五利润源。以上说法都有道理，但都不准确，本文认为，真正的第五利润源已经在路上，即企业数字化转型。在过去十几年，技术的快速发展衍生出大量新的商业模式，包括新零售、直播带货、社区团购等，但上游工业领域却依然保持着传统的运作模式，无论是逆向物流发展带动全生命周期闭环管理，还是C2M定制化商业模式，都需要依赖于各环节的快速响应，对企业数字化管理要求高。因此，无论是企业对新利润源挖掘的需要，还是市场端的需求，工业企业数字化转型势在必行。

不同于前四个利润源的相互独立，第五利润源是应用新技术重新赋予第一、二、三、四利润源全新的生命，同时由数据驱动的创新商业模式将大量出现。因此，第五利润源不仅能够降低运营成本，也能够提高主动盈利能力。

二

工业互联网平台的价值

1、工业互联网平台之第一利润源

IT与OT的融合，实现人、机、物、料、法、环的数据实时采集及传输，能够做到生产过程的实时监测，再应用AI、大数据分析等技术实现自动化智能巡检、智能质检、智能故障预测、智能参数调优、智能耗能优化、智能设备运维、智能盘点等，能提高生产作业效率、降低成本，从单机智能升级为系统智能。

2、工业互联网平台之第二利润源

传统制造业的管理一直围绕着人，产品从0到1的过程，依靠人力难以实现或实现效率低的工作，可以使用机械设备替代，而经过工业革命和信息化时代的影响，出现了大量节省人力的机械设备和操作系统（MRP、MRPII、MES等），让生产效率提升、生产成本降低。随着信息技术的发展，虽然有滞后数据可以作为参考，但其本质依然围绕人的经验和人的现场操作。而工业互联网能够赋予第二利润源全新的角色，从运营管理中解放人的执行任务，例如质检、故障排查等工作通过AI和大数据分析实现运营智能化管理。在执行人员减少后，企业需要更多创新者，让企业创新发展迭代速度更快。其次，随着人的经验积累转换为知识图谱，将经验和知识域可视化，指导人工智能算法迭代和决策制定。

3、工业互联网之第三利润源

在工业物联网领域，物流发展走在比较靠前，经历了人工物流、机械物流、自动化物流到现在智能物流，物流的管理效率和成本得到了极大改善。例如运输管理，从早期货物运输监控数据需要依赖于运输工具挂靠点的数据回传及汇总，到现在能够通过GPS、RFID、各类传感器，实时掌握运输途中货物的温湿度、地理位置和件数等信息，能够根据运输目的地和实时交通拥堵情况对运输线路规划等。受技术、资本等各方面影响，目前智能物流主要在第三方物流企业和电商企业发展迅速，而工业企业物流发展较为缓慢，大多仍处于机械物流和自动化物流阶段。工业互联网平台能够帮助工业企业实现快速升级转型，降低系统开发技术难度和成本，IaaS、PaaS、SaaS等平台能够减少系统从0到1开发时间，实现快速低成本数字化转型升级。

4、工业互联网之第四利润源

供应链集成在一定程度上提升企业合作、降低供应链成本以及库存牛鞭效应[1]，但无论企业内部供应链还是 社会 供应链，遗留了一个对多方协作卡脖子的问题，即数据孤岛问题。前面我们介绍第一到第四利润源，提到了MRP、MRPII、ERP、SAP、MES、SCM等系统，每个系统如同孤立的数据烟囱，对协作效率有着极大影响。主要有两方面原因：第一、现有EDI数据孤岛打通方案成本高，中小企业难以负担；第二、涉及供需多方协作时，彼此缺乏信任，不愿将企业内部数据共享给外部。工业互联网平台提供多种数据采集及处理解决方案，打破数据孤岛，实现数据无阻碍流转。在数据使用中，通过隐私计算保证数据安全，同时合理授权，让数据可用不可见，解决数据共享的后顾之忧。

5、工业互联网平台之第五利润源

在数字化1.0阶段，属于人适应系统；而进入数字化2.0阶段，适应公司现有作业模式的定制化软件将起着至关重要的作用。

图1：数字化转型1.0和2.0阶段的对比

因此，从技术角度，平台如何让企业快速及高效地完成定制化软件的开发，这将对工业企业数字化转型起着非常重要的作用。从市场现有产品看，包括基础设施即服务IaaS，平台即服务PaaS和软件即服务SaaS,能够让工业企业方便地利用平台提供商现成的低代码、甚至零代码工具完成系统开发，实现“人人都能做开发者”，即解决“技术人员不懂业务，业务人员不懂技术，开发的系统不好用”问题。未来低代码（或零代码）开发工具如同word、excel等办公软件，平台把各类接口做成图形界面，让不懂代码开发的人，通过图标拖拉的方式，开发自己需要的软件来减少低效率的重复工作。员工从原来被动执行者变为创新者，参与进从上到下的数字化改革中，用工具真正方便业务人员工作。

三

基于区块链技术的分布式认知工业互联网

社会 经济分为生产和流通两个领域，中心化工业互联网平台使用数字化技术替代信息化技术解决的是生产领域问题，而基于区块链技术的分布式认知工业互联网，解决的是流通领域的数据信任问题，但流通领域数据又会影响到生产领域的产品研发、产品质量管理等。

1、降低信任成本

商业模式正在从单边（规模效应）走向双边（网络效应），进入数字化时代后走向多边平台（生态效应）。中心化方式似乎也能够解决信任问题，但中心化模式下的信任主要依靠第三方权威机构的背书，这种方式成本高、效率低。例如，国际贸易买卖双方不信任的情况下，通过银行背书使用信用证服务解决付款问题；为满足银行要求，双方需要提供大量的证明来满足信用证条款，效率非常低下且成本高昂。但如果使用区块链技术，将真实数据从源头上链，保证数据安全、可信以及不可篡改。交易前，买卖双方拥有彼此过往真实的交易记录，以及产品的生产信息，这些信息是否会有助于降低交易的撮合成本？在交易过程中，通过智能合约的应用，一旦达成某个约定即可自动完成付款，这将会极大降低交易成本和交易时间。尤其进入多边平台，如果仍然使用中心化的信用证明体系，将无法构筑生态建设的护城河——信任。

2、重新定义协作关系

供应链多方合作，中心化的共识机制和治理方案更多体现在合同层面，但无法将彼此的利益真正绑定，较难促进生态的良性发展。但在去中心化解决方案中，参与方将资产以token或积分形式置于链上，从技术上实现多方利益绑定，一旦任何一方做出有损生态建设的行为，将会影响token或积分价值，这会影响联盟链上所有参与者的利益。在分布式认知工业互联网平台中，联盟中每个参与者都会积极维护生态利益，因为这也等同于维护着自己的利益。

3、可信数据流转

在产品研发或产品全生命周期管理中，流通数据需要工业企业从下游多个合作商处获取。而传统技术下难以保证数据真实性和安全性，在分布认知工业互联网中，隐私计算能够做到多方数据可用不可见，保证数据安全及合规。此外，根据数据贡献量给与合作商token或积分奖励，鼓励多方数据共享及流转。未来数据交易市场可能会出现更多合规的形式，例如基于区块链技术的数据信托、数据银行等模式。

4、保证数据安全

传统模式下，工业企业依靠于物理隔离实现厂内数据与外界的隔离，但在OT与IT融合下物理隔离屏障被打破，如何保证数据出本地后的安全则需要依靠多方共同努力。在设备通信中，需要做好设备身份认证管理，防止数据被攻击，而分布式认知工业互联网平台通过设备公私钥实现匿名管理，有效降低攻击风险。在数据存储中，采用分布式存储技术，即使单点攻击也无法让攻击者获取完整数据。

5、赋能商业模式创新

可信数据将开启全新的商业模式创新时代，每个组织的商业角色有可能会发生改变。传统商业模式下（供给推动模式），信息是非常碎片化的，供应链上不同参与者都拥有一部分产品相关的碎片数据，用这些不完整的数据去做产品升级、客户服务，难以达到最佳目的。但技术发展的今天，市场开始根据消费习惯、消费特征等因素挖掘每个消费者的需求，制造方式也从M2C进入C2M时代，这些都需要有更多完整、可信、合规的数据，例如，电动 汽车 并不是所有人都需要1000km续航的电池，通过区块链技术，用户授权驾驶数据给电动 汽车 公司，为其配置最合适、性价比最优的电池。再比如， 汽车 保险不再以车辆价值、出险次数等作为保险费用收取的单一指标，未来可能会基于可信里程数据进行保险费用收取。除商业模式的变化，每个组织的商业角色也可能会发生变化，电动 汽车 生产厂商，角色也将从生产商转变为服务商，以蔚来 汽车 为例的车电分离模式，以租代售模式，让 汽车 生产厂商的业务延展到产品全生命周期的管理中，这些模式创新仅仅是数字化时代的开始。

Ⅳ 形势与政策作业 简述大数据的特点及用途

具体来说，大数据具有4个基本特征：
一是数据体量巨大。网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据的作用
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya
Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”
转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

Ⅵ 【微科云】大数据=数据大Out！

在信息喷涌而来的当下
你的秘密，都不再是秘密！
你想要的书，亚马逊懂你！
你的喜好，Facebook最懂！
你负责做自己，Linkedin负责猜你可能熟悉的TA!
…………………………
而这一切的一切都离不开
大数据

你还以为
大数据=数据大？
图样图森破
（too young too smpie）

那大数据究竟是什么鬼？
来吧！【微科云】带你揭开大数据的神秘面纱！

数据：能用电脑处理

数字：通过人工处理

先来看一段科普视频呗~
https://v.qq.com/iframe/preview.html?vid=p03026a40u9&width=500&height=375&auto=0
（建议在WiFi的情况下观看）

①Volume 数量大

数据的体量大！有多大？相当于N个1T大小的云盘！(1T=1024G!)1T多大不知道？1G流量总知道吧！

②Variety 种类多

涵盖文字、图片、视频、日志等，只有你想不到，没有它找不到！

③Value 价值大

别小看这堆杂七杂八的数据！它们的商业价值可以帮企业盈利哦~！

④velocity 速度快

处理速度快，目前可以用大数据处理的数据增多，于是失业后吃土的家里蹲也增多了~！

①全部数据 不是随机样本

重要的不在于数据数量的多少，随机性越大！调查的准确性越高！美国早年花了13年才算出人口普查的结果。有了大数据，管你人口是1亿还是13亿？瞬间出结果！

②混杂性 不精准

比如谷歌，其强大的翻译功能，集合了杂乱的数据，即使你不懂英语，也不用担心~！

③相关性 不是因果关系

举例： 收入和幸福的关系
-因果关系：当收入<2万美元，钱的多少通常会影响幸福指数；
-相关关系：当收入>2万美元，钱的多少与是否幸福木有关系。

把时间轴定格在20世纪，当SRAS病毒席卷当时的西班牙，确诊至少需要半个月的时间，半个月的时间并不长，但对确诊的患者却很漫长~而谷歌早早公布的预测数据和2个月后疾控中心的预测数据，近97%的结果不谋而合，大数据的威力，令人叹为观止！

①李彦宏 大数据开启智能时代

提起大数据，网络公司创始人、董事长兼首席执行官【李彦宏】在“大数据开启智能时代”的演讲中说“最近几年，人工智能为什么这么火？最主要的一个原因就是因为大数据……”

2016年的跨年演讲上，提起人工智能，罗胖称：真正最重要的战场转移到了大数据。

网络运用大数据成功“探测景区热力图”

【热力指数】反映景点的人气热度及所在城市的热度排名。
网络地图把热力图应用到日常出行，通过位置聚类，计算景区内聚类的人群密度和人流速度，综合计算出聚类地点的热度，从而将结果体现在“热力指数”中。

聚类的定义

将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类别的过程，被称为聚类。

刘强东 大数据与电商

谈到大数据和电商的结合能够为社会创造的价值，刘强东相信大数据会提升零售业的效率。京东就成功尝试利用大数据分析提升物流的效率。

②马化腾 大数据生态

腾讯定位清晰，马化腾希望未来和合作伙伴一起，就只做一件事：

连接！连接！连接！
希望能和大家共建整个大数据的生态。

而微科云把将大数据应用到呼叫中心
有了微科云，BOSS和客服们，再也不用担心客户投诉的困扰，报表生成的耗时、数据安全的困扰……

以语音辨识为基础的各种应用，由于辨识准确率的突破，结合大数据分析应用，已成为目前金融、保险、政府及各大企业的关注重点。

利用语音转写为文字，透过智能搜索分析，检测通话中的关键词,对内容进行分类、聚类等逻辑分析，提供来电原因分析、可视化全质检、电销业务分析及挖掘客户需求等服务。

微科云专注于语音大数据分析应用导入及相关软件开发，结合最先进的辨识引擎及分析平台，推出全套解决方案，为行业内的技术领头羊之一。

语音辨识的基础技术包括特征提取、比对匹配及模型优化3个方面。

在实际应用中，语音辨识分析应用以语音转文字STT(Speech to Text)为主，即大词库连续性语音分析。是指针对连续性的语音输入进行辨识，将其由语音翻转成文字型式存储。

在大词库语音分析应用中，需要按用户的常用词句及话术，建立特定的比对大词库。由于本应用是词库比对，所以不同的行业，需要使用不同的比对词库，微科云极大的优势之一是自有专业的团队、完整的分析设备及工具，能按客户需求，随时按产品及服务内容的变化，修改调整比对词库，以保障恰当的辨识率。

质检、培训及现场管理为呼叫中心运营的3大支柱。在质检系统中找到问题、然后在培训中强调改善，以提高运营管理的效率，成为管理的核心基础。 作为业内最先进的质检系统，语音识别质检具有下列的功能特性：

-所有录音进行语音转文字分析，将录音结果以文本方式同时展现，提高质检效率。

-逻辑方式描述质检规则，进行正向质检，分析客服人员是否按服务要求，进行产品介绍、核身及相关条款说明等等。

-逻辑方式，侦测服务态度，进行负向质检，分析客服人员是否有傲慢、反问、不耐烦等行为以提高服务品质。

-按不同违规程度及发生时间，优先处理重大事件。

-按不同质检规则、组织架构、违规程度、发生时段弹性展现报表，进行精细管理。

语音识别电销改善应用

语音分析在银行电销领域的主要应用为信用卡分期业务，进行方式为3大部分:

-话术分解，将销售过程分为5大主题：建立关系、促发需求、产品说明、异议处理及成交确认。以逻辑方式，描述交流内容，进行聚类，规范坐席人员的交流内容及时间分配，进行话术标准化。

-客户标签，按客户交流内容，对客户进行分类，例如疑问型、谨慎型、实际需求型、保守型等。按用户的标签，投其所好进行交流。

-销售阶段流失分析，了解在每个阶段潜在用户拒绝理由及比例，进行针对性分析及设计挽留话术，以提高成功率。

-无形中督导坐席认真工作；坐席每天的通话内容均会出现在第2天分类的报表里
-提高销售业绩，增加公司收入
-增加坐席信心，提高坐席收入并降低流动率
-分析拒绝的理由，决定下次接触政策，例如进行微信或EDM接触而非直接翻打
-作为银行大数据分析的部分来源，以了解消费倾向、产品定位等信息
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Ⅶ 工业制造大数据分析

工业制造大数据分析
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
如何实现智能制造是大家都关心的问题。从哈佛商学院的迈克尔·波特到宾夕法尼亚大学沃顿商学院，有一个普遍的共识，即数字化转型是智能制造实现的途径。重要的是，这个共识也来自于众多的世界级制造业企业与企业家们。
这一共识是基于无数技术趋势的融合，例如，物联网、赛博系统(CPS)、工业物联网、移动技术、人工智能、云计算、虚拟／虚拟增强现实（VR／AR），以及大数据分析等。我们一定要保持清醒，不要简单地认为有了这些技术，未来五年就是制造业的黄金时期。道理很简单，这个新制造业文化的变革进程是相当复杂和艰难的，没有行业、企业与用户的融合推进，无法实现这次变革。数字化转型不仅仅意味着企业简单的数字化，而是把数字作为智能制造的核心驱动力，利用数据去整合产业链和价值链。
自工业革命以来，为了改进运营，制造商一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
2012年高德纳给出大数据定义，其中特别强调大数据是多样化信息资产，不仅关注实际数据，更关注大数据处理方法。数据量大小本身并不是判断大数据价值的核心指标，而数据的实时性和多元性对大数据的定义和价值更具直接的影响。
在讨论工业大数据分析的时候，我注意到两种不同的观点：
第一种观点认为，制造业向来都有大数据。几十年来我们的企业一直在通过历史记录、MES、ERP、EAM等各种应用系统采集数据。在部分产业链环节，特别在市场营销方面，大数据算是一个新的热词。
第二种观点认为，从工业大数据角度看，制造业是一个尚未打开的市场或刚刚开启的市场。存在大量不同类型的数据，但如今它们还未被应用到分析之中。
考虑到这些观点，面对任何新的市场提法，包括名词解释、定义或分析框架，我们始终都应该保持适当的怀疑精神。这里我更多倾向于第二个观点。我们的制造业的确有“大量数据”，但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。在搞清楚工业大数据分析之前，我们应该如何定义制造业的大数据？这里可以通过大数据的三个特性，进一步了解大数据的特性。
数据来源
工业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。普适计算有很大的空间，现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
数据关系
数据必须要放到相应的环境中分析，才能了解数据之间的关系。譬如，每一款新机型在交付给航空公司之前都会接受一系列残酷的飞行测试。极端天气测试就是测试之一。该测试的目的是为了确保飞机的发动机、材料和控制系统能在极端天气条件下正常运行。
问题的处理关键在于找到可能产生问题的根源，消除已知错误，并确保解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因，同时具备了可接受的应急措施，就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用、与事件相关的信息，以确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件／问题发生的环境数据结合。
数据价值
对于数字化转型，大数据不仅要关注实际数据量的多少，最重要的是关注大数据的处理方法在特定场合的应用，让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报（ROI）的设计，一味寻求大数据，则大数据分析既无法落地也无法为企业创造价值。
工业大数据分析的定义
发动机是飞机的心脏，也是关乎航空安全，生命安全的重中之重。为了实时监控发动机的状况，现代民航大多安装了飞机发动机健康管理系统。通过传感器、发射系统、信号接收系统、信号分析系统等方式采集到的数据，会经由飞机通信寻址与报告系统，通过甚高频或者卫星通信传输出来，这就是为何GE的发动机监控系统每天会获取超过1PB数据的原因。
生产执行系统（MES）与飞机发动机健康管理系统如出一辙。我们可以从工厂的生产中，实时采集到海量的流程变量、测量结果等数据。基于大量数据集而生成的报表，或是基础统计的分析并不足以称为制造业的大数据分析。
数据类型的多样性是工业大数据分析的重要属性
大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一，是人们设法收集并弄清楚不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据，再大的数据量都不能称之为大数据。
例如，生产环境中收集的时间序列模拟流程变量，数据的类型是单一的，很容易建立索引，即使存在千千万万，也不足以成为大数据。
数据必须包括高度可变性和种类多样性。制造工厂中存在无数的大数据应用，但并不包括简单地分类和展示一连串的流程测量结果，对这些工作，基本的统计展现就可以完成。一些大数据的数据库或数据湖的构成部分也是文本信息、图像数据、地理或地质信息和非结构信息，例如，通过社交媒体或其他协作平台获得的数据类型。
制造业信息结构概括起来分为两层，一个是管理层，一个是自动化层。从经营管理、生产执行与控制三个纬度来实现决策支持、管理、生产执行、过程控制以及设备的连接与传感。制造业中大数据分析是指利用通用的数据模型，将管理层与自动化层的结构性系统数据与非结构性数据结合，进而通过先进的分析工具发现新的洞见。
大数据分析对企业生产智能的意义
制造业创新的核心就是要依托大量的前沿科技。先进的技术是创新的手段。在新技术的支持下，可以通过一体化的制造运作管理系统MOM将企业管理应用系统，例如ERP、EAM等系统与工业自动化的相关系统整合为一体。在一体化制造运作管理的基础上，我们可以实现集IT+MOM+MES+BI的一体化制造企业信息系统解决方案。
从两化融合的角度来看，信息系统供应商要从企业的主信息系统提供商（MIV，MainInformation systems Vendor ）定位来做好规划、标准、功能设计、实施策略的统一性工作。协助企业做好风险控制，降低投资，降低操作维护成本，实现企业信息系统全集成。
特别需要注意的是，企业管理信息平台被普遍认为是制造企业管理的集成和仪表板工具。许多供应商既大量投资其与ERP和自动化系统专有的集成，也投资开放式集成，还投资仪表板和移动技术，希望随时随地为需要正确信息的决策者提供衡量标准。
制造业大数据分析的三种途径
途径一，利用开放技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。
制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径二，投资工厂内外系统架构堆栈中能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。
新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径三，通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
培养企业内部大数据分析专家
作为一个行业，我们需要有机地发展行业特定的大数据分析工具集，这样才能让现在的行业专家，从足够的数据科学中实现数字化转型。为了推动转型，我们需要一大批优秀的企业利用这种方法，并向其他人或同行证明其价值。

Ⅷ 如何正确的使用大数据分析方法、正确评估学校教育

范贤聪

一个学校发展到了什么水平？发展速度怎么样？存在什么缺陷？应向什么方向改革提速？……深圳维迈大数据研究组，创建了一个分析平台，可为各学校提供切实有效的服务。

一、一些学校的高考大数据及评估

(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，在全省名牌学校中排名靠后，在州、市一中排名靠末端;本科率在97％的水平，比较平稳，没有太大的提速特征，这是一个传统型的名校。

应该说，昭一中在经典课堂及常规管理上很用功，但由于课堂太陈旧，同时管理也不精细，教学管理不够精准，因此，教学成绩一直没有太大的提高。反观靖曲一中的智慧课堂，同时引入了大数据管理平台，以及教育管理的精细化，在全省一直处于"巨无霸"的位置水平。

(二)镇雄一中

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，基本就是云南的平均水平;本科率在76％的水平，比云南的平均水平高出十个百分点，但这是镇雄的顶级学校。学校发展相对平稳，没有提速的特征，这是一个昭通市传统的强校。尤其值得一提的是，尽管《镇雄城南中学》"拔尖"镇雄生源，也没影响镇一中的发展速度及水平！镇一中与昭一中无论课堂教学、还是教育管理都很相近。

(三)威信一中

2013年(本科率42.65％)

一本144人超镇一中绝对数(10.64％)，普本436人与镇一中绝对数相当(32.01％)

2014年(本科率58.73％)

一本97人只是镇一中的一半(7.27％)，普本834人比镇一中多398人(51.46％与镇一中基本持平)

2015年(本科率66.47％)

一本147人比镇一中少47人(10.88％)，普本751人比镇一中多209人(55.59％与镇一中基本持平)

2016年(本科率63.29％)

一本181人比镇一中少10人(12.53％)，普本796人比镇一中多233人(50.76％与镇一中持平)

2018年(本科率39.55％)

一本108人比镇一中少157人(6.52％)，普本547人比镇一中少97人(33.03％比镇一中少26％)

2019年(本科率44.25％)

一本152人比镇一中少95人(8.27％)，普本661人与镇一中基本持平(35.98％比镇一中少19％)

从一本看，基本回到2013年威信一中的水平，但与镇一中20.36％的一本率差十二个百分点，是需要找差距原因的。

从普本看，已经追上了镇雄一中，这是可喜的。说明李校长不但勤政，而且有高招。

从本科率看，基本恢复到了威信一中2013的水平。

二、2013一一2019威信一中的发展分析

(一)从行政班子的轮换看发展

1、2012一一2013张校长主政，是一个过渡时期，尽管申常务在主导一中的教学，但已经后退的学校，是很难就一下翻身的，除非天意如此！

2、2014一一2015申校主政，已进入他铺垫好的黄金时期，14北大、15清华，这是威信一中在二0一一之后的又一个高峰！

3、2016一一2017李朝华校长主政，2016年惯性衣旧，仍然取得了巨大的成绩。一本率创造了历史，本科率也是历史第二。这与李校长、范书记的勤政及坚持不懈的"盯、管、跟"是密切相关的。

4、2018肖校长重新主政，遗憾的出现了历史最低谷，但也不能把责任全推到肖校长的头上，要知道高中是三年，每一年的校长、老师及教育工作者都应承担相应的责任。

5、2019一一，李映桥校长主政，总结了历史的经验与教训，抓住教学这个主战场不放，抓住教师管理不放松，抓住学生的常规化管理不放。同时以校为家，把经营学校象经营家庭一样的对待。因此，2019几乎又回到了2013黄金起步时的水平。

(二)从大数据分析看威信一中发展速度及水平

2013是一个黄金起点;2014维持相应的速度及水平，而且出现了一个北大，这是振憾昭通市的;2015是一个黄金高峰，发展速度及水平均处于黄金时期，又出清华;而且威信一中的课改《三六模式》，不但是上海中国关委教育专家委员会在昭通课改的结晶，而且成为了整个昭通市的示范性课堂操作程式;时任昭通市教育局长平锦亲临现场观摩，并指示全市向威信一中学，这是全威信人民的骄傲与自豪！

2016继续黄金步阀，一本创造了顶峰;2017开始下滑，人心涣散，但一本也不少;2018是黑色的一年，历史最低谷;全县人民都在怀疑，还能将优秀的孩子送入威信一中读书吗？

在以肖顺兴书记为首的威信县委、政府的坚强领导下，果断换入新校长，才有2019新的黄金起步。

因此，我们对威信一中的发展速度及水平做一个概述:

2013黄金起点一一2014黄金速度一一

2015黄金高峰一一2016惯性峰位一一2017

一一开始下滑一一2018滑到谷底一一2019

一一回到新的黄金起点。

(三)从大数据分析找威信一中落后的原因

1、理念因素

过于"自信"，过于"传统"，过于相信"时间+汗水"。对新课堂持怀疑态度，对经典课堂做不到位，对改革几乎"一谈色变"。没有现代教育理念，那就是什么是中心？什么是主导？什么是协作？……

2、管理因素

学校管虽然有其特定模式，但与现代企业管理也有相通之处，这就是信息化(数据化)、科学化、集团化的高效管理。

我们的管理很粗放，甚至没有三十年以前的教育教育学管理那么精细。那个时候的学校小，校长是管到每一个教师、职工的;教师是管到每一个具体的学生，以及学生的每一页作业，以及学生的平时生活。其实，这就是杜郎口、昌乐、衡水、上海中学、成都外国语学校等等，所有中国名校成功的原因。

3、课堂因素

一中的课堂几乎还在"满堂灌"、"填压式"的模式，老教师"力不从心"了，中年教师课堂没有创新，年轻教师"我行我素、拿来主义"。因此，我们的课堂都比较低效。

其实所谓的"高效课堂"并非是教学成绩效率很高的课堂，它主要是贯彻了教师的主导作用而不是"一包到底"，贯彻了学生的主动学习功能，贯彻了师师间、生生间、师生间的一种《协作学习》模式，解决了知识学习及能力发展的"大容量"问题。最后，当然有"高效"的教学成绩。

4、体制因素

"大锅饭"几乎是所有公办学校的问题，"干与不干一个样，干多干少一个样，干好干差一个样"，这就无法调动教师积极性。民办学校为什么容易出成绩，那就是公司化管理:

每一个管理环节及成效，都用经济做为杠杆，教学成绩的每一分、厘，都与本人的收入相关，这还愁成绩上不去吗？

5、文化因素

威信一中做为一个曾经的云南名校，从上世纪1947年张仁文老先生创校开始，就积淀了很深的文化底蕴。然而，由于没重视校园文化的建设及保存，现在也几乎"丢失"了！

记得当年四川叙永一中(现在也是四川二流水平的名校)来威信一中"取经"的时候，学校领导总结我们成功的经验就是"时间+汗水"。遗憾的是"时间"是什么？"汗水"又是什么？如此宝贵的文化，我们现在也只是"猜测"。

三、从威信一中的大数据分析看学校改革

(一)校长是学校的灵魂

从数据与校长的对应看，不同水平、不同风格、不同思想的校长，对学校的影响是巨大的，所取得的成绩也是有很大差异的。因此，

改革学校应该从选择优秀校长开始，校长是老师的老师。因此，优秀校长应该是"学者型"的、"全能型"的、关爱所有老师及学生的。从衡水本部向全国派出的近百位校长看，没有不优秀的。

校长是学校的引路人，校长对学校的定位、目标及决策水平，直接决定学校的工作方法、走向及所取得的成绩。

从威信一中六年换六个校长的情况看，一个波动的灵魂，对学校发展就是一个伤害，质量不下降都不正常！

(二)教师是学校的筋骨

从数据与教师的对应看，随着时空的变换，教师在变(甚至出现青黄不接的情况)，学生在变(从很能吃苦耐劳的人到不愿意吃苦的学生)，一切都发生了变化！

然而，我们一直认为老教师不用培训了，自然能教出好成绩。其实不然，虽然老教师功力深厚，确讲得太多，甚至"满堂"，00后们当然不喜欢，对中低档学生是不适应的。中年老师当然不用培训了，然而他们既有老教师的"呆板"，也有年轻教师的"轻漂"，因此学生喜欢他们的现代教学及"交朋接友"。但也不喜欢他们的严谨与执著。

年轻教师是学生们最喜欢的，甚至很多老师有自己的"铁杆粉丝"！但他(她)们过于华丽，过于依赖于现代媒体，过于相信什么"优案"、"名人"、"专家"、"名校"等等，因此，"拿来主义"非常"严重！

因此，按照我们中国教育专家委员会的研究成果，现代教师必须具备四大基本功:

1、终生学习的能力;2、合作及协作学习的能力;3、主动教学及培养学生主动学的能力;4、面向世界教育理念的思想。

(三)学生是提高学校教育教学质量的主人

现在"生源大战"，其实就是抓学习习惯最好，成绩最优秀的学生。不管衡水也罢，上海中学也罢，清华附中也罢，……都是同一模式，抓最好的老师，教最好的学生。因此，有人形容中国现实教育，就是传统战争的拼刺刀、肉搏战！

其实教育是不需要那么艰辛的！我有幸在重庆结识了世界顶级教育家佐藤学教授，他讲在日本的中学之中，所有顶级学校都是使用《协作学习》模式的。所谓协作就是师生是一个相互依存的整体，学生之间是一个相互学习、相互帮助、共同提高的整体。这样一个和谐的群体，没有高质的产出都是一种偶然！

一个学校，如果教师是主动教学，而不是满堂灌的;如果学生是主动学习，而不是依赖于课堂的;那教学质量要低都很困难！

(四)文化是立校之魂

我的导师陈星奎云南师大的教授(中国西南的量子力学权威)讲过，当年他们西南联大的校友之中，最佩服两个人，一个是诺贝尔奖获得者杨振宁教授，一个没有获得诺奖的吴健雄女土(但他获得了世界顶级的奖金)。当年的西联，什么都是最差的，而且随时还进圆通山的防空洞。然而，他们有最好的"为中华之崛起而读书"之精神，有师生一心的情感，有同学即同志的远大革命理想，有"陶行知"教育理念，有永远上进、永远读书、自学成才精神！因此，有人说至到如今，最好的教育在民国时期。

西南大学之文化及精神传承至今，在中国大地上遍地开花结果，这就校园文化之杰作。

学校做得好不好，不能用语言来描述，要用数据来说话。教师教学好不好，不能用语言来描述，要用数据来说话。学生学习好不好，不能用语言来描述，要用数据来说话。

世界已经进入数据化时代，对学校的评估，对教师的评估，对学生的评估，都必须以大数据分析为指导，以科学的数据评价结果为准！

Ⅸ 如何进行大数据处理

大数据处理之一：收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二：导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。

大数据处理之三：核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。

关于如何进行大数据处理，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅹ “智慧作业”因你而精彩

      景德镇市第二十二小学：蔡珍

      2021年12月1日，江西省中小学教师智慧作业应用培训班开班了！景德镇珠山区四位老师参加了培训，这是我第一次参加智慧作业的线下培训，很多来培训的老师名字都很熟悉，就是认不到人，可以说这次培训是一群熟悉的陌生人的聚会。

                  培训第一天

      本次培训由省教育技术装备与发展中心和江西科技师范大学一起举办。会议由曾尚峰主任主持，他提出了几个要求：戴口罩，不能请假、迟到、早退，吃饭别浪费，注意安全。杨勇副主任做了讲话，他提出四个方面的要求，要求我们回去培训县市其他教师。

      开班仪式后，由唐旭主任进行第一项授课议程，主题是“智慧作业”生态圈下的高质量作业为“双减”加注“智”动力。对智慧作业的运营平台、推广方式、推广意义都进行了详细讲解，通过在推广过程中的一些事例，生动讲述了智慧作业这两年多来的发展过程，经历了很多困难和阻碍，在省电教技术与装备发展中心和全体老师们的共同努力下，终于在一些示范校得到了著有成效地推广。当然，这背后也少不了无私奉献的5万多老师的辛勤付出，录制了大量的微课视频供全省师生免费使用，才能推动智慧作业向前迈了一大步！

      随后，黄爱兵主任对智慧作业操作流程、班级信息整理进行介绍。黄主任明确表示，从2021年秋季开始，智慧作业平台支持所有版本的练习册，供全省学生观看微课视频。他还教我们怎样整理账号，怎样加入、移出学生，管理员怎样查看智慧作业数据等各个操作环节进行了详细解说，易懂易学！特别对学生和老师更换学校做了示范，都有三种方法。切记，在查外校老师或学生账号时要输入身份证而不是学生姓名。对于没有班级的学生，黄主任特别强调家长可以自己转入。

      上午的时间很紧，下午听了王文雷老师的课例示范课。她以图片中男女蓝球赛的情况，让学生说一说自己班级比赛情况，然后理解表格中的数字，找出比赛胜得2分，负得1分。让学生完成练习，并说出自己的解题思路，教师由浅入深，注意学生方法的教学，并利用智慧作业收集数据，为我们的课例做了很好的示范。只可惜我们没有采智机，也没有智能笔。这些操作也不太会，要加强练习。

      徐莉老师进行了精彩点评。

      接着，于海齐老师对智慧作业智能笔的采集模式进行了介绍，介绍了智能笔的常识知识、智能笔如何采集等相关的一些小知识……

      最后，孙阳老师就采智机助力智慧作业有效落地进行授课，对采智机的优势、数据的应用等方面进行了详细讲解。

      培训完后，我们彼岸核心成员一起聚了个餐，大家一起聊天，聊工作，聊比赛，聊职称，真的很温馨。

                  培训第二天

      第二天的培训大部分是从实践方面来学习“智慧作业”的经验。上午余强局长、李从华局长和丁胜财校长分享了他们区和学校的做法。

      上午第一场是余强局长就“数据赋能，减负提质”这个主题做了一个分享。余局长就青云谱区各校运用智慧作业大数据的实践和思考做了精彩宣讲。对大数据对教育的价值、青云谱区大数据平台的全局规划、大数据的教育理念也进行了详细解说。大数据就是要服务于学生的学、服务于教师的教、服务于教学评价，大道至简是王道，最终简化操作过程，让老师、学生、学校管理者、上级管理部门都能很快适应智慧作业的大数据平台，对使用者的数据进行全面分析。

      余局长生了病，手脚不方便，还站在上面给我们上了一个小时的课，余局长是从教学一线慢慢上来的局长，他有一定的教学情怀，我很是感动，也很敬佩，一位局长做事都这么认真、负责、有魄力，何况我们老师呢？

        上午第二场是李从华局长的“教育信息化为双减赋能，跑出素质教育加速度”的知识宣讲。以《小舍得》视频片段开场，通过观看视频产生共鸣，家庭教育方式的极端方式，会严重影响孩子的身心健康，实行“双减”是迫在眉睫的改革之路。在双减的背景下，智慧作业平台的搭建，让老师、家长和学生三者都受益，让学生智慧地学、老师智慧地教，家长的焦虑也得到了缓解，一举多得！

      上午第三场，丁胜财校长向我们介绍了他们学校运用“智慧作业”的经验。丁校长围绕一个中心、两个推手、三个举措进行了宣讲。一个中心即学生；两个推手即老师和家长；三个举措即保障、使用和评价。他提出要有三个保障：组织保障、硬件保障和技术保障。让所有师生知道用、主动用、高效用。他让一部分学霸到AI教室学习智慧作业，然后再来教班上的学生，难的或者不会的，教师再来指导学生。给学生设计一定的奖励机制，激发学生看“智慧作业”的兴趣，方法很好，值得借鉴。

      下午第一场是郭小华老师培训的内容——《指尖上的智慧——如何运用小学数学课堂学习操作材料》。郭老师通过数学教学过程中的实例跟大家分享了学具在课堂上的重要性，学具在一堂课中起到了突破重点的重要作用，利用学具学生可以化抽象为直观、化想象为实践，学生自己动手操作，效果相比老师讲授更为突出和明显。学具结合智慧作业平台，还课堂给学生，让学生自主学习、提升能力。

      最后，唐旭主任进行总结。针对智慧作业生态圈内的高质量作业设计跟大家做了分享。唐主任的幽默、风趣、接地气的宣讲，得到了老师们的一直好评。唐主任就“双减”的核心问题——作业问题，进行了指导。唐馆长就什么是作业、什么样的作业才是好作业、为什么要做高质量的作业设计、因材施教推行遇到哪些难题、智慧作业生态圈的作业研究、协商性作业设计系统原理、智慧作业“减负”效果等方面进行讲解，鼓励我们教师研究作业设计，希望我们做这方面的课题，老师们收获颇多。

                培训第三天

      第三天，我们珠山区4位教师分成两队，我到南昌市外国语学校参加高质量作业设计系统现场会学习，她们三人到南昌铁路一中参加考核。

      我们先参观了南昌市外国语学校，这所学校很牛，今年有88人提前录取各大名校。随后，江西省教育技术装备与发展中心杨勇副主任做了讲话，观摩王莉莎老师上的智慧作业的课例课，感受先进科技带来的震撼。

      上课伊始，王老师先把学生做题的结果投屏出来，对于薄弱的题目精讲解，然后借助智慧作业视频课中的老师讲解，让学生听，接着再给学生打印错题，每位学生根据前面错题的不同设计不同的作业，做到靶向分层作业，精准教学，从而做到因材施教。

      我们进行了智慧作业高质量作业设计系统实践与探索主题沙龙，外国语学校的涂文军、黎江、潭勇进、罗敏和王莉莎等老师做了分享。现在是科技时代，好老师已不再是一支粉笔一个黑板，好老师要跟上时代的步伐，运用科技、运用大数据对学生精准施教，做到有的放矢，因材施教才真正能实行。

                    培训感受

      短暂而愉快的培训结束了，这几天真得让我大开眼界、受益匪浅。不仅认识了唐主任、黄主任、智慧作业群里曾经帮助过我的大咖们，与我们小学语文评委组的专家们见了面，还认识了一群志同道合的小伙伴和优秀的老师们，感恩这次学习之行，见识了什么是智能教育，见识了什么样的老师才是真正有情怀的教育工作者。

     

我要把这几天的学习资料整理好，把一些会议精神传达好。星星之火，可以燎原，我们就是种子，定会生根、发芽、开花、结果。