1.总则
2.1调查目的
对各部门实现质量目标的各项数据进行统计分析，对公司质量目标的实现数据进行分析；进而评价公司质量目标的适宜性和达到情况，评价各部门质量目标的适宜性和达到情况；得出公司质量目标和各部门质量目标的变更需求。
2.2调查范围
三年来公司和各部门各项质量目标的实现数据。
2.3数据有效性分析
数据收集由以往管理评审收集的各项质量目标实现情况，数据有效。
2.数据统计
2.4 合同评审率
1、。
2、进货检验率。
3、进货检验合格率。
4、顾客满意度调查覆盖率。
1、项目验收合格率，一次验收合格率。
2、顾客满意度。
3、项目计划评审率。
4、设计评审率。
5、项目计划执行符合率。
6、文档合格率。
1、保证特殊工种上岗技能培训覆盖率。
2、保证全员质量意识培训率。
3、招聘工作按时完成率。
4、绩效考核年覆盖率。
5、基础设施完好率。
1、组织评审按时完成率。
2、测试设备合格率。
3、项目跟踪率。
4、质量体系文件受控率。
5、质量过程的年检覆盖率。
6、设备完好率。
7、采购按时完成率。
8、网络正常运行率。
9、系统测试率。
1.4.1
2.1.1 分布
……
1.4.2
2.1.2 存在问题
……
1.4.3
2.1.1 采取措施
……
2.5 2.2特性2
……
……
……
人才培养工作状态数据采集平台分析报告 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
人才培养工作状态数据采集平台 平台数据分析报告 二○一一年十月 平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 践场所占有面积平方米；生均学生宿舍面积平方米；生均教学科研仪器设备值元；新增设备比例%；生均纸质图书册、电子图书；生
均年进书量册；百名学生教学用计算机台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比:1。高级职称教师占专任教师的%，具有硕士以上学位教师占专任教师的%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄岁。平均兼课量学时，听课次，走访学生寝室次，走访校外实习点次，参与学生社团文体活动次。
实用标准文档 人才培养工作状态数据采集平台平台数据分析报告 二○一一年十月
平台数据分析报告 一、办学基本情况综述 通过对学院2010年9月至2011年8月人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看到，学院从建校至今，共设置了39个高职专业，2010年招生34个高职专业，2011年计划招生36个专业。共有8届毕业生，截止2011年8月31日，学院在校生数11242人。 表1办学基本条件统计表 生均占地面积生师比 类别（平方米/生）具有硕士以上 学位教师占 专任教师的 比例（%） 生均教学生均教学科研 行政用房仪器设备值 （平方米/生）（元/生） 生均图书 （册/生） 综合 大学 16.8256.3633.4115.205292.5264.22 生均占地面积56.36平方米；生均教学行政用房面积15.20平 方米；生均实践场所占有面积5.86平方米；生均学生宿舍面积6.95 平方米；生均教学科研仪器设备值5292.52 元；新增设备比例10.84%；生均纸质图书64.22册、电子图书227.72MB；生均年进书量3.38册；百名学生教学用计算机12.84台；百名学生阅览室、多媒体教室和语音室座位77.59个。 学院现有专任教师455人，校内兼课人员56人，校外兼职教师141人，校外兼课教师42人，学生与教师（折合后）比16.82:1。高级职称教师占专任教师的25.71%，具有硕士以上学位教师占专任教师的33.41%。 对照教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》中的标 学校
准，学院在生均占地面积、教学行政用房面积、学生宿舍面积、教学仪器设备值以及生师比、年新增教学仪器设备和新增生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已符合国家的要求，说明目前学院这些方面已能够满足办学的需要。 此外，对照普通高等学校基本办学条件指标，学院生均纸质图 书距离80册的标准尚有差距，需要在今后的办学过程中不断改善。 二、对专项数据的分析 （一）院领导班子情况分析 截止2011年8月31日，院领导共8位，2人具有党政行政工作经历，6人长期从事学校管理工作。大学本科以上学历7人，专科学历1人；高级职称7人。平均年龄51.9岁。平均兼课量25.5学时，听课11.5次，走访学生寝室8.0次，走访校外实习点4.3次，参与学生社团文体活动5.1次。 数据分析显示，学院领导班子来源结构既能充分利用社会资源 又有较丰富的学校管理经验，重视教学和学生管理工作。 （二）师资队伍建设情况分析 1．校内专任教师队伍情况分析 （1）基本情况分析： 表2校内专任教师师资结构表 结构人数及合计比例 年龄结构（人）专业技术职务结构 ≤3536-4546-60≥61高级中级初级 学历结构学位结构 硕士以上大学硕士 学士 研究生本科以上 双师 结构 人数45525610883811717516385334152206320 比例（%）100 56.2623.7418.241.7625.71 38.4635.8318.6873.4133.4145.2770.33 表2数据显示，校内专任教师共455人。学院建立了一支呈金 字塔型的老、中、青相结合的专任教师队伍，其中35周岁以下的教
竭诚为您提供优质文档/双击可除 数据分析报告范例 篇一：数据分析报告 数据分析报告 今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了 一定的成绩，特别是通过坚持贯彻Iso9001：20XX标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。 20XX年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。 系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。 工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到
的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。 中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统 项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。 华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合 格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。 交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。 部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，
.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点
关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
［背景概述］ 基于企业规模不断扩大，提高决策科学性和合理性的需要，根据公司做精做细的经营方针，特建立与之相适应的人力资源分析体系。分析主要从管理和财务角度进行，以指标形式予以体现。 1.人力资源指标体系框架模型 2 .人力资源分析指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资******力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目标。因此，在此前提下某公司人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资******力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。
（1）人力资******力层面指标主要包括与人力资******力相关的人力资源数量、学历、结构、流动性、年龄、职称等方面的指标； （2）人力资源运作能力层面指标主要包括人力资源基本运作流程：人力资源规划——招聘配置——培训开发——考核评价——薪酬——劳动关系等反映各个环节运作能力的基本指标； （3）人力资源效率层面指标是人力资源管理所要达到的基本效率指标，也是人力资源战略实施的效果反映。 一、人力资******力 1.人员数量指标 【定义】是指反映报告期内人员总量的指标。 1.1 期初人数 【定义】是指报告期最初一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年初人数。 【收集渠道】人力资源部员工花名册 1.2期末人数 【定义】是指报告期最后一天企业实有人数，属时点指标。如月、季、年末人数。 【收集渠道】人力资源部员工花名册 1.3统计期平均人数
【定义】是指报告期内平均每天拥有的劳动力人数，属序时平均数指标。 【公式】 月平均人数= 报告期内每天实有人数之和÷报告期月日数或：=（月初人数+月末人数）÷2 季平均人数=（季内各月平均人数之和）÷3 年平均人数=（年内各月平均人数之和）÷12 或：=（年内各季平均人数之和）÷4 【收集渠道】人力资源部员工花名册 【备注】服务未满一年的按员工入职工作月份折算 1.4员工增长率 【定义】是指新增员工人数与原有企业员工人数的比例。 【公式】员工增长率＝本期新增员工人数/上年同期员工人数*100％ 【说明】员工增长率反映了企业人力资源的增长速度。同时也可以反映出人力资本的增长速度。将员工增长率与企业的销售额增长率、利润增长率等结合起来，可以反映出企业在一定时期内的人均生产效率。 1.5新员工入职人数 【定义】是指现有员工人数减去原有企业员工人数。 【说明】该项指标可以帮助企业考虑是否需要对基础职位的设置进行调整。同时，还与培训需求有较大关联。
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
高校学生学籍管理 §１概述 编写说明: 本章描述本软件开发得背景，系统目标，用户得业务情况,以便于需求理解。 §1·１背景 在学籍管理中,需要从大量得日常教学活动中提取相关信息，以反映教学情况．传统得手工操作方式，易发生数据丢失,统计错误,劳动强度高，且速度慢.使用计算机可以高速,快捷地完成以上工作。在计算机联网后，数据在网上传递,可以实现数据共享，避免重复劳动，规范教学管理行为,从而提高了管理效率与水平. §1·２系统目标 学籍管理信息系统以计算机为工具,通过对教务管理所需得信息管理,把管理人员从繁琐得数据计算处理中解脱出来,使其有更多得精力从事教务管理政策得研究实施,教学计划得制定执行与教学质量得监督检查，从而全面提高教学质量。 §１·3 业务模式 本系统就是运行在Ｗin9８、Win2０00、WiｎdｏwsNＴ等操作系统环境下得多台计算机构成得局域网，主要业务流程如下: ·按某学生某学期，学年考试及补考成绩，自动生成该学生就是否升留降级，退学。 ·按某学生在校期间累计补考科目门数与成绩自动生成该学生就是否结业，毕业,授位。 ·按某学生因非成绩原因所引起得学籍变更作自动处理． ·按每学期各年级班学生考试成绩自动生成补考名单,科目。 ·按每学期各年级学生考试成绩自动生成某课程统计分析表。 ·按同一年级学习成绩进行同一课程不同班级间成绩比较。 §2用户需求 编写说明: 此系统专门为高校学籍管理所设置。本节主要描述用户需求得使用范围,功能要求信息采集与各部门得使用权限 §2·１使用范围 按成都信息工程学院全日制学生学籍管理等相关文件完成本科与专科学生学籍状况得系统管理(本科生用学年学分制,专科生用学年制）。 系统中保留五个年级学生得信息，学生毕业一年后信息转储，但随时可以查询，输出. §2·２功能要求 ·学生档案管理: 学生得一般情况,及奖励，处分情况; ·学生成绩管理: 学习成绩,补考成绩; ·学籍处理: 学生留降级处理，休复学处理,退学处理; ·日常教务管理: 日常报表，如通知书,补考通知书等，学生学习成绩得各种分类统计; ·毕业生学籍处理：结业处理,毕业处理，授位处理,学籍卡片等。 §2·3信息采集与各部门得使用权限 每学期考试完毕由各系录入成绩，然后由教务科收集。为了信息得安全与数据得权威性,对于网上信息得使用权限与责任规定如下： 数据收集前得系统权限
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程
2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能
4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器
企业大数据采集、分析与管理 系 统 设 计 报 告
目录 一、市场需求信息挖掘 (4) 1. 获取市场需求信息 (4) 2. 市场需求信息分析 (4) 二、工厂成本归集 (4) 1. 基于集成化系统的成本数据采集 (4) 2. 产品成本归集和核算 (5) 三、智能车间大数据采集、分析 (8) 1. 制造车间数据采集 (8) 2. 车间整体状态及计划执行情况分析 (11) 四、业务流程审批及进程监控 (11) 1. 业务流程管控 (12) 2. 采购、订单、物料管理与数据分析 (14) 3. 财务分析与统计 (16) 4. 需求、设计、工艺、制造各环节信息管理 (17) 5. 移动端APP (18) 五、质量信息管理与追溯 (18) 1. 质量信息管理 (18) 2. 供应商评价优选 (19) 六、无纸化OA系统及图档管理 (19) 1. 无纸化OA办公系统 (19) 2. 图纸及技术文档安全管理 (20)
企业大数据采集、分析与管理系统设计报告智能制造是制造业转型升级、向中高端制造业迈进的重要举措。离散制造型企业，其本身具有零件种类多、加工工序复杂、生产过程不确定因素众多、工厂透明度不高、部门间存在信息孤岛等特点。本系统从清晰的状态感知、实时数据分析与展示、决策精准执行与审批、全生命周期产品信息管理、无纸化OA及图档管理五大方面着手解决企业痛点，可以实现产品全生命周期生产过程管理、产品成本管理、信息共享管理和项目远程管理，帮助企业打造透明的、全过程可控的、高感知度的、高柔性的智慧工厂。
一、市场需求信息挖掘 1. 获取市场需求信息 市场需求信息能从多方面反映市场活动的方向，是企业指定经营战略、进行市场竞争的重要依据。本系统在每次客户发起询价时，会要求填写详细的需求信息。通过语义网（Semantic Web），对需求信息进行特征抽取和模糊聚类，进行分类存储，并构建适合企业自身的“市场需求指标库”。 2. 市场需求信息分析 将市场信息转化为企业决策，必须经过复杂的数据处理过程。对市场需求信息大数据聚类之后的各簇，建立统一的预测模型，通过时间序列模型、多元线性回归、最小二乘支持向量机等方法，对行业发展趋势做出预测，并将结果进行图表化展示。 二、工厂成本归集 1. 基于集成化系统的成本数据采集 功能：要素耗费的初次分配、生产成本的分配、辅助生产成本的分配、制造费用的分配。 随着信息化的发展，企业采用了基于集成化的成本数据采集方式如图所示，该采集方式将库存管理、财务管理、资源管理和质量管理等系统之间数据传递和采集，获取成本的相关信息。
年人才培养工作状态数据采集平台分析报告
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关于人才培养工作状态数据采集平台的分析报告 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是促进学校管理现代化、标准化、制度化，完善教学质量保障体系的一个重要手段和途径。 学院领导高度重视《2015年人才培养状态数据平台》采集工作，组织相关部门和人员召开会议，对2015年填报要求认真学习和研究，对填报细节工作逐一落实，按照源头录入、规范采集的原则，有组织、有步骤地进行了数据采集和填报。以用好数据采集平台为依据，通过数据采集平台的建设来引导学院的内涵建设，规范学院各单位的日常工作，促进学院办学水平的提升。对各项数据进行了深入细致的分析，找出了学院一年来取得的成绩以及尚存在的问题，并对存在的问题制定了相应的整改措施。 根据省教育厅关于数据平台培训工作通知要求，我院精心挑选两名责任心强且技术过硬的骨干教师专门负责汇总各项数据。按照填报精神，我院分管院长亲自召开数据填报安排会议，要求各部门高度重视数据平台采集工作，统一思想，加强学习，提高认识，充分理解新版数据平台中的各项指标内涵，从源头上确保采集数据的准确性和实时性，切实按照“独立、原始、及时、公开”的原则建设数据平台，充分发挥数据平台在学院人才培养工作中的宏观调控作用，推进学院各项管理水平再上一个新的台阶。 我院在使用和改进完善人才培养状态数据采集平台的过程中体会到：一是数据采集平台是我院实施人才培养工作动态监测，
及时发现问题，实现科学决策，进行宏观调控，实施规范管理的重要手段。二是数据采集平台不能是应付评估才建设的临时工作，而应该是作为学院教学质量保障机制的重要部分，建立长效机制，制定规章制度，明确牵头单位，为学院的科学、规范管理和教育教学质量提供保障，为学院决策提供依据。三是人才培养状态数据采集平台是我院发展的风向标，通过对自身人才培养工作状态数据的分析，我院能够较为清晰地掌握本校的发展现状及未来的发展趋势，便于高职院校实现教学质量的自我监控和自我评估，有利于规范自己的教育教学管理、加强内涵建设、创新人才培养模式、构建全方位多角度的人才培养质量保障体系。四是有利于教育部或省教育厅的专家组来我院进行指导时能够准确的指出我院当前发展中存在的问题，更可以有针对性地提出解决问题的方案，更有利于我院今后的发展。 我院建立健全了《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》定期分析制度，充分发挥其对学院工作状态的反映和监控作用。以《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》上的信息为引导，推进教学改革，加强专业建设、课程建设和教学团队等各项建设工作，不断培育特色，提升人才培养工作水平，逐步构建学院自主发展，社会参与，自我约束、自我发展的新机制。 通过对学院2014年—2015年人才培养工作状态数据采集平台的分析，对照普通高等学校基本办学条件指标（教发[2004]2号），学院在生师比、实践教学场所、生均占有面积、生均图书量、每百名学生拥有计算机台数、多媒体教室座位数等方面已基本达
学生成绩管理系统分析报告 ■建立新系统的必要性 随着学校规模的不断扩大，专业、班级、学生的数量急剧增加，有关学生各门课程的成绩的各种信息量也成倍增长，学生成绩管理操作重复工作较多，工作量大，因此，建立学生成绩管理系统来提高工作的效率。基于互联网的学生成绩管理系统，在学生成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，提高了信息的开放性和快速性。使学生信息更加系统化，信息更加精确化。使管理人员管理更加方便，能够改动部分信息，最大化的满足工作的需求。 学生成绩管理系统的建立，在学生查询成绩的规范管理、科学统计和快速查询方面具有较大的实用意义，它提高了信息的开放性，大大改善了学生对其最新信息查询的准确性。成绩管理系统有查找方便、可靠性高、存储量大、易操作、保密性好、信息保存时间长等优点，它能极大的提高老师和学生成绩信息管理的效率。 ■业务流程分析 通过对学生成绩管理业务的调查分析，弄清了学生成绩管理系统的业务流程和管理功能，系统的业务流程如下图所示： 业务流程图部分： 登录教师 管理页面 学 生信息 录入教 师 管 理 信 息 输 出 系 统 控 制 信 息 登录查询 信息反馈 信息反馈 学生 管理员 学生成绩管理系统教师
管理功能部分： 从业务流程图可以看出，学生成绩管理系统中分为大的三个方面：系统管理员模块、教师模块、学生模块，其主要管理功能有： 1、系统管理员功能 系统管理员进入学生成绩管理系统的主要功能是：实现管理员用户的添加、修改和删除，以及对教师添加、教师修该、教师删除、教师查询、学生的添加、学生的修改、学生的查询等基本功能，并且参与开设课程、选择课程的管理，安排教师的任课和学生的选课工作，管理元为每门课程设置一个学分，没门课程可以是必修或选修，如果学生及格，学生将获得该课程学分。 2 、教师功能 教师进入学生成绩管理系统的主要功能是：各科教师登录系统后查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，查询自己的授课课程，实现对选秀了自己课程的学生的成绩进行查询、录入和修改，各科老师可以对自己学生选修课程结束后给与分数，同时可以对自己所带课程的成绩优秀人数、及格人数和不及格人数的分布信息进行查询。 3 、学生功能 学生进入学生成绩管理系统的主要功能是：每个学生登录系统后可以查询和修改个人信息、修改自己的账号密码，以及自己所选课程任课老师的个人信息，同时在课程结束后可以查询在校期间各个时间段选修课程的成绩与学分，以及对单科成绩和总分的排名查询。 录入学生信息 录入课程信息 录入成绩信息 查询成绩 查询个人信息 管理员 学生表 成绩表 课程表 验证信息 学生
电视用户数据分析
文档修改记录
目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)
1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构
负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程
城市犬数据平台 載据集成敬據仓库平會骨理决彙支持 上曉应用集虎 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储> 大数据处理引擎> 服务协调> 分析BI >平台监管 元蜀据扎卑—— socket 文件导入 DE cctiect ^eb^erv-ce 数据清洗 tT. 定制分析 统ii■分析、N 「定市牛外乱歡据海 权限扱边据接 口■ 生成领导仪表 fi —元花琳 标准［匕入嘩「
丹址“￡ Ar Sa:城曲犬董拯选童实饕恿善 「 四、选型要求 1 ?需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部， 需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2 ?国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3?需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发 4 ?商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务
5?—些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机 制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装, 集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。 自己来了解使用大数据套件的容易程度一一仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAF和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？ 你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会大大增加复杂性和费用。所以请查证你是否真正需要一个非常重量级的解决方案。是否你真的需要它的所有特性？ 陷阱：请注意某些陷阱。某些大数据套件采用数据驱动的付费方式（“数据税”）， 也就是说，你得为自己处理的每个数据行付费。因为我们是在谈论大数据，所以这会变得 非常昂贵。并不是所有的大数据套件都会生成本地Apache Hadoop代码，通常要在每个 Hadoop集群的服务器上安装一个私有引擎，而这样就会解除对于软件提供商的独立性。还要考虑你使用大数据套件真正想做的事情。某些解决方案仅支持将Hadoop用于ETL来填充 数据至数据仓库，而其他一些解决方案还提供了诸如后处理、转换或Hadoop集群上的大数 据分析。ETL仅是Apache Hadoop和其生态系统的一种使用情形。 六、方案分析
经济管理学院 人才培养工作状态数据采集平台 数 据 分 析 报 告
经济管理学院数据采集领导小组编制 二O一三年七月
目录 一、办学基本情况综述 (1) 二、专项数据分析 (1) （一）基本办学条件 (1) 1.基本情况 (1) 2.存在问题 (2) 3.整改措施 (2) （二）师资队伍建设情况分析 (2) 1.基本情况 (2) 2.存在问题 (5) 3.整改措施 (5) （三）专业建设情况分析 (6) 1.基本情况 (6) 2.存在问题 (6) 3.整改措施 (6) （四）课程建设情况分析 (7) 1.基本情况 (7) 2.存在问题 (7) 3.整改措施 (7) （五）校内实践教学条件分析 (7) 1.基本情况 (7) 2.存在问题 (8) 3.整改措施 (8) （六）校外实习基地建设分析 (8) 1.基本情况 (8) 2.存在问题 (8) 3.整改措施 (8) （七）职业技能鉴定与职业资格证书分析 (9) 1.基本情况 (9) 2.存在问题 (9) 3.整改措施 (9) （八）顶岗实习分析 (9) 1.基本情况 (9) 2.存在问题 (10) 3.整改措施 (10)
（九）校企合作分析 (10) 1.基本情况 (10) 2.存在问题 (10) 3.整改措施 (10) （十）招生就业分析 (10) 1.基本情况 (10) 2.存在问题 (11) 3.整改措施 (11) 三、总体评价（主要成绩和未来努力方向） (11) （一）完善“专兼”结合的双师教学团队建设 (12) （二）提高教学改革力度 (12) （三）加大实训建设力度 (12)
大数据时代的学生成绩诊断报告 【关键词】成绩诊断报告；大数据；数据采集；个性化 【中图分类号】G63 【文献标志码】A 【文章编号】1005-6009（2016）23-0062-02 【作者简介】曹锁明，江苏省前黄高级中学（江苏常州，213161）教师，一级教师。 2015年底浙江省教育考试院发布新高考方案实施后的 首份学考成绩单，同时为每名参考学生发布了一份个性化的成绩诊断报告，这份报告根据高考答题情况为学生的学习能力、思维能力划分等级，试图全面反映出学生在知识和能力等各方面的掌握程度。 推出成绩诊断报告是考试招生制度改革的组成部分。国务院《关于深化考试招生制度改革的实施意见》中提出“完善成绩报告”，教育部《关于普通高中学业水平考试的实施意见》中提出“要加强对学业水平考试结果的研究与分析，做好教学反馈与指导，不断提高教学质量”，成绩诊断报告正是对两个《实施意见》的贯彻落实。 成绩诊断报告的推出，实现了考试结果评定从分数到知识、能力掌握状况诊断的跨越，使考试结果由单一走向多样
化，是考试向评价转变的重要突破。 “学然后知不足，教然后知困”，平时的学习，学生虽然知道自己的薄弱点，但具体在哪儿掌握得不好自己未必能说清，时间一久就更加是笔糊涂账，要想进行有针对性复习非常困难。而教师面对这么多学生，更不可能搞清每个学生的情况，即使班级整体也只能了解个大概。此时一份详尽的诊断报告就可以为学生后面的复习指引方向，用于自主查漏补缺！ 那么，应该出怎样的诊断报告呢？浙江的诊断报告是来自高考，仅凭这一次考试真的能对学生做出准确的诊断？虽然报告明确了仅作参考，但是由于样本数据有限，一次考试也不能考查所有的知识点和能力，所以参考意义极其有限。 科技的发展日新月异，为我们获取更多的数据样本提供了可能，现在我们可以把学生每天的作业都录入系统，既可以完整记录学生学习的成长轨迹，同时可以更详细地分析出学生学习的薄弱环节，得出的诊断报告无疑更准确。 有了诊断报告我们又能干什么呢？如果我们的样本数 据来自平时的日常采集，一方面为周末和假期学生自主复习提供方向，学生通过对自己的错题的反复订正和薄弱知识点的巩固训练来提高自己。另一方面，教师亦可以在平时的教学和训练中对学生掌握得不够的知识和能力进行适当的反复，从而实现知识和能力的均衡发展。