CN112257001A - 一种基于大数据分析的教育决策*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据分析的教育决策***，所属数据分析决策***技术领域，包括PC端、手机端和服务器端，所述服务器端包括：数据标准管理单元、数据清洗服务单元、分析模型管理单元、数据统计单元、数据可视化展示单元、数据源单元、服务应用单元、数据单元和应用支撑单元。本发明通过采用任务调度技术，解决任务与任务之间可任意配置与组合，提高业务数据灵活的组合、拆解以及合并等，简化了原有繁琐的处理方式，提高了业务数据的处理效率，且同时还降低了后期的维护成本；本发明通过采用元数据管理，对技术元数据统一管理，解决数据的标准化处理基础与校验准则。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析决策***技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的教育决策***。
背景技术
随着科技的发展，现在高校为了方便对学校内部各个业务数据进行监控和管理，通过引入一些校内***，并将校内员工信息和学生信息录入到***中，且每个用户都有一个实名认证的单独账号，员工和学生可以随时随地登录到校内***查看学校发布的公告已经校内资讯。
但是现有的大多数校内***均不具备个性化定制功能那个，无法进行扩展，图表不可以配置，无法直观的了解各项业务数据的结果，很多都是硬编码，导致后期维护成本高，很难在原有的基础上拓展新的功能，导致原有的校内***使用十分不方便。
为此，我们提出一种基于大数据分析的教育决策***来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于大数据分析的教育决策***，简述下达到的技术效果。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于大数据分析的教育决策***，包括PC端、手机端和服务器端，所述服务器端包括：
数据标准管理单元，用于管理所有梳理后的数据标准，集中管理每个数据表和数据项的相关定义信息；
数据清洗服务单元，用于清洗多种异构数据源，实现数据传输通道和标准话处理，将所有数据纳入到同一个平台进行数据管理；
分析模型管理单元，用于管理分析模型及其指标，运行用户自定义指标；
数据统计单元，用于为用户提供数据自动运算与汇总；
数据可视化展示单元，用于为用户提供各类分析结果的图形化、表格化展示和任意维度的钻取；
数据源单元，用于对学校运行数据的采集、数据类型的采集以及数据来源的采集，数据的来源包含学校业务***数据、状态数据、预警数据以及填报数据，主要为结构化数据；
服务应用单元，基于数据单元之上的数据分析应用，建设质量监控、质量分析、数据预警、任务管理、家校互动、公共设置、基础数据配置、数据采集、通知公告、制度管理、密码修改、网上调查、领导驾驶舱、个人信息查看、移动端、系部情况、授课情况、班级情况和在校情况等功能；
数据单元，用于提供数据的抽取、清洗、过滤、转换、加载等能力，并划分为业务库、指标库、专题课等，为应用层提供数据支撑；
应用支撑单元，该层处于服务应用单元和数据单元之间，主要是集成应用支撑工具来对上层的应用服务提供支持和基础资源管理。应用支撑单元主要是对数据级的访问支持，不牵涉到业务逻辑。
进一步地，所述服务器端还包括数据预警单元，所述数据预警单元用于对***内所有监测业务数据进行监控，当***满足预警要求后自动产生新的消息，并按照信息管理模块提供的推送服务自动推送给监控用户。
进一步地，所述用户均进行实名认证，所述实名认证包括姓名认证、身份证号码认证、性别认证以及编号认证。
进一步地，所述编号认证可以为学生编号认证或员工编号认证的其中一种。
进一步地，所述用户采用基于角色的统一用户权限管理。
进一步地，该***实现前后端分离，前端结合H5及VUE技术，后端采用Spring Boot框架。Redis用于将登陆信息保存在缓存中，实现快速登陆。MyBatis作为持久层框架，消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索；MySQL,MongoDB用于数据存储，数据库连接池采用Druid。基于Swagger规范,将基于Spring Boot的项目代码，自动生成JSON格式的描述文件。
***采用分层设计，包括数据源层、数据层、支撑层、应用层，及交互层。***每层之间松耦合结构，***每层定位清晰、相对独立。
一方面，***自动抓取学校原有各业务管理***的数据；另一方面，***通过任务管理、模板导入、评价、问卷等功能，进行关键数据的采集和挖掘，并将所有数据进行数据模型整合，基于***预设的学生综合素质评价、教师综合能力评价、课程运行状态评价、专业发展水平评价、学校质量效益评价五大质量指标体系，形成分析性模型数据，最终将分析的结果以多维可视化的方式呈现给各角色用户，为学校人才培养质量的分析、判断及决策提供数据支撑、问题预警、智能分析。
一种基于大数据分析的教育决策***的决策方法，包括以下步骤：
步骤一、按照国家标准、教育行业标准、公司规范和技术属性，建立数据标准；
步骤二、整合各个教育业务的应用***数据，利用ETL工具对该数据进行清洗，保证清洗后的数据全部符合步骤一的数据标准；
步骤三、根据步骤二完成后的数据，进行业务数据拆解与合并，按照教育管理要求将数据信息组合成学校、教师、学生、经费等数据仓；
步骤四、根据步骤二完成后的数据，按照时间轴、学校行政管理架构、党委组织体系、专业管理模式、教师属性、学生属性等信息建立横向与纵向的分析维度与信息刀片；
步骤五、根据步骤二与步骤四的数据结果，进行数据预汇总处理，形成以学校、教师、学生为主体的各种度量数据；
步骤六、在应用服务层，根据步骤三、步骤四、步骤五的数据结果，按照业务主题建立各个分析应用服务；
步骤七、在展示层，根据步骤三、步骤四、步骤五、步骤六的数据结果，根据分析主题的要求以柱状图、趋势图、热点图等方式展示分析结果。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
1、与现有技术相比，本发明通过采用任务调度技术，解决任务与任务之间可任意配置与组合，提高业务数据灵活的组合、拆解以及合并等，简化了原有繁琐的处理方式，提高了业务数据的处理效率，且同时还降低了后期的维护成本；
2、与现有技术相比，本发明通过采用元数据管理，对技术元数据统一管理，解决数据的标准化处理基础与校验准则；
3、与现有技术相比，本发明通过采用可视化技术，使得最终数据结果均可以通过柱状图、趋势图和热点图等方式进行展示，实现可视化的数据监控和数据分析，解决分析结果表达困难、无法直观定位以及无法多维观察的问题。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提出的一种基于大数据分析的教育决策***中技术框架的结构示意图；
图2为本发明提出的一种基于大数据分析的教育决策***的用户权限管理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
参照图1-图2，一种基于大数据分析的教育决策***，包括PC端、手机端和服务器端，服务器端包括：
数据标准管理单元，用于管理所有梳理后的数据标准，集中管理每个数据表和数据项的相关定义信息；
数据清洗服务单元，用于清洗多种异构数据源，实现数据传输通道和标准话处理，将所有数据纳入到同一个平台进行数据管理；
分析模型管理单元，用于管理分析模型及其指标，运行用户自定义指标；
数据统计单元，用于为用户提供数据自动运算与汇总；
数据可视化展示单元，用于为用户提供各类分析结果的图形化、表格化展示和任意维度的钻取；
数据源单元，用于对学校运行数据的采集、数据类型的采集以及数据来源的采集，数据的来源包含学校业务***数据、状态数据、预警数据以及填报数据，主要为结构化数据；
服务应用单元，基于数据单元之上的数据分析应用，建设质量监控、质量分析、数据预警、任务管理、家校互动、公共设置、基础数据配置、数据采集、通知公告、制度管理、密码修改、网上调查、领导驾驶舱、个人信息查看、移动端、系部情况、授课情况、班级情况和在校情况等功能；
数据单元，用于提供数据的抽取、清洗、过滤、转换、加载等能力，并划分为业务库、指标库、专题课等，为应用层提供数据支撑；
应用支撑单元，该层处于服务应用单元和数据单元之间，主要是集成应用支撑工具来对上层的应用服务提供支持和基础资源管理。应用支撑单元主要是对数据级的访问支持，不牵涉到业务逻辑。
更具体地，服务器端还包括数据预警单元，数据预警单元用于对***内所有监测业务数据进行监控，当***满足预警要求后自动产生新的消息，并按照信息管理模块提供的推送服务自动推送给监控用户。
更具体地，用户均进行实名认证，实名认证包括姓名认证、身份证号码认证、性别认证以及编号认证。
更具体地，编号认证可以为学生编号认证或员工编号认证的其中一种。
更具体地，用户采用基于角色的统一用户权限管理。
更具体地，用户需要使用各类教育信息化***的教育干系人，包括学生、教师、政府人员等。
更具体地，组织：用户所在的单位，比如财务科、教务科等。
更具体地，项目：各类教育相关信息化***，比如教务管理***、教师管理***等。
更具体地，角色：权限的集合，每一种角色对应一组相应的权限。一旦用户被分配了适当的角色后，该用户就拥有此角色的所有操作权限。
更具体地，资源：菜单，数据表等。
一种基于大数据分析的教育决策***的决策方法，包括以下步骤：
步骤一、按照国家标准、教育行业标准、公司规范和技术属性，建立数据标准；
步骤二、整合各个教育业务的应用***数据，利用ETL工具对该数据进行清洗，保证清洗后的数据全部符合步骤一的数据标准；
步骤三、根据步骤二完成后的数据，进行业务数据拆解与合并，按照教育管理要求将数据信息组合成学校、教师、学生、经费等数据仓；
步骤四、根据步骤二完成后的数据，按照时间轴、学校行政管理架构、党委组织体系、专业管理模式、教师属性、学生属性等信息建立横向与纵向的分析维度与信息刀片；
步骤五、根据步骤二与步骤四的数据结果，进行数据预汇总处理，形成以学校、教师、学生为主体的各种度量数据；
步骤六、在应用服务层，根据步骤三、步骤四、步骤五的数据结果，按照业务主题建立各个分析应用服务；
步骤七、在展示层，根据步骤三、步骤四、步骤五、步骤六的数据结果，根据分析主题的要求以柱状图、趋势图、热点图等方式展示分析结果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于大数据分析的教育决策***，其特征在于，包括PC端、手机端和服务器端，所述服务器端包括：
数据标准管理单元，用于管理所有梳理后的数据标准，集中管理每个数据表和数据项的相关定义信息；
数据清洗服务单元，用于清洗多种异构数据源，实现数据传输通道和标准话处理，将所有数据纳入到同一个平台进行数据管理；
分析模型管理单元，用于管理分析模型及其指标，运行用户自定义指标；
数据统计单元，用于为用户提供数据自动运算与汇总；
数据可视化展示单元，用于为用户提供各类分析结果的图形化、表格化展示和任意维度的钻取；
数据源单元，用于对学校运行数据的采集、数据类型的采集以及数据来源的采集，数据的来源包含学校业务***数据、状态数据、预警数据以及填报数据，主要为结构化数据；
服务应用单元，基于数据单元之上的数据分析应用，建设质量监控、质量分析、数据预警、任务管理、家校互动、公共设置、基础数据配置、数据采集、通知公告、制度管理、密码修改、网上调查、领导驾驶舱、个人信息查看、移动端、系部情况、授课情况、班级情况和在校情况等功能；
数据单元，用于提供数据的抽取、清洗、过滤、转换、加载等能力，并划分为业务库、指标库、专题课等，为应用层提供数据支撑；
应用支撑单元，该层处于服务应用单元和数据单元之间，主要是集成应用支撑工具来对上层的应用服务提供支持和基础资源管理。应用支撑单元主要是对数据级的访问支持，不牵涉到业务逻辑。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的教育决策***，其特征在于，所述服务器端还包括数据预警单元，所述数据预警单元用于对***内所有监测业务数据进行监控，当***满足预警要求后自动产生新的消息，并按照信息管理模块提供的推送服务自动推送给监控用户。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的教育决策***，其特征在于，所述用户均进行实名认证，所述实名认证包括姓名认证、身份证号码认证、性别认证以及编号认证。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的教育决策***，其特征在于，所述编号认证可以为学生编号认证或员工编号认证的其中一种。
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的教育决策***，其特征在于，所述用户采用基于角色的统一用户权限管理。
6.一种基于大数据分析的教育决策***的决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、按照国家标准、教育行业标准、公司规范和技术属性，建立数据标准；
步骤二、整合各个教育业务的应用***数据，利用ETL工具对该数据进行清洗，保证清洗后的数据全部符合步骤一的数据标准；
步骤三、根据步骤二完成后的数据，进行业务数据拆解与合并，按照教育管理要求将数据信息组合成学校、教师、学生、经费等数据仓；
步骤四、根据步骤二完成后的数据，按照时间轴、学校行政管理架构、党委组织体系、专业管理模式、教师属性、学生属性等信息建立横向与纵向的分析维度与信息刀片；
步骤五、根据步骤二与步骤四的数据结果，进行数据预汇总处理，形成以学校、教师、学生为主体的各种度量数据；
步骤六、在应用服务层，根据步骤三、步骤四、步骤五的数据结果，按照业务主题建立各个分析应用服务；
步骤七、在展示层，根据步骤三、步骤四、步骤五、步骤六的数据结果，根据分析主题的要求以柱状图、趋势图、热点图等方式展示分析结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210122 |
|
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