大数据毕业实践报告范文 大数据专业实训报告(六篇)

在当下社会，接触并使用报告的人越来越多，不同的报告内容同样也是不同的。写报告的时候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面是我给大家整理的报告范文，欢迎大家阅读分享借鉴，希望对大家能够有所帮助。

如何写大数据毕业实践报告范文(推荐)一

摘 要,本文从高校教育大数据的汇聚融合与挖掘应用的角度,分析了如何运用教育大数据技术推动大学管理和人才培养的创新改革的思路和方法。首先,分析了教育大数据对高校现代化、精细化、规范化管理的4个价值,其次,给出了高等教育大数据技术平台的基本技术架构,第三,结合教育大数据实际应用,介绍了陕西省高等教育质量监管大数据中心、mooc中国、西安交通大学教学质量综合监控与评价三个典型案例,最后,提出了教育大数据分析挖掘中的3项基础性关键技术

关键词,高等教育,大数据,分析,挖掘

高校大数据分析挖掘至少有四个典型价值, 一是使得大学的管理更加精准高效,可以朝着智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警的方向发展,真正实现基于大数据分析规律的精准治理,改变管理的模糊性, 二是可以更加准确地分析评价课堂教学的质量,过去我们对课堂、对老师的评价是定性和模糊的,而在大数据智慧课堂的模式下,可以真正实现采集样本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多样化,分析技术多维度,通过这些方式可以提高课堂教学的质量, 三是使得教和学更加智慧,更加有效。对学生来说,老师可以了解学生学习的进展情况,发现学习兴趣点,以及对老师讲的哪些内容理解或者不理解,学习路径分析及课程推荐等等。对教师而言,不仅可以跨校跨地域分享他人的优秀课程,而且可以对学习者进行精准分类,进行个性化指导, 四是资源服务的个性化、精准化推荐与服务,学习绩效的个性化评价,以及个性化教学管理,个性化手机内容推送等等,这些功能将有效提升教与学的效率和质量

首先,我们对高等教育大数据技术平台有一个总体的顶层设计,如图1所示。这不仅是学校自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心,而且也是面向区域乃至全国的平台。教育部评估中心正在努力建立国家级高等教育教学质量监控大数据中心,陕西省也是这样考虑的。数据来自高校、教育管理部门以及行业、第三方、企业用人单位等等各方面采集的数据,该数据平台既有大学的业务数据、课程资源,也有政府部门的统计数据,还有学生网上学习的日志数据,用户产生的ugc数据,比如微信、微博、论坛等等的数据,基于大数据平台,开展面向学习者、面向高等教育管理机构、教师、高校等提供服务,并和教育部评估中心、主管部门等

进行数据交换与对接

显然,这样一个大数据平台必须是一个高性能的计算平台,没有这样的基础设施一切无从谈起,所以去年我们学校花了很大的力气做了两件事,一个是把校内二级单位原来小的集群计算进行整合,形成学校统一的高性能云计算平台,既面向校内的科学研究、人才培养提供服务,其实也可以为社会提供合作共建共享模式。目前,我们已建立了一种自我造血机制,四两拨千斤,以这个平台吸引更多的外部资源,努力扩展平台的性能和应用

目前,我校的高性能平台除了应用于材料、航天、能动、信息等大型科学计算之外,还开展了以下三项典型的大数据应用

案例1,陕西省高等教育质量监控与评估大数据应用

图2所示的是陕西省高等教育的整体架构。其数据基础是来自陕西省100多所高校的各种办学状态数据,有将近700个表格,以及陕西省教育厅各个职能部处的各种各样的管理数据,此外还有行业第三方提供的数据,包括招生、就业数据等等,这个平台上我们开展预测预警、查询在线分析、信息发布、统计决策等等,主要是为省级教育管理部门、评估机构、教育管理机构提供各种各样的办学状况的分析、统计、关联分析

建设全省高等教育大数据服务平台,实时采集各高校的办学状态数据,其根本目的是为了汇聚全省各高校的办学状态数据,打破数据孤岛,融合各方数据,实现横向关联比较、纵向历史分析,提供精准服务,支持科学决策

首先,该平台面向省教育厅提供了11项功能,从根本上解决了原来各处室间的数据孤岛的问题,实现了数据融合,横向关联,纵向融通,这个数据和各个高校是实时融通的,为省教育厅领导和职能部处提供了领导仪表盘、各职能处室的专项服务、81张高基表及年报年鉴表格的自动生成、绩效分析、招生就业及办学指标计算、教育评估等功能,从根本上解决了数据碎片化及其治理问题

其次,面向全省高校辅助决策,为高校领导以及校内各个职能部处提供了系列功能,包括办学情况综合分析和在线查询,专业结构分析比较,校级的教学质量监控评测体系,教师管理等等,这些功能非常实用,这是大学实现精细化、规范化、现代化管理的必备基础。以我校为例,我们过去教师的数据可能在人事处、教务处、科研院等学校的职能部门,采取本平台以后,把教师有关的所有数据都进行了融合,打通了所有原来割裂的数据。从去年开始,我们学校的职称评聘,年度考核全部基于这一平台,全部在大数据里,建立健全了基于数据驱动的精准化服务,解决了数据碎片化历史遗留问题,实现了从管理信息化向服务信息化的根本转变

第三,为本科教育教学评估及专业认证提供技术支撑。鉴于本平台能提供比较全面的高校办学状态数据,便于专家在进校之前全面系统地掌握学校办学的情况,找到问题,精准查看验证,提高效率,给高等教育评估提供了重要支持。基于本平台,我们成立了中国西部高等教育评估中心,接受陕西省教育厅指派的省属本科高校的审核评估和专业论证。如果没有这一高等教育大数据平台的支撑,工作量和难度是极其巨大的,甚至难以实现

案例2,mooc中国技术平台

mooc中国成立于2015年1月,到目前为止已经有121所高校加入,理事单位40家,会员单位80家。该平台的宗旨是,做政府想做的,做社会愿意做的,做单一高校做不了的事情。例如,真正解决校际资源共享、学分互认等,开拓远程教育国际化等未来发展的难题。 图3给出了mooc中国的技术框架。其核心是互联网+教育,实现互联网教育从1.0到2.0的升级。基于这一平台,既要开展网络教育业务的国际化,比如我们牵头成立的“丝路大学联盟”,其目的之一是借助mooc中国平台,实现网络教育业务的国际化,通过mooc中国平台,面向“一带一路”国家开展开放教育和技能培训

到目前为止,mooc中国已经有了9911门课程,用户将近600万,其中光it培训的有500多万,学历教育在读

学生50多万

案例3,西安交大教育教学大数据分析挖掘与应用

学校非常重视教育信息化技术融入和应用到教育教学之中,去年一次性建成了80个智能教室,把物联网技术、云计算技术应用于智能教室和教学一线,基于物联网技术实现教室设备的集中管理、智能控制,同时,将互联网技术深度融入到教室的管理当中,除了多媒体的直播录制功能以外,还提供了学生考勤和专家的精准督导,通过云平台来集中管理各个教室,比如说开投影机、关电源、关多媒体设备等等,都可以通过后端的云平台集中管控,真正实现教室管理的数字化、智能化、精细化,提升了教学保障的能力,也大大提高了教室管理的效率。更重要的是,这些教学的过程数据可以全程采集下来,获得数据,有了这些数据,就可以做精准化分析服务,建立西安交大教学质量大数据监测中心 目前,我校的教学大数据主要包括两大部分,一是教师在授课过程中的全程录制的课堂实况,二是学生在学习过程中产生的大量日志数据。基于这个平台,我们可以开展教育教学的大数据关联分析,开展课堂教学质量的综合评价,实现正面激励、负面惩戒、精准督导,实现教学评价从模糊宏观到量化精准、从每学期制到持续常态、从部分随机到全面覆盖、从事后评价到实时动态的根本转变。通过评价激励老师敬畏课堂,评选精品课堂、示范课堂,在全校内进行正面

表彰,另外也作为教学质量评价的重要依据,包括教师的职称晋升,评选最喜爱的老师等等

此外,本系统还为学院领导和管理部门提供了针对性的信息服务与决策支持,以数据说话,量化分析,改变了以前我们的模糊评价,采取多维度、全覆盖、持续化、精细化的过程评价与监控

首先,介绍一下大数据人工智能的基本原理。前段时间,alphago战胜世界围棋冠军这一故事炒得很热。这对我们的教育科研工作者提出了一个重要的课题,到底人工智能会不会战胜人类的智能,将来教师存在的主要价值是否还有必要,863计划正在研究一个项目,到2020年,人工智能软件参加高考得分要超过一本线,这就是说,计算机教出来的机器软件参加高考都能达到一本线以上。这就引起我们的思考,这是一个深层次的方向性问题。当然我们今天不是谈这个问题,而是我们要看看alphago的原理,其核心是价值计算函数,用收益函数来判断围棋下一步该落子到哪里其收益是最大的,其中采用了人工智能深度学习方法。alphago并非天生聪明,其实他的智慧是分三步完成的, 第一步,给alphago输入了3000万个人类围棋高手的棋谱和走法,任何一个人是不可能记住3000万个棋局的,只有人工智能才能记住 第二步,alphago自己和自己对弈,在对弈过程中找到自己的薄弱点,进而改进和完善,这其实和人的学习原理类似

第三步,才是人机对弈,从职业选手到世界围棋冠军,通过这样不断的对弈完善算法,校正学习,使得alphago具有强大的智能计算能力。alphago的难点在哪,其关键在于在一个巨大的落子空间选一个最大的收益点,或者落子点,称之为movepicker,,函数,这个空间很大,有10170次方,在如此庞大的计算空间中选择最优函数,只能依靠高性能计算平台

alphago为我们研究大数据问题提供了思路和启发。我们在研究教育大数据问题中需要着力攻克以下理论与技术难题

第一,大数据造成了严重的认知碎片化问题。比如,大家在百度搜糖尿病会检索出4440万个数据源,谁也看不过来,并且里面还有一大堆真假难辩的数据。所以,碎片化知识的聚合是一个非常基础的难题,高度的碎片化降低了知识的可用性,造成了分布性、动态化、低质化、无序化等典型的问题

一方面是知识的碎片化,另一方面是每个人的兴趣和需求还不一样。所以,资源的碎片化整合以及个性化推荐是今后人工智能中的关键问题。我们的思路是,一方面,我们要

从资源的角度把无序、分散、低质的资源进一步重组以后形成知识点,形成有序的知识地图,另一方面,要对学习过程进行跟踪,实现兴趣、个性、情感等方面的动态分析与挖掘,两者结合起来,建立基于用户兴趣和个性的资源推荐,最后实现个性化精准过滤,通过知识地图面向用户提供导航学习,从而缓碎片化知识的问题。开展这一研究也要建立庞大的基础数据,就像刚才讲的alphago,光靠智能软件肯定不可能那么聪明,需要建立庞大的知识地图、知识图谱,并将其放到了国际开源社区和开放数据平台之上 第二,碎片化知识的聚合问题。其目的是解决“既见树木,又见森林”的问题,破解“学习迷航”、“认知过载”的问题。我们正在承担国家自然科学基金重点项目,研究如何将多源、片面、无序的碎片化知识聚合成符合人类认知的知识森林,找出主题与主题之间的认知关系,最后形成一个知识森林,其中需要解决主题分面树的生成、碎片化知识的装配、知识森林生成、学习路径选择与导航等有关知识地图、知识图谱构建与应用等许多基础性关键技术

第三,学习行为的分析和挖掘技术。网上学习最大的好处我们可以把教师和学生所有的教与学的行为记录下来,讨论、作业、习题、笔记及进度记录下来,有了这些数据,我们可以进行后续分析,开展学习行为的特征识别和规律发现等等,既可以跟踪挖掘某个个体的学习规律,也可以找出一

个群体、一个小组的特征和规律。针对不同的课程,开展课程点击率、学习人群、知识关注点、学习时间等的分析与跟踪,刻画一个学生学习的过程,从时间、空间和课程知识导航的角度,甚至围绕某个知识点,研究学习者的特征、行为、交互等相互之间的关系,为老师深化课程改革、探索以学生为中心的教学设计具有非常重要的意义

教育是全人类、全社会发展的基础性事业,随着互联网+技术全面渗透和深度融入教育教学,不仅产生了大量的课程资源和学习内容,而且还产生了巨量的教育教学管理数据、行为数据、服务数据,蕴藏着巨大的价值,亟需我们开展深入研究,可谓前景广阔,挑战巨大，

,编辑,王晓明,

如何写大数据毕业实践报告范文(推荐)二

职责：

1、 负责搭建数据模型，分析业务变化趋势，用数据驱动产品改进、业务发展，有互联网产品growthhacker相关运营经验，有研发或数据分析背景优先;

2、 专题性探索，深入数据，对现有业务漏斗分析、用户路径分析、其产品转化、留存率、用户画像等;

3、 深入理解产品、业务需求，通过数据挖掘分析商业前景和商业价值，为管理层决策提供数据支持;

4、通过数据驱动的方法，不断迭代 a/b测试试验;

5、关注整个用户生命周期 ，持续优化营销内容和流程设计;

6、建立和完善用户增长相关的数据探索工具，提升业务效率。

任职要求：

1、 本科或以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业，熟练掌握算法、数据结构等基础知识;

2、 3年以上数据挖掘分析相关工作经验，参与过完整的数据采集、整理、分析、挖掘工作，有电商直播平台经验优先;

3、 掌握大数据海量数据处理技术，或者其他大规模数据处理经验，熟练使用java/pathan/sql /hadoop/hive/impala/spark/mpi等语言;

如何写大数据毕业实践报告范文(推荐)三

职责：

1、负责数据库的日常操作、安装、配置、监控、负载均衡、实时备份、恢复和管理;

2、负责数据库的运行维护及管理等工作;

3、依据业务需求优化数据存储结构;

4、协助项目其他成员设计关键的sql语句和触发器、存储过程、表等;

5、通过数据库的日常检查，对性能较差的sql语句提出优化方案;

6、测试数据的装载、迁移。

岗位要求：

1、1年以上工作经验(学历必须真实可查询);

2、掌握 oracle、mysql 数据库规划设计、安装、部署、排错与优化、维护管理、备份恢复等专业知识与技能;

3、熟悉掌握 unix/linux/windows 等操作系统日常管理维护工具，熟悉基本的shell 编程;

4、熟悉掌握php、perl、python、shell 一种或多种脚本语言编程;

5、有oracle 官方认证如( oca，ocp，ocm)等优先;

6、具备一定的数据库系统管理规划思路与文档设计能力。

7、熟悉至少一种开源大数据存储方案(hbase,cassandra，gpdb)，有spark或者hadoop经验更佳。

8、有中大型应用系统分布式架构设计经验，独立承担过中大型系统存储架构设计和搭建

如何写大数据毕业实践报告范文(推荐)四

职责：

通过与客户深入沟通了解客户需求及潜在需求，开展营销需求咨询，挖掘商业痛点并形成数据分析需求

通过深入的消费者洞察，熟练运用各种分析工具为客户定制高度个性化的市场线上营销活动提供数据依据，以帮助客户更有效地与其顾客进行沟通

以实现业务目标为导向，支持产品运营日常数据分析需要;深入分析挖掘数据，应用数据分析方法为产品运营以及广告投放策略提供方案与建议，跟踪执行效果

为业务提供解决方案，能够引导产品运营团队应用正确方法框架进行基于数据的产品运营

关注跟踪电商平台运营及市场营销领域的新玩法和技术发展趋势，跟踪竞争对手动态，分析对标竞争对手的产品组织市场策略等

任职要求

教育背景：大学本科及以上学历，数学、统计、计算机等专业毕业

工作经验：五年以上工作经验，其中三年以上商业数据分析、数据管理经验，丰富的线下crm及线上电商平台知识体系工作经验(从事过美妆、母婴奶粉、快消零售等行业数据分析、数据挖掘建模分析经验者优先)

必备技能：对数据具有足够的敏感性和洞察力， 具备良好的学习能力、逻辑思维能力，愿意在数据分析领域深入钻研

沟通能力：优秀的沟通能力，对外能深入了解客户需求，对内能高效沟通协调解决问题

语言能力：熟练的英文读写能力，良好的英文听说能力

计算机能力：熟练使用windows系统以及office等基础应用软件，精通excel 以及熟练使用ppt

职业素养：对大数据行业有热情，有数据好奇心，优秀的团队协作能力和执行力;能够在压力下完成工作，善于与人沟通交流，良好的亲和力，灵活的处理问题能力，以及高效的办事风格。

如何写大数据毕业实践报告范文(推荐)五

一、为了提高我省工商行政管理机关电子政务应用水平，加强数据管理，明确数据传输、数据检查、数据库管理、数据安全工作的职责，制定本制度。

二、本制度所称数据传输是指我省各级工商行政管理机关对批量信息数据或规定信息数据的发送、接收过程；数据检查是指对要发送数据和已接收数据的正确性、完整性、逻辑性检查；数据库管理是指对本工商行政管理机关和所属下级工商行政管理机关数据库的管理；数据安全是指对于数据传输和数据库的信息安全管理。

三、各级工商行政管理机关信息中心（含信息化归口管理部门，以下简称信息中心）负责牵头实施数据管理，工商行政管理机关各工作部门应加强数据录入、数据更新工作，不断提高数据应用工作水平，配合做好相关数据管理和质量保证工作。

四、数据传输

（一）信息中心应落实各级工商行政管理机关网络维护人员，明确管理职责，每日对网络运行情景进行检查，如实记录网络运行日志，发现网络运行故障及时予以排除，确保工商行政管理网络通畅运行。网络运行日志应包括运行日期、各个端口运行状况、服务器工作状况、通信设备工作状况、故障处理排除情景、职责人员签名等资料。

（二）网络维护人员对要发送信息、数据应进行最终检查，对有缺、错、漏项的应要求录入部门进行补正，对违反网络安全有关规定或存在安全隐患的应拒绝发送。信息数据发送完成后，应及时通知接收方查收。

（三）接收方网络维护人员应及时对接收数据进行检查，发现数据益出、数据断点、接收失败应及时排除问题并通知发送方重新发送，确保数据库的完整。

（四）不经过网络维护人员处理的直报信息、数据，由发送部门和接收部门按照上述要求进行处理，网络维护人员应给予技术帮忙。

（五）在启动应急预案时，网络维护人员应按照应急预案要求，确保网络畅通并及时发送、接收信息数据。

五、数据检查

（一）各级信息中心应按照《贵州省工商行政管理机关数据质量检查制度》规定的办法，定期或不定期组织数据质量检查，经过坚持不懈的开展这项工作，促进工商行政管理机关数据质量的不断提高。

（二）数据检查项目，应根据上级金信工程建设要求和本地开展电子政务建设的实际，针对存在的问题具体拟订。

（三）对于在数据检查中发现的数据质量问题，应在三个工作日内及时通报相关单位进行补正和重传，相关单位接到通报后，应在七个工作日内完成补正和重传工作，确因工作量大等原因，不能在七个工作日内完成的，应及时报告上级信息中心，并组织力量在最短时光内完成补正和上传工作。

（四）对于在检查中发现的擅自改变数据指标体系，擅自违反或扩大数据指标逻辑内涵进行处理的数据，应比照前款规定及时予以纠正和补传。

（五）各有关部门对于数据质量检查和补正上传工作应当积极配合，不得设置人为障碍或无故拖延。

六、数据库管理

（一）各级工商行政管理机关信息中心应指定专人负责对数据库的管理，数据库管理人员应明确管理职责，定时对数据库进行检查，检查情景应记入运行日志。

（二）数据库管理人员应视工作量情景，以不影响工作为原则，每1～5天进行一次数据备份。不得因数据备份不及时、不完整造成工作损失。

（三）数据库管理人员发现数据库不安全隐患或xx威胁时，应采取措施加以预防或制止，必要时能够切断用户接入并向有关领导报告，安全隐患或xx威胁消除后，应及时将切断用户接入。

（四）计算机使用人员应自觉理解数据库管理人员的监督，不得在非涉密计算机上录入、传输、查询、保存涉密信息数据，不得在非涉密计算机上安装、运行涉密程序、软件，不得使用非涉密计算机联接、访问涉密信息网络。未经许可，不得擅自下载、安装、使用与工作无关的程序、软件。

（五）数据库批量录入、查询必须做好书面记录，如实记载录入查询的时光、数量、录入查询人姓名等有关情景。

（六）数据库中的过期、冗余数据每半年进行一次清理，清理中发现需要删除的数据，应书面报省局信息中心，经核对批准后方能进行。未经正式批准，不得擅自删除数据。

（七）数据库上传和接收数据，按照本规定第四条办理。

七、各级信息中心应采取切实有效的措施，保证工商行政管理数据标准的贯彻执行。在应用中发现数据指标体系有不满足、不适应工作需要的问题，应及时书面报省局信息中心，由省局信息中心统一做出修改。不得擅自增加、减少或改变数据结构。

八、数据管理职责

（一）因违反上述规定导致工商行政管理机关行政许可出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关行政许可过错职责追究暂行办法》追究有关人员的职责；因违反上述规定导致工商行政管理机关行政执法出现过错的，按照国家有关规定和《贵州省工商行政管理机关执法过错职责追究办法》追究有关人员的职责。

（二）因违反上述第四条第（二）款、第六条第（三）款、第（四）款规定，造成泄密的，依据国家安全保密和计算机安全管理有关规定追究有关人员的职责。构成犯罪的，移送司法机关追究刑事职责。

（三）除以上情形以外，如违反上述规定，视情景每次扣减该单位绩效分1～5分，个人职责的追究办法，由被扣分单位研究决定。

九、本规定适用于我省各级工商行政管理机关的各类信息数据管理。

十、本规定自公布之日起执行。

如何写大数据毕业实践报告范文(推荐)六

职责：

1 根据产品规划或者项目要求，独立完成业务需求和功能需求。

2 向开发工程师提供咨询、指导、解释业务需求。

3 整理、分析和引导客户需求，提出解决方案、按时交付和提高客户满意度。

4 高质量完成上级安排的工作任务。

任职要求：

1 统招本科或以上学历，2年以上产品需求开发、需求管理工作经验;

2 熟练掌握axure\visio\powerpoint\excel\word\思维导图等工具，善于沟通。

3 掌握需求分析方法，熟悉需求管理和研发过程管理，

4 具备优秀的逻辑思维能力和文档编写能力;

5 邮政行业、快递行业和金融行业优先。

6 计算机相关专业优先，如大数据专业、软件工程专业、信息管理专业;了解基本sql语法优先。