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政府大数据政务目标分析

政府大数据政务目标分析

实现政务公开,打造透明政府

大数据促进政府和公众互动,让政务透明,帮助政府进行社会管理和解决社会难题,大数据时代下,政府是整合开放的平台,是一个大数据共享平台,它建立了公众与政府间的沟通渠道,越来越多的国家和组织利用其开展民意调查,通过在线交互让民众成为政务流程的节点,透明政务,让公众参与到政策制定与执行、效果评估和监督之中,使民众参政议政成为可能。大数据推进政府信息资源进一步开放,政府信息开发利用效率倍增,促进经济社会快速发展。

实现数据融合,打造智慧政府

大数据真正跨越政府内部协同的鸿沟,大大提高工作效率,降低政府运行成本。其一,政府内部协同除思想理念上的障碍外,技术上也存在一定障碍,随着大数据技术发展,跨越系统、跨越平台、跨越数据结构的政府将在技术上使政府内部纵向、横向部门得以流畅协同。其二,由于利用大数据技术,数据获取、处理及分析响应时间大幅减少,工作效率明显提高,同时降低了政府开支。例如,政府利用大数据对社会人群进行细分,对不同人群进行针对性服务和政策施行。实现科学决策,打造责任政府

大数据提高政府决策的科学性和精准性,提高政府预测预警能力以及应急响应能力,越来越多的政府摈弃经验和直觉,依赖电子政务的数据和分析进行决策。现在大数据又超越了传统的数据分析方法,不但是对大数据分析挖掘,对言论、图

表等都可以进行深度挖掘、人工智能。大数据的深入及广泛应用会给政府带来科学和精准的决策支持。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里,人人都希望能够借助大数据的力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求,实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图,实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽的挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据的分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服的优惠券,而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要的数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好的,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出,预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时,安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增,针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年,60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测与响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道的”已经成为安全圈的一句名言,即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息,在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储,通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全瞧得见。 爱加密CEO高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题的分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原本

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统 方案

目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

大数据智能分析软件

现在,公众安全的配置,网络系统的安全、信息中心,信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展,迫切需要各种信息应用系统,灵活,高效的资源和云计算平台,以有效整合公共安全的各种信息资源,提高公安系统的稳定性、可扩展的,安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前,互联网正在经历新一轮的信息技术变革,如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎,已成为公安信息资源战役的重要组成部分,也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设,“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展,它变得越来越明显的特点是数字信息网络,提高了人、警、事的一个互动力,警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高,“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化,减少了中间环节,提高了快速反应能力,提高教学和减少战斗中,响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境,建立大数据分析平台,支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标:建立密集的信息技术支持系统;建立专业的警察命令和战斗团队;建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历,还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

大数据分析平台

一、数据分析平台层次解析 大数据分析处理架构图 数据源:除该种方法之外,还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。按照图中的分类其实就是说明了数据存储的结构,而特别要说的是流数据,它的核心就是数据的连续性和快速分析性; 计算层:内存计算中的Spark是UC Berkeley的最新作品,思路是利用集群中的所有内存将要处理的数据加载其中,省掉很多I/O开销和硬盘拖累,从而加快计算。而Impala思想来源于Google Dremel,充分利用分布式的集群和高效存储方式来加快大数据集上的查询速度,这也就是我上面说到的近似实时查询;底层的文件系统当然是HDFS独大,也就是Hadoop的底层存储,现在大数据的技术除了微软系的意外,基本都是HDFS作为底层的存储技术。上层的YARN就是MapReduce的第二版,和在一起就是Hadoop最新版本。基于之上的应用有Hive,Pig Latin,这两个是利用了SQL的思想来查询Hadoop上的数据。 关键:利用大数据做决策支持。R可以帮你在大数据上做统计分析,利用R语言和框架可以实现很专业的统计分析功能,并且能利用图形的方式展现;而Mahout就是一个集数据挖掘、决策支持等算法于一身的工具,其中包含的都是

基于Hadoop来实现的经典算法,拿这个作为数据分析的核心算法集来参考还是很好的。 如此一个决策支持系统要怎么展现呢?其实这个和数据挖掘过程中的展现一样,无非就是通过表格和图标图形来进行展示,其实一份分类详细、颜色艳丽、数据权威的数据图标报告就是呈现给客户的最好方式!至于用什么工具来实现,有两个是最好的数据展现工具,Tableau和Pentaho,利用他们最为数据展现层绝对是最好的选择。 二、规划的数据平台产品AE(Accelerate Engine) 支持下一代企业计算关键技术的大数据处理平台:包括计算引擎、开发工具、管理工具及数据服务。计算引擎是AE的核心部分,提供支持从多数据源的异构数据进行实时数据集成、提供分布式环境下的消息总线、通过Service Gateway能够与第三方系统进行服务整合访问;设计了一个分布式计算框架,可以处理结构化和非结构化数据,并提供内存计算、规划计算、数据挖掘、流计算等各种企业计算服务。Data Studio包括了数据建模、开发、测试等集成开发环境。管理工具包括了实施、客户化及系统管理类工具。AE平台还可以通过UAP开发者社区提供丰富的数据服务。 AE架构图

(完整word版)大数据分析系统需求

大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

目录 一、系统定位 (2) 二、功能模块 (3) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11)

1、系统定位 从数据接入到数据应用,我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块: (1)爬虫系统 (2)数据处理、存储、计算系统 (3)数据人工智能分析、可视化系统 (4)外部接口 其中第(3)模块是核心,需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型,进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取,对数据库中的已有词条进行更新或新建,或者从全站按照关键词抓取信息,更新数据库中词条,爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统,生成词条,词条之间相互关联,可以实现跳转,可视化查看;存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的,例如美国,日本等,涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴,多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口,包括微信平台,天蝎系统,邮件营销平台,调查问卷分析平台。

大数据分析系统需求

目录 大数据分析系统需求 天津绍闻迪康科技咨询有限公司 2018/5/28 仅为需求基本框架,需要根据贵公司产品、技术路线具体面议。

一、系统定位 (1) 二、功能模块 (2) 2.1爬虫系统 (3) 2.1.1数据源 (3) 2.1.2爬虫系统功能 (3) 2.2数据处理、存储、计算系统 (4) 2.2.1数据处理模块 (4) 2.2.2数据存储模块 (4) 2.2.3数据计算模块 (5) 2.3数据分析、可视化系统 (9) 2.4对外接口 (10) 2.4.1会员制体系 (10) 2.4.2其他 (10) 2.5其他 (11) 2.5.1数据痕迹 (11) 2.5.2信息安全 (11) 2.5.3注意事项 (11) 1、系统定位

从数据接入到数据应用,我们需要【大数据分析系统】包括几大功能模块: (1)爬虫系统 (2)数据处理、存储、计算系统 (3)数据人工智能分析、可视化系统 (4)外部接口 其中第(3)模块是核心,需要结合我们公司业务方向建设相关的数学模型,进行人工智能的自动分析。 爬虫系统可以从指定网站自动的进行信息的抓取,对数据库中的已有词条进行更新或新建,或者从全站按照关键词抓取信息,更新数据库中词条,爬虫搜集到的数据也需要存储到系统中。 数据库系统可以将公司现有资料分库录入系统,生成词条,词条之间相互关联,可以实现跳转,可视化查看;存储爬虫得到的数据。数据库中的词条或者数据源大多是国外的,例如美国,日本等,涉及到的人物或者其它词条会有多种语言的表达。 系统可以结合爬虫的数据、库中本来的数据按照一定内容生成词条自身的时间轴,多库之间词条的的关系图。系统需要与外部互联的接口,包括微信平台,天蝎系统,邮件营销平台,调查问卷分析平台。 2、功能模块

医疗健康大数据:应用实例与系统分析

医疗健康大数据:应用实例与系统分析 1 、概述 随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起,人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司(International DataCorporation,IDC)的报告,仅2011年,全世界产生的数据就有1.8 ZB(1 ZB≈1 021 byte),并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。 大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量,并包含结构化、半结构化、无结构化的数据,大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战。与传统数据相比,大数据包含5个V特性:Volume(数据规模巨大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(数据产生的数据非常快)、Veracity(分析结果取决于数据准确性)、Value(大数据一般包含非常重要的价值)。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战,也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务,例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值,到2020年将达到600亿美元的价值。 医疗健康行业目前面临着巨大的挑战,其中,最主要的挑战包括:急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈等。国家统计局的数据显示,我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元,较2012年上升12.6%,并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很

大的比例,在可以预见的将来,医疗支出将会持续增长。然而,根据美国医学研究院(Institute of Medicine,IOM)的一篇报告,如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会。为了保持竞争力,医疗机构必须把数据作为一种战略资产,分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。 医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断;更精确地预测治疗方案的成本与疗效;整合病人基因信息进行个性化治疗;分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本,麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中,最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如,ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理;CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗;CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。 本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景,然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用,最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。 2、背景知识

大数据应用案例分析报告

在如今这个大数据地时代里,人人都希望能够借助大数据地力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户地消费需求,实现更为精准地营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者地意图,实现主动、超前地安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽地挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起地难度. 大数据应用最为典型地案例是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据地分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服地优惠券,而少女地家人在此前对少女怀孕地事情一无所知.大数据地威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足地开始搜集整理自己用户地各类数据资料.但与之相比极度落后地数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要地数据不仅可以轻松偷盗,而且还是整理好地,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”地欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击地方法了. 扰动安全地大数据 年在“未来全球安全行业地展望报告”中指出,预计到年信息安全市场规模将达到亿美元.与此同时,安全威胁地不断变化、交付模式地多样性、复杂性以及数据量地剧增,针对信息安全地传统以控制为中心地方法将站不住脚.预计到年,地企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础地快速检测和响应地产品上.b5E2R。 瀚思()联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式.“你不能保护你所不知道地”已经成为安全圈地一句名言,即使部署再多地安全防御设备仍然会产生“不为人知”地信息,在各种不同设备产生地海量日志中发现安全事件地蛛丝马迹非常困难.而大数据技术能将不同设备产生地海量日志进行集中存储,通过数据格式地统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁和异常行为,让安全分析更简单.同时通过丰富地可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全看得见.p1Ean。 爱加密高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生地安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题地分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本地存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原本单一攻防分析转为基于大数据地预防和安全策略.大数据地意义在于提供了一种新

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求:通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚,将分散得数据进行物理集中与整合管理,为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同,提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据,还就是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、高效即席数据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力,支撑不断增长得数据量,满足未来政务各类业务工作得发展需要,确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据,通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联,即:通过分析数据间得业务关系,建立关键数据之间得关联关系,将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生得发展。

教育大数据挖掘与分析系统用户需求

第一包:教育大数据挖掘与分析系统用户需求 1项目概况 1.1项目背景 当前,上海已基本实现教育现代化,正朝着率先全面实现教育现代化的目标大步迈进。为贯彻落实党的十八大精神和教育规划纲要,立足中华优秀传统文化,弘扬社会主义核心价值观,促进中小学生全面发展和健康成长,根据国家教育部《关于中小学生综合素质评价工作的实施意见》,国务院《关于深化考试招生制度改革的实施意见》、《关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》(教基(2013)2号)《上海市深化高等学校考试招生综合改革实施方案》等文件精神,结合上海市实际情况,上海市教委开展了中小学生综合素质评价的研究工作,启动了综合素质评价应用推进工作,2014年发布了《上海市普通高中学生综合素质评价实施办法(试行)》的通知(沪教委基〔2015〕30号),2015年上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统正式上线,计划2017年完成初中生综合素质评价内容研究,2020年开始全面实施具有上海特色和时代要求的中小学综合素质评价体系。 1.2项目名词解释 本文档涉及到的主要系统名词解释如下: ●上海市高中名校慕课(MOOC) 该平台面向所有初高中学生分享优质、特色拓展型和研究型课程资源的网络学习平台,其主要建设目标在于:一是提升中学生信息化环境下的学习能力;二是推进高中学校特色多样发展;三是培养推进信息技术与教育教学融合的师资队伍。平台提供了学习分析和数据支持服务,收集了学生学习过程的行为数据,为基于大数据的教育治理和决策提供了科学依据。 ●研究性学习系统(MOOR) MOOR,即大规模在线开放研究性学习,以“教育”+“互联网”的理念,为上海市普通高中生搭建一个自主探索,智能学习环境。围绕学生的研究兴趣和个性特长,系统采用人工智能和大数据学习分析技术,解决了研究性学习的自适应教学问题、管理问题和评价方式。 ●上海市基础教育学生信息管理系统 提供上海市基础教育阶段的学生综合管理与服务,内容涵盖学生基本信息、学籍信息、电子学生证信息、学生行为信息、学生表现与评价信息等综合信息。 ●上海市普通学生高中综合素质评价信息管理平台 针对上海市普通高中学生提供综合素质评价信息采集、管理和展现的信息化平台。 ●上海市基础教育学籍管理系统 对上海市基础教育阶段学生的学籍管理工作提供信息化支撑的平台,并作为全市唯一权威的学籍数据来源。 ●上海市基础教育统一身份认证系统 以学籍数据作为权威的底层数据源,提供统一的用户管理、用户认证及安全保障等服务,用户经由统一身份认证系统登录,在完成身份认证后无再次登录就可以使用所有支持统一身份认证服务的其它信息服务系统提供的服务。 ●上海市中小学专题教育 为上海市中小学生提供各方面专题知识的专业在线学习平台。 1.3建设目标和服务对象 基于教育部加强和改进综合素质评价的意见要求,立足于项目实际应用情况,本项目的

一年级数学教案《图书馆》

一年级数学教案《图书馆》〖教学设计〗 (一)创设情境,激发参与 师:老师告诉大家一个好消息:我们学校的图书馆买新书了,我们先来看一下都有哪几种书呢? (评析利用图书馆这一情境导入新课,可以体现数学来源于生活实际这一原则。利用学生身边的事物或学生感兴趣的事物创设学习情境,可以激发学生的学习兴趣。) (二)学习新知 1.出示主题图 (1)说说从图中你知道了什么。(2)你能根据图上的条件提一个数学问题吗?(学生提问,只要有价值教师就给予鼓励,集体选择有价值的问题。)(3)提出问题:《汪汪乐园》和《海底世界》共有多少本? (4)你能解决这个问题吗? (评析数学教学要紧密联系学生的生活实际、学习实际,这是《标准》所赋予的任务。这一环节的教学,从再现学生生活中购书的情境入手,使学生亲身感受到数学就在自己的身边,在具体的情境中,自然地提出有关两位数加一位数的数学问题。这样的教学符合小学生的学习心理特点,能充分调动学生学习的积极性、主动性,增强学生探索新知的欲望。) 2.交流算法 (1)学生独立思考算法,试算28+4=()。

(评析教师给学生充分的独立思考的时间,保证每个学生都能得出自己的结论;尊重个性差异,不同的学生有不同的个性,思考同一个问题所需要的时间也不同;关注学生获取知识的过程及解决问题的多样化。) (2)组内交流算法,对每种算法进行评价。 (评析进行组内交流调动学生的学习积极性,提高学生的主动参与意识;给学生充分探索、思考、动手、动口、交流的时间和空间,开阔学生的思路,培养学生 的合作精神。) (3)全班同学交流算法。 算法一:数小棒,先摆28根,再摆4根,然后把4根小棒一根一根地加到28根上,一边加,一边数,数出最后的结果。 算法二:先算28+2=30,再算30+2=32。 算法三:先算8+4=12,再算20+12=32。 算法四:列竖式 28 +4 ____ 32 (学生已经学会列竖式计算两位数不进位加法,有的学生已经有列竖式计算进位加法的知识储备,所以当学生提出可以列竖式计算时,教师就先让学生试着列竖式计算,自己讲解计算方法,然后再强调满十进一的计算法则。) 算法五:......

医养结合 医院完整的筹建计划书

医养结合,医院完整的筹建计划书 许多人在筹建医院的时候都处处碰壁,甚至无从下手。因为医院是一个高专业度、高知识含量的单位,想要筹建一家医院,在前期需要花费很大的精力和时间。医院筹建的全流程大致为:市场调研定位、选址建议与论证、可行性分析、战略规划、市场营销战略、服务策略、人力资源战略、品牌战略、规划设计等等方面。 其实在医院筹建的流程中,有一份计划是非常重要的--医院筹备计划书。我们通过专业的角度协助过许多新医院制作筹建计划书,对于筹建医院方面也深有研究。今天,我们针对医院筹建计划这个课题将过去的项目经验做一个总结,希望能够帮助还在筹建期间迷茫的人。 在制作医院筹建计划书之前需要拟出一份科学的计划大纲。合众佑泽养老咨询通过以往的经验总结了以下大纲重点: 一、医院筹建时间进度。(附带筹建进度表) 二、医院装修计划。 三、医院业务工作计划。

四、医院行政工作计划。 五、医院员工招聘工作计划。 六、医院设备计划。 七、医院广告计划。 八、医院财务计划。 九、医院信息管理计划。 十、医院公共关系计划。 十一、医院后勤计划。 一般在制作好筹建工作大纲,根据大纲进行细分和详细说明。我们将给大家言简意赅地解说整个筹建计划书 一、医院筹建时间进度 一般进度就是土建、装修、招聘、设备、医疗、后勤、广告投放、

试运行及岗前培训、开业。 二、医院装修计划 设计装修的准备工作: 1、讨论组织结构、岗位设置、人事编制。 2、完成流程框架图、楼层功能区规划。 3、按照流程排布平面的初步思路。 4、功能区的设备设施。 5、装修风格确立依据、立面设计要求。 6、行政办公、员工宿舍、食堂及医院配套设施的规划。 7、企业CIS系统。 三、医院业务工作计划

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