“6311”数据分析应用模式的探索——以小学数学与建筑融合教学实践为例

本文通过运用数据分析模式推动课堂教学行为改变的研究过程,阐述大数据分析对于提高课堂教学效果、提升学生能力所产生的重要价值与意义。“6311”数据分析推动课堂行为改变研究模式是小学数学运用数据改变课堂的新形式,本文以小学数学与建筑融合教学实践为例,详细说明了其具体形式的理论依据、可操作流程、实施的策略和产生的效果。

基于BOPPPS模型的商务数据分析与应用课程教学实践

商务数据分析与应用课程是近年来南京城市职业学院为适应数字化转型而开设的一门新课程。该课程具有的多学科融合、理论内容抽象、实践环节枯燥等特点,使得教学开展面临诸多困难。在可行性分析基础上,以课程中“自行车销量数据加工及可视化”项目为例,构建基于BOPPPS模型的商务数据分析与应用课程教学模式并阐述实践效果,为商务数据分析与应用课程教学模式创新与改进提供借鉴。

1+X证书制度下《商务数据分析与应用》课证融通模式探讨

我国经济转型升级对电子商务高素质技术技能型人才需求更加迫切。对于电子商务专业而言,开展1+X电子商务数据分析证书制度试点工作,符合国家的产业政策,是深化高素质技术技能型人才培养模式改革的重要举措。目前该专业的课证融通力度不够,必须从课程的知识目标、素质目标和技能目标重新定位建构该课程,要采取多种考核评价形式激发学生自主学习积极性,以职业能力为中心进行评价,培育出更多适应社会发展需要的高素质技术技能型电子商务人才。

基于大数据的智慧物流应用模式分析

在物流信息技术高速发展的今天,物流业务量急剧增长,物流运作过程中将产生海量的数据,只有利用大数据技术,才能提高整个物流行业的服务水平,真正实现智慧物流、智能决策、精准预测。文中在分析智慧物流、大数据技术及其特点的基础上,分析了大数据背景下智慧物流的应用框架,提出了基于大数据的智慧物流的应用模式创新,有助于推动大数据技术的普及及智慧物流产业的发展。

基于Python的“大数据分析与应用”课程教学模式探索

根据“大数据分析与应用”培养目标和教学特点,提出基于Python的开放多元混合教学模式。通过任务驱动法引导学生进行课前自主学习;课堂上引入Python案例贯穿理论授课始终;采用项目教学法,强调学生在自主学习的基础上,积极开展小组讨论,以培养学生团结协作及工程实践能力。与传统单一的理论授课模式相比,混合教学模式充分发挥了学生的主体作用和课堂参与意识,激发了学生的学习兴趣,提高了学生的动手能力,也提升了教学效果,达到预期的教学目标。

大数据背景下林业院校应用统计学专业核心竞争能力探讨

结合院校定位和行业特色,围绕应用型人才培养,提出林业院校应用统计学专业的六大核心竞争能力:扎实的数学与统计学基础、经济与金融统计应用能力、林业统计应用能力、计算机应用能力、数据分析与数据挖掘能力、创新能力,探讨了核心竞争能力的培养途径。应用统计学专业应该采取多样化的人才培养模式,培养具有行业特色和满足时代需要的应用统计学人才。

基于“新商科”的专业人才培养模式的研究与实践——以高职商务数据分析与应用专业为例

在当下"科商科"的时代,电子商务领域派生出了商务数据分析与应用专业,目前在全国范围内只有少数的高职院校开设了此专业。此课题主要的任务是研究了基于"新商科"的高职商务数据分析与应用专业人才培养模式、课程体系、课程标准以及实训条件等。为专业的发展提供了新的思路与建解。同时,为后继许多想开设此专业的院校提供了参考。

大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用探讨

在移动通信网络技术持续发展的当下,移动通信网络用户数量激增,促使整个互联网行业面临巨大的运行压力,促使诸多技术性问题和安全性问题显著。大数据分析技术手段,作为一种具备科学性和先进性的技术手段之一,可以对移动通信网络技术以及服务模式进行优化。本文将针对大数据分析技术内涵以及大数据分析技术应用核心进行详细分析,明确大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用价值,提出大数据分析技术在移动通信网络优化中的应用途径,探究大数据分析技术的实际应用价值,为移动通信网络技术优化以及服务运用模式优化奠定基础。

XML技术在数据库领域的优势、模型分析和应用模式

XML作为一种标记语言，由于它较其他标记语言具有更好的开放性和可扩展性，而且它还可以很好的实现异构数据库之间的数据交换，所以XML技术在当前的数据库领域应用的非常广泛。本文主要从XML技术在数据库领域应用的优势、基于XML技术的数据库的模型分析以及XML技术在数据库中的应用模式这三个方面来对XML技术在数据库领域中的应用做一下剖析。

商务数据分析与应用九位一体的校企合作创新模式研究

在大数据技术快速发展的背景下,职业院校商务数据分析与应用专业受到的忠实度也越来越高。本文通过论述大数据技术应用发展前景和商务数据分析与应用专业学生培养目标,指出商务数据分析与应用专业要结合职业教育特点,构建“产学融合、教研科研、认识实习、跟岗实习、顶岗实习、就业、创业、订单式培养、现代学徒制”的九位一体校企合作创新模式,提升学生就业和创业质量。

数据大集中模式下的应用监控分析

随着中国工商银行（以下简称＂工行＂）数据大集中工程的完成,数据中心对全行的业务影响力日益提高。截至目前,数据中心运行的各类应用系统已达200多套,各类服务器3000多台,部分应用系统支撑着全球范围7×24小时的连续业务运营。在此情况下,如何确保工行应用系统的稳定可靠、高交易成功率和高峰访问条件下的高性能是数据中心生产管理必须面对的课题。

"创新创业+教、学、做"的商务数据分析与应用专业人才培养模式研究

随着社会不断进步发展,目前部分高职院校人才培养方式已经不能满足社会发展的要求了,商务数据分析与应用是一个全新的专业,商务数据分析是经济发展的新需求,在大众创业万众创新的大好形势下,商务数据分析与应用专业的教学模式必须大胆创新,在创新中强化学生的创新创业能力,通过"教、学、做"一体化融合创新创业,凸显商务数据分析与应用专业的人才培养特色,为社会培养出更多的商务数据分析与应用创新创业型和技能型人才。

二次认证模式下数据库应用系统的安全性分析及改进

文章从采用二次认证模式的数据库应用系统中对于内部用户潜在威胁的防范出发,提出了一种动态随机生成数据库密码,防止数据库用户密码在内部用户之间扩散的方法,从而提高了系统的安全性。

大数据时代我国中小企业商务数据分析与应用模式探讨

大数据时代,企业的发展离不开与大数据的结合,大数据给我国中小企业发展带来了新的机遇和挑战,中小企业要抓住机遇,通过商务数据分析,优化发展模式,推动转型和创新,强化行业竞争力。本文针对大数据时代商务数据给我国中小企业带来的影响及中小企业发展商务数据的可行性和必要性进行了分析,结合中小企业商务数据分析与应用现状,探讨了我国中小企业商务数据分析与应用发展模式。

嵌入式数据分析类仪器软件应用框架的开发

基于嵌入式数字化仪器的领域分析,提出了数据分析类仪器嵌入式软件的体系结构和框架描述,并采用构件化技术进行框架设计,开发了一系列针对该类仪器软件的可配置、可扩展的通用构件库和专用构件库.同时,在构件库设计和框架设计中使用了多种设计模式,使框架设计更合理、更易于使用.应用该框架,用户可以按照应用需求选择构件库进行分析类仪器软件系统的构建,以提高开发效率和软件质量,同时获得极短的开发周期.

数据中心应用请求级行为特征分析

请求级行为分析有助于数据中心应用管理.已有研究中,一类方法要求了解应用内部细节和源代码,因此不适用于数据中心场景,另一类方法基于外部观测应用行为,不能得到精确的分析结果.该文提出一种新的面向数据中心应用的请求级行为分析方法.该方法不要求应用内部细节能够分析请求细粒度性能指标和多项资源消耗.该文贡献主要是:(1)提出了一个结合模型驱动和轻量内核行为跟踪的请求行为分析方法,适用于由黑盒模块构建的数据中心应用;(2)提出了一种利用应用行为预测误差衡量请求分析精度的评价方法.实验表明该方法具有好的分析精度,平均误差小于10%.

OBE教育理念下《应用数理统计》课程教学模式探究

目前,普通高等学校中《应用数理统计》课程仍以理论知识讲解为主,重点介绍统计方法中的理论推导,存在“重理论、轻应用”,“重方法,轻能力”的问题。本文以OBE教育理念为指导思想,紧紧围绕“产出导向”的目标,从课程目标、课程内容、学习成果、教学方法、教学评价五个方面改进《应用数理统计》课程的教学模式。该教学模式的应用可以充分调动学生的学习内在驱动力,加强学生的创新思维和解决实际问题的能力,提高教学质量。1引言《应用数理统计》课程是一门研究如何有效地分析和处理带有随机性的数据,提取其中的有效信息,并对所考察的问题做出推断或预测的学科,已广泛应用于社会科学、社会经济以及自然科学等众多学科领域[1]。随着大数据时代的到来,各行各业都急需具有能在海量数据中提取、分析和处理有价值信息的专业人才。《应用数理统计》课程作为高等学校数学类、统计类相关专业数据分析的基础课程占据着极其重要的的地位,同时也面临着更大的挑战和更高的要求。

现代电网电力扰动数据分析与主动应用

随着现代电网中反映供用电双方兼容性的电力扰动问题日益突出,如何有效利用监测数据对于科学认知、理解和解决电力扰动相关难题以及电网安全稳定运行与营商环境改善具有重要意义。为此,不同于传统电能质量分析方法在扰动发生后被动采取补救性的分析和治理措施,文中提出在扰动发生、发展和影响之前主动挖掘电力扰动监测数据独特暂态信息以进行"感知-预警-诊断-服务"的主动应用框架。从这4个层面阐述了基于电力扰动数据分析进行敏感负荷辨识、风险预警、隐性故障诊断和优质电力运营模式等不同应用途径的研究价值、主要思路和关键难题。

智慧课堂数据挖掘分析与应用实证研究

文章基于智慧课堂大数据,利用教育数据挖掘技术进行建模、分析和处理,从教学设计过程、学习活动过程和学习结果三个层面进行整体设计,包括基于学习者行为建模与分析的"1+3模式"以及基于学习内容和结果建模与分析的"3+1模式",构建了学习行为影响分析、学习行为路径分析、学生行为关联性分析和学业成绩预测分析四类应用模型,并基于真实数据对智慧课堂数据挖掘应用进行实证分析。以学生的行为路径分析为例,得出成绩上升的学生行为共同模式是先学习微课再收藏,而成绩下降的学生则相反,收藏并不一定会学习,而学习行为发生在收藏前则表明成绩上升的学生肯定了微课对自己的价值,这也从一定程度上解释了学业成绩变动的原因。