小故事大智慧范文第1篇
小目标 大成效
高瑞红
开学已经这么长时间了，可是心里老觉得，没有着落。一天到晚忙的马不停蹄，可一切仍然是乱糟糟。这几天，我开始“面壁思过”：反复问自己“今天你要做什么?怎么做会更好?”、“你今天都做了什么?达到要求了吗?”几天下来，把自己下了一大跳，原来自己一直都是被牵着鼻子走，毫无计划而言，更谈不上合理安排。如同行尸走肉般的生活、工作，怎么可能会有激情?有创新?
我开始尝试沉下心来，理出工作的重心，哪些是每天必做的，要求是什么?哪些是需要点滴渗透的，近期目标是什么?我开始更具体的面对自己的工作，自己很清楚能力有限，不可能一蹴而就，只追求日有进步。
我发现自从有了清晰的工作思路，尽管目标是小了，可效果却比以往要好得多，至少没有莫名的愁绪，至少是“我要做”的激情。这样下来与学生的相处也多了几分融洽。尽管自己的教育教学能力仍然不能得心应手，但我会在积极地心态支配下，不断探索，不断提升!
小故事大智慧范文第2篇
欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。
欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。
(1)智慧经济
首先大数据在商业上怎么能很好运用，它会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。
美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，人们高兴的时候会买股票，而焦虑的时候会抛售股票，依此决定公司股票的买入或卖出，该公司今年第一季度获得7%的收益率。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无需担保来放贷，目前已放贷300多亿元，坏帐率仅0.3%，大大低于商业银行。
企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。
IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI预测值。
印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，对270万用户在2008年3～12月所张贴的970万条留言，挖掘出用户happiness、kindness、 alertness、sureness、 vitality 和calmness等六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。
利用大数据分析可实现对合理库存量的管理，华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况，华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。
(2)智慧治理
美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进了道路设计。
利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。
电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体行为，可从中分析：实时动态的流动人口的来源及分布情况;出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。
MIT的Reality Mining项目，通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。
(3)环境监测
对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。
(4)智慧医疗
无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析，我们医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成电子化有利于更高数据挖掘，数据的挖掘有利于发现医疗知识，由于医疗资源的分配不均，因此远程医疗十分必要，另外，居家监护很重要，谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作，依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。
社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要，我们发现，同样的治疗对一些病人无效，75%癌症病人，70%的老年痴呆者、50%的关节炎病人、43%的糖尿病患者、40%的哮喘病患者，38%的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药，一个人的基因信息大概1GB。
(5)智能搜索
除此之外，我们还通过网络进行学习，早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容，如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现，搜索引擎会变成基于语音的智能搜索;基于位置的搜索;基于个性化搜索。
(6)舆情监测
大众传播发展的很快，这里包含着大量的数据，例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性，跟进性和临场感，每一个微博用户既是"服务器"，也是"受众"。中国的微博比社交网络更热，因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、 NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容，而"云平台+多屏融合"模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。
(7)精准营销
美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。
(8)犯罪预警
随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。
(9)全球安全监测
如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。
(10)市场价格监测
肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。
结束语
美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。
附：全球顶尖大数据公司一览
企业名称：IBM
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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。
企业名称：亚马逊
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对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务(Amazon S3)上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。
企业名称：甲骨文
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甲骨文在近期发布的Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。
与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。
企业名称：谷歌
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谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。
BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。 BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。
去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。
企业名称：微软
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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。
微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行数据仓库)，PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。 该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。
微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案(Big Data Solution)，这是微软SQL Server 2012版本(首发日期还不知道)的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。
企业名称：EMC
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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。 EMC公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通过EMC的解决方案管理的。
面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum统一分析平台(UAP)。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。
企业名称：Teradata
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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。 不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统 (Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity 将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势， Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。
企业名称：NetApp
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Network Appliance，Inc.(NetApp，美国网域存储技术有限公司)是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance, Inc. (NetApp) 是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。
NetApp StorageGRID 是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理 PB 级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID 提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和 PB 级容量。
NetApp StorageGRID 实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。
NetApp StorageGRID 有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。
企业名称：Sybase
网址：
Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。
Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。 相比于传统的“行式存储”的关系型数据库， Sybase IQ 使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着 Sybase IQ 不断地在分析应用 POC 测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手 100 倍之多”， Gartner 评价道，“ Sybase IQ 逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的 DBMS (数据库管理系统)。”
自 2009 年推出以来， Sybase 陆续发布了 Sybase IQ 15.1 、 15.2 、 15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ 15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。
因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。
企业名称：惠普
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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform ，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。
Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。
Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。
Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。
企业名称：沃尔玛
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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了?看了下面的介绍你就会明白了。
沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。
沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。
沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix(沃尔玛实验室前身)、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。
企业名称：Clustrix
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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。
企业名称：Cloudera
网址：http:///
Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。 2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也参与本轮投资。
小故事大智慧范文第3篇
2011年大智慧万国测评十大金股
(风险提示：股市有风险，投资需谨慎，以下观点仅供参考!)
1、长江电力(600900)
看点1：蓄水成功到达175米 提升明年发电量
10月26日三峡工程试验性蓄水成功到达175米，是三峡电站建成后的首次，将有提升长江电力第二年的发电量。机构预计2011年开始三峡电站发电量将达到892亿千瓦时。另外，按照集团在建水电站进度，预计“十二五”期间长江电力“十二五”期间年均增长率约15%，成为世界上最大的水力发电企业。
看点2：水电提价预期显著，股价低估
电力市场化是大势所趋，随着水电建设中的环保及移民成本的不断上升，以及出于水火电同网同价的考量，水电电价都会逐年提升。预计长江电力未来利润具有连续大幅增长潜力，股价处于严重低估。
看点3：有集团资产注入题材
结合三峡总公司与长江电力自身实际，三峡总公司以长江电力为平台，将水电业务整体上市预期强烈。长江三峡地下电站预计于2011年首批机组投产发电，2012年全部建成。金沙江下游梯级电站建设项目作为中国三峡总公司主营业务相关资产，未来注入上市公司将进一步提升公司价值。
2、威华股份(002240)
看点
1、林板一体化，具有资源和产品质量高双重优势：公司是国内位居前列林板一体化生产企业，中纤板年设计生产能力为128万m3共计8条生产线(另有一条在建)，分别占全国和广东省中纤板产能的3.2%和28.5%。通过种植速生丰产工业 原料林，具有林地资源优势。
看点
2、板材价格上涨，业绩迎来拐点：公司中纤板业务随着行业的复苏以及公司产能的释放，将迎来拐点，盈利能力将触底反弹。产品价格走势在经历09 年的低潮之后今年连续回升。三季报披露预计2010年业绩同比09年将扭亏为盈。
看点
3、退税政策有望延续
中纤板行业极大地提高了木材的综合利用率，有效地缓解了林木短缺的矛盾，历来受国家政策，尤其是税收政策支持。中纤板行业增值税即征即退税收优惠政策明年继续享受增值税优惠政策的可能性较大。
另外，高盛全资子公司JD减持接近尾端对未来股价上涨形成利好。截至2010年12月13日收盘，JD公司持有公司1533.44万股，占总股份的4.9999674%，已首次低于5%。
3、申通地铁(600834)
公司属于以地铁经营为主的城市轨道交通行业，作为国内轨道交通行业唯一的一家上市公司，以上海地铁一号线的经营为主营业务。在大智慧板块分类中同时属新上海概念、运输物流概念、中价概念、长江三角概念。
看点
1、世博客流提升公司全年收入：根据研究测算，在2010年上海世博期间，世博参观人数中有20%以上都乘坐了地铁一号线，地铁一号线全年客流增长幅度有望在30%左右。
看点
2、大股东集团资产注入预期：公司股东为申通集团，出资比例达56.6%。申通集团作为上海城市轨道交通网络建设的政府出资代表和市级投资主体，承担着市政府在城市轨道交通领域的投融资职能。市场普遍认为，申通集团有意将目前运营和在建的17 条地铁线路分批注入申通地铁，从而实现集团整体上市。
看点
3、股价调整充分，股东筹码集中：2010年全年股价跌幅接近17%，估值明显下跌，而三季报披露前十位股东合计持有流通盘64.69%，且股东人数继续减少，筹码趋于集中。大智慧超赢数据显示目前超大户、大户持仓达67.2%。
4、凌钢股份(600231)
看点
1、铁矿石资源优势：公司地处铁矿石含量丰富的辽宁省，铁矿石70%来源于公司所在的朝阳地区，而集团自有矿山的铁精矿品位70%，列全国第一位，尾矿品位3.5%，是全国最低的，这些优势可使公司取得先机。据我的钢铁网监测，截至12月29日，品位63.5%印度粉矿报177-179美元/吨，价格已经比9月中旬以来上涨了20%。
看点
2、业绩超预期，凸现估值优势：前三季度每股收益0.57元，大大超出市场预期，其中三季度EPS为0.23元，显著高于一季度的0.06元，稍低于二季度的0.28。铁矿石自给、产品价格及产量提升对业绩提升明显，对应目前价格估值优势明显。
看点
3、华夏入主，QFII增仓：:2010年三季报披露，前十大流通股东中有8家为机构投资者，占流通盘11.94%，其中有5家为三季度新进;华夏优势新进持仓1150万股，占流通盘3.09%，华宝系3家基金合计持仓1069万股，占2.87%，2家新进，1家减持;1家QFII大幅增持至918.53万股。
5、海特高新(002023)
看点1：低空开放，政策鼓励：国务院、中央军委11月印发《关于深化我国低空空域管理改革的意见》，对深化我国低空空域管理改革作出部署，2011年开始将在全国推广改革试点。公司航空维修以及航空培训两大业务被认为是最先受益的。受益于低空域开放，预计公司业务将进入高速发展期。
看点2：进军公务机市场，主营新增亮点：公司和瑞士宜捷航空集团共同投资组建天津宜捷海特航空服务有限公司，打开公司更多盈利空间。新公司主要从事公务机的维修、管理和固定基地运营服务等相关业务，项目计划一期投资1.5亿元，将建成一座可同时进行两架最大型公务机大修的综合维修机库，预计年维修能力40架次。同时，还将为国内外公务机客户提供飞机托管、全寿命一体化保障等相关服务。
看点3：三季度华夏系3只基金看好：2010年三季报披露，股东人数较上期增加10%，筹码集中度继续降低。不过，十大流通股东中有4家基金合计持有3090万股，其中华夏系3只基金合计持有2590万股。
6、华域汽车( 600741 )
看点一：
2月10日，江铃汽车发布1月产销快讯，公司2011年1月份合计生产各类汽车1.5万辆，同比增长36.24%;1月份销售各类汽车2.1万辆，同比增长39.69%。
研究人员认为，汽车企业在销量好和估值低的状况下，有望迎来新一轮反弹行情。作为器部件配套行业，业绩有望继续向好。
看点二：
2011年1月29日公告，预计公司2010归属于上市公司股东净利润同比增长60%以上;上年同期净利润153085万元。业绩增长主要原因：公司抓住2010年国内乘用车市场快速增长的机遇，加大市场开拓力度，优化调整产品结构，不断提高生产效率，持续深化降本增效，公司经营业绩取得稳步提升。
7、海南航空(600221)
看点一：
海岛建设资产规模庞大，预计2015年资产规模达到1700 亿，业务范围涵盖地产、免税、高尔夫、酒店、商业、农业、游艇等。公司持有海岛建设1/3 的股权，将能够分享国际旅游岛盛宴，想象空间巨大。 看点二：
公司以24.6 亿元人民币的价格受让海南航鹏实业有限公司、海南国旭实业有限公司和海南国善实业有限公司3 家地产项目公司各100%股权，坐拥71 万平米的商业地产，而国际旅游岛细则即将出台，国人离岛免税政策值得期待，公司持有的资产未来可能具有较大的增值空间。 看点三：
近期持续创出新高的人民币兑美元汇率意味着航空公司汇兑收益的提高。机构预计，人民币升值步伐今年将加快，全年升值幅度至少在3%。此外，海南航空短程航线和干线航线少，受高铁影响最小。成为中国内地首家全球五星级航空公司，也将使得海航品牌影响力进一步提升。
8、光迅科技( 002281 )
看点一：
电子信息产业已经列入新兴产业之中，而无论是三网融合，互联网，物联网，光纤都是最好的传输渠道。伴随着下一代互联网、智能光网络以及FTTX的加速布局，以及政策引导的三网融合、智能电网以及物联网等，光通信器件的需求迅速放大，公司产能通过募投资金有望在2011年扩张，从而分享光通信网络的长景气周期。
看点二：
公司前身是邮电部固定器件研究所，目前最大股东是武汉邮科院，持股比例为46.25%。武汉邮科院为国资委直属机构，公司的最终控制人为国资委。而相对于无源器件,有源器件领域是一个高技术门槛、高产品附加值的蓝海。目前公司的规模已经具有并购的实力,从无源器件向有源器件、芯片等上游领域拓展,可能成为公司稳步扩张的必然选择。
看点三：高价股权激励成亮点
2011年1月27日公告，公司股票期权激励计划(草案)获国务院国资委批复，2010年12月9日，公司拟向72名激励对象授予155.60万份期权，行权价格43.90元。
9、振华重工
(600320)
看点
公司集装箱起重机业务基本上进入稳定发展期，未来发展空间有限;海上重型装备业务是新业务，随着陆地石油资源的逐渐减少，海上采油业务逐步增多，海工业务发展空间很大。随着世界造船业务向中国的转移，再加上国家相关政策的扶持，使得国内海洋工程发展前景更广阔。
我国海底油气资源丰富，主要集中在渤海、黄海、东海以及南海北部。大陆架勘探预计石油资源为275.3亿吨，天然气资源为10.6亿m3。目前发现率仅为18.5%和9.2%，尚具有很大潜力。
10、智光电气(002169)
看点1 十二五高压电网建设提速
1月6日 ，国家电网公司总经理刘振亚在全球首条特高压输电线路扩建工程动员会上宣布，“十二五”期间中国将投资超过5000亿元，建成“三纵三横”特高压交流骨干网架和11项特高压直流输电工程。
根据电力工业“十二五”规划研究编制领导小组编制的《电力工业“十二五”规划研究报告》，“十二五”期间电源投资约为2 .75万亿元，占全部电力投资的51%，电网投资约2.55万亿元，占电力总投资的48%，较“十一五”约提高3.0个百分点。 看点2 本土设备商受扶持
特高压线路建设规模等将在“十二五”期间大幅扩容，而且这些投资将首先扶持本土设备供应商，国内电力设备行业也将随着电网建设的提速迎来黄金发展期。而公司在通用高压变频器领域正逐步替代国外产品。
看点 3 定向增发 加速高压变频系统产业化
10年11月，公司以16元/股定向增发1185.63万股，募资18970万元，加大智能高压变频调系统产业化。经估算，项目实施后可新增净利润6750余万元。
小故事大智慧范文第4篇
打开DZH文件夹里的IND文件,将GWIND.SEL(GwInd.sel)文件复制保存下来。重新安装DZH后再将这个文件
覆盖到IND里面,打开DZH,你会发现以前的指标都回来了,这样就不用一个一个的导出了，是不是很方便呀。
大智慧系统升级会清除自编指标的,我就遇到过,平时注意备分,双击在internet文件夹下的repair就可备分
重装大智慧不用重新设定自选板块的方法
由于设定了好几个自选板块，，重装软件时都没了，，所以下力气找到了一个文件
dzhcfg etwrkic.bk2 "netwrkic.bk2"这个文件就包含了全部自选板块。。平时复制一个，重装软件时拷贝一下即可。。
大智慧备份：dzhinternet epair 个人理财：dzhinvest 自选股：dzhcfg 指标：dzhind 备份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自选股 dzhcfg etwrkic.bk2 主要是自选股 dzhind 指标文件、系统评价、预警功能 dzhlcdb 个人理财
dzhdata k线数据、F10 dzhzhdoc 地雷文件 dzhindExport 新建公式
大智慧的所有指标可以一次备份，你可以X:dzhind可以找到GwInd.dat和GwInd.sel，这两个是系统公式和自编公式文件。 @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
大智慧资料备份
为保存个性化设置，请在重装大智慧程序前备份相关的文件 1.备份dzhdata， 里面存放有历史K线和F10资料; 2.备份dzhind， 里面存放有自定义指标、系统评价、预警功能; 3.备份dzhzhdoc，里面有信息地雷和财务数据;
4.备份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自选股 ;
5.备份dzhcfgselfdzh.dat，里面存放有所选择的分析师营业部 ; 6.备份dzhlcdb目录下的所有文件，里面存放有个人理财; (最好把ind, cfg,data目录都保存下来) 程序安装完毕后只要将你先前保存的文件复制到相应目录即可 备份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自选股
以后新安装大智慧,就可以用这个备份文件覆盖新安装文件即可
大智慧1和大智慧新一代，没有导出保存自选股功能。通过备份自选股文件，可以达到备份效果。
大智慧int版 (经典版 v5.57) 自选股备份在大智慧的安装目录 dzhcfg etwrkic.bk2 这个文件，里面存放有自选股。
大智慧新一代(大智慧L2)自选股备份大智慧的安装目录 dzh2userdatalock 这个目录下存放自选股文件。备份你对应的自选股文件即可。
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
现在计算机一出问题，大家一般就会重新安装系统。那么如何备份大智慧中的一些数据呢? 方法有两种：
一、麻烦的办法：
1、先将现在正在使用的大智慧的文件夹(含全部数据)全部备份到其它盘中。
2、重新安装操作系统.。
3、再重新安装大智慧软件。
4、大智慧软件安装好后，用刚才备份到其它盘中的大智慧文件夹，来替换现在重新安装的大智慧 中的所以文件和文件夹文件夹。(要注意：重新安装的大智慧的路径要搞清楚)
5、替换后，运行大智慧，那个你熟悉的大智慧就回来了。
二、利用大智慧本身带的工具:
1、首先找到要进行备份的大智慧的安装目录
2、在这个安装目录中有一个“internet”的文件夹，在这个文件夹中有一个名为：repair.exe 的可执行文件
大家双击运行它，可以看到下面这个界面
3、根据需要进行相关的选择进行备份。
4、安装完系统后，同样还是使用上边的repair.exe 文件 ，进行恢复就可以了。 @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
dzh2自定义指标数据备份
点击数：552 时间：2008-12-29 8:31:32 作者：guguai
1、自选股
dzh2userdatalock
2、自定义公式指标文件
dzh2userdata 文件夹里的 SELFN.DTA 文件
3、重装大智慧不用重装指标的好方法
打开DZH文件夹里的IND文件,将GWIND.SEL(GwInd.sel)文件复制保存下来。重新安装DZH后再将这个文件 覆盖到IND里面。
1.备份dzhdata， 里面存放有历史K线和F10资料;
2.备份dzhind， 里面存放有自定义指标、系统评价、预警功能; 3.备份dzhzhdoc，里面有信息地雷和财务数据;
4.备份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自选股 ;
5.备份dzhcfgselfdzh.dat，里面存放有所选择的分析师营业部 ; 6.备份dzhlcdb目录下的所有文件，里面存放有个人理财;
4、如何备份大智慧新一代选股预警组合条件
打开大智慧新一代的安装文件夹，进入userdata文件夹，进入SELF文件夹，选择自己想要备份的CEP文件，复制，备份保存。
5、自编公式备份
x:dzh2userdataUSERDATA下的文件：SELF.DTA
6、大智慧2绝密资料 SUPERSTK下的文件: SYS.DTA 存放系统提供的公式
USERDATA下的文件：
AUTOBLK.CFG:自动板块设定
SELF.DTA 存放用户自编的公式
BLOCK文件夹下的文件： *.IBK 板块指数定义 *.BLK 板块定义
*.EBK 条件选股结果
SELF 文件夹下的文件： *.WSV 保存页面文件 ALERT.DAT 历史预警纪录 EXTDATA.INF 扩展数据定义 *.CEP 保存组合条件选股条件
TEMPCMPD.CEP测试附加条件 *.INV 用户个人投资纪录 *.TPT 保存指标模板
SELF年月日.DTA 每日自动公式备份文件 TEST 文件夹下的文件： *.TST 存放系统测试结果 *.OPT 存放参数优化的结果 PARAM参数指引文件夹
*.PRM 存放参数指引的结果
TABLE文件夹下的文件：
*.ESS数据表文件
*.ESD数据表文件(带数据保存)
SelfData文件夹下的文件：
*.str 字符串数据
*.oth 与股票无关序列值数据
Pattern 文件夹下的文件
*.PIN 模式匹配设计
*.PWT模式匹配方法
SpotAna文件夹下的文件: *.SPT 定位分析结果
Relate文件夹下的文件: *.RTL 相关分析结果
Posible文件夹下的文件: *.PSB 预测分布设计
DATA件夹下的文件： DAY.DAT 日线数据 EXTDAY.DAT 扩展数据 MIN.DAT 5分钟线数据
REPORT.DAT 当天的分笔成交数据
STKINFO.DAT 代码表/即时行情数据/财务数据/除权数据 *.PRP 历史回忆数据，一天一个文件 NEWS文件夹下的文件：
*.TXT 财经报道、上交所公告、深交所公告
大智慧l2 1. 自定义数据放在x:dzh2userdataselfn.dta中
论坛内很多好心人能用收费版大智慧l2提取出的机构增仓、散户增仓数据发上来造福大家，大家发的往往是导出的*.txt格式的文件，由于大智慧自定义数据导入导出刷新很费时间，发数据的人可以直接将它做好的数据如x:dzh2userdataselfn.dta中的机构增仓、散户增仓等文件夹直接压缩上传(这些文件夹容量很小压缩后更小了：如导出的机构增仓.txt大小是6.6兆，而原目录内的文件只有1.6兆)。
这样大家下载后直接覆盖原文件夹即可，不用刷新了。可以免去大家刷新的巨长时间等待。
2. 大智慧的板块文件放在 dzh2userdatalock 目录里
3. 把大智慧Level-2目录下的dzhupdate.exe删掉直接运行dzh2.exe，可阻止大智慧Level-2自动升级
4. 大智慧、飞狐自定义数据转换工具
利用它可以 EXCEL转TXT Excel多表同时转换;
引入数据按日期排序，对日期重复的数据以新数据覆盖旧数据 等功能 以下是大智慧、飞狐自定义数据转换工具的专贴
那里有详细的使用说明和大智慧飞狐自定义数据引入工具2.0版的下载文件， http://www.chcj.net/viewthread.p ... ;page=1#pid15655538
5. 重装大智慧L2只需要把 data 文件夹和 userdata 文件夹备份就可以了，重新安装后覆盖回去,公式和数据都在，还需要将安装目录下的注册表文件fxj.reg双击加入注册
6. 大智慧自编指标简单备份:打开DZH文件夹里的IND文件,将GWIND.SEL(GwInd.sel)文件复制保存下来。重新安装DZH后再将这个文件覆盖到IND里面,打开DZH,你会发现以前的指标都回来了。打开DZH文件夹里的CFG文件，找到了一个文件：dzhcfg etwrkic.bk2;"netwrkic.bk2"这个文件就包含了全部自选板块。平时复制一个，重装软件时拷贝一下即可.
大智慧安装动态明细数据,最好断开网线后安装.
想安装以前的动态明细数据,需要先把网线断开.再把系统的年,月,日,时间调整到要安装的这天下午盘后.然后安装----启动软件----收盘作业----结束.
安装多天的方法.比如10的动态明细数据. 下载好数据待用.断开网线. 把系统的年,月,日,时间调整到第一天的下午15点后.调好后.将第一天的沪深数据解压覆盖到相应的文件夹里.然后启动软件做收盘作业.结束后关闭软件,接着再将系统的年,月,日,时间调整到第二天的下午15点后.再将第二天的沪深数据解压覆盖到相应的文件夹里,然后再启动软件做收盘作业.结束后再关闭软件. 时空隧道是一种方便快捷的查看过去某一时间的交易情况的方法。它可以将数据定位到指定时间，该时间后的数据将不被显示，好像时间真的回到了过去。若存储了分时线数据，还可以再现定位时间的及时行情。另外您还可以通过时空隧道里来实现历史动态显示牌的排序，包括指标排序和其它行情排序。
进入时空隧道后，系统显示一个时钟，调整时钟即可以改变定位时间。大智慧新一代支持定位时间自动调整功能，每次点击对话框底部的按钮系统自动调整一次定位时间，变化量由"步长"决定，可以从1秒钟到若干日自由设定;底部最左边红色按钮是自动连续调整按钮，点击后会每隔一定时间自动调整一次定位时间，间隔时间由"速度"决定。例如设定步长为30分钟，速度为60次/分，则系统将按照每分钟60次的速度调整时空隧道，每次将时间增加30分钟。
(1，看了上边的资料，也就是说收盘后你最少得下载1分钟的数据! 2，时空隧道中是不能够看到随时变化的10档买卖盘和价格的!)
7、大智慧L2文件目录结构 dzh2
dzh2drvdata(实时数据目录) ---sh(接收上海股票实时数据) ---sz(接收深圳股票实时数据) ---hk(接收香港股票实时数据)
<如果在电脑时间年月日正确及网络状态良好的情况下，分时线出现一条直线或紊乱现象，删除该文件夹，重新开启大智慧软件就可解决。> ------------------------------ dzh2data$$(大盘指数) ---day.dat(日线数据) ---min1.dat(一分钟数据) ---min.dat(五分钟数据) ---extday.dat(扩展数据)
---report.dat(当天的分笔数据)
---stkinfo.dat(代码表/即时行情数据/财务数据/除权数据)
dzh2data$(板块数据)
dzh2datash(上海市场)
---day.dat(日线数据)<多个股票日线出现错误可删除，再重新下载数据> ---min1.dat(一分钟数据)<多个股票一分钟线出现错误可删除，再重新下载数据> ---min.dat(五分钟数据)<多个股票日线出现错误可删除，再重新下载数据> ---extday.dat(扩展数据)
---report.dat(当天的分笔数据)
---stkinf060.dat(代码表/即时行情数据/财务数据/除权数据)<多个股票财务数据出现错误可删除，再重新下载数据> ---abh.txt(a股b股h股相关信息)
---*.prp(历史回忆文件，一天一个文件)<只能通过每天执行收盘获得该文件，从别的机器拷贝及网上下载软件均不能识别> <如果软件中股票价格或dde决策数据不对，建议删除data文件夹里(除*.prp)所有文件夹及文件，再重新下载数据。>
dzh2datasz(深圳市场) ---day.dat(日线数据) ---min1.dat(一分钟数据) ---min.dat(五分钟数据) ---extday.dat(扩展数据)
---report.dat(当天的分笔数据)
---stkinfo060.dat(代码表/即时行情数据/财务数据/除权数据) ---abh.txt(a股b股h股相关信息)
---*.prp(历史回忆文件，一天一个文件)
<如果软件中股票价格数据不对，建议删除data文件夹里(除*.prp)所有文件夹及文件，再重新下载数据。>
dzh2datahk(香港市场)<同上> dzh2datasf(上海金融期货指数)<只是一个模拟平台，要看行情每天要执行收盘，第二天要下载数据再看>
dzh2dataextra(扩展数据)
dzh2datalistpage(平台数据)
dzh2datadeflayout(默认方案布局)
<与文件夹layout内容一样，但layout文件夹不能删除，因为系统不能自动生成layout文件夹，而可以生成deflayout文件夹。>
dzh2dataabh.txt(a股b股h股相关信息)
------------------------------ dzh2userdata(用户目录) ---selfn.dta(存入用户自编的公式) ---freq.,ind(常用指标) ---autoblk.cfg(自动板块设定)
dzh2userdatalock(板块定义,包括板块数据/自选股)
dzh2userdataself(用户自定义数据，用户自定义函数) ---dde决策.xml(动态显示牌中页面布局文件) <删除后软件重启两次可自动恢复> ---*.xml(用户自己新增的页面) ---*.wsv(保存页面文件) ---*.cep(保存组合条件选股条件) ---*.inv(个人理财文件) ---self年月日.dta(每日自动公式备分文件) ---alert.dat(历史预警纪录)
dzh2userdataIndiTemp ---*.tpt(保存指标模板) ---*.tpm(保存指标模板)
dzh2userdata ote(备忘录) <即便自己加了备忘，该文件夹里也不保存文件>
dzh2userdataselfline(用户画线文件) <保存的文件格式是：sh*.lin、sz*.lin>
dzh2userdatapattern(模式匹配设计)
dzh2userdataspotana(定位分析保存结果) dzh2userdata elate(相关性分析保存结果)
dzh2userdataposible(预测分析设计)
dzh2userdataparam(参数指引)
dzh2userdata est(系统测试、优化保存结果)
dzh2userdata able(数据保存结果)
dzh2userdataimport()
dzh2userdata emp()
dzh2userdatamp() ----------------------------- dzh2update(系统自动更新目录)
dzh2upgrade(升级文件目录)
---updatefiles.ini(升级文件)
---update.log(升级日志)
dzh2layout(布局方案设计)---有七种窗口方案 <删除后只有默认方案，且页面类型不能切换，软件不能自动生成，不能删除该文件夹>
dzh2infcatch(地雷信息目录)---<每只股票都有相对应的信息地雷，文件格式为*.idx>
dzh2face(图片文件)---广告类的图形 <可删除，软件不会自动生成，但影响不大，未遇到这方面的问题>
dzh2 ew(新闻)---<作用不大，遇到问题几乎为零>
---*.xml(动态显示牌不同页面布局文件，如：行情、扩展、财务、统计)
dzh2fxjhqserver.ini(该文件保存了各主站的名称和ip地址)
dzh2dzhinfo.txt()
dzh2autoupdate.ini(软件自动升级文件) dzh2fxj.reg(注册表项文件)<如果没有键盘精灵、没有股票代码、开机菜单点击无效、f10资料栏和菜单栏重合时导入注册表;一般是软件安装或升级出错要导入;英文版的xp安装好后一定要导入注册表> 在英文版的xp里安装好软件后，如果出现乱码，应到网上去下载中文字体库 DATA 数据目录 SH上海市场 SZ 深圳市场 SS 板块指数
SUPERSTK下的文件:
SYS.DTA 存放系统提供的公式
USERDATA下的文件：
AUTOBLK.CFG:自动板块设定
SELF.DTA 存放用户自编的公式
BLOCK文件夹下的文件：
*.IBK 板块指数定义
*.BLK 板块定义
*.EBK 条件选股结果
SELF 文件夹下的文件：
*.WSV 保存页面文件
ALERT.DAT 历史预警纪录
EXTDATA.INF 扩展数据定义
*.CEP 保存组合条件选股条件
TEMPCMPD.CEP测试附加条件
*.INV 用户个人投资纪录
*.TPT 保存指标模板
SELF年月日.DTA 每日自动公式备份文件 TEST 文件夹下的文件：
*.TST 存放系统测试结果
*.OPT 存放参数优化的结果 PARAM参数指引文件夹
*.PRM 存放参数指引的结果
TABLE文件夹下的文件：
*.ESS数据表文件
*.ESD数据表文件(带数据保存)
SelfData文件夹下的文件：
*.str 字符串数据
*.oth 与股票无关序列值数据
Pattern 文件夹下的文件
*.PIN 模式匹配设计
*.PWT模式匹配方法
SpotAna文件夹下的文件:
*.SPT 定位分析结果
Relate文件夹下的文件:
*.RTL 相关分析结果
Posible文件夹下的文件:
*.PSB 预测分布设计
DATA件夹下的文件：
DAY.DAT 日线数据
EXTDAY.DAT 扩展数据
MIN.DAT 5分钟线数据
REPORT.DAT 当天的分笔成交数据
STKINFO.DAT 代码表/即时行情数据/财务数据/除权数据
*.PRP 历史回忆数据，一天一个文件 NEWS文件夹下的文件：
*.TXT 财经报道、上交所公告、深交所公告 大智慧应该备份哪个文件? 简单备份法：
x:dzh2data,x:dzh2userdata两个文件夹压缩一下，备份。(最笨就是最简单的，压缩时间很长啊 )
很小的一些备份
1、x:dzh2userdataSELF 压缩备份，SELF文件夹内容：
*.WSV 保存页面文件、ALERT.DAT 历史预警纪录、
EXTDATA.INF 扩展数据定义、*.CEP 保存组合条件选股条件、TEMPCMPD.CEP测试附加条件、*.INV 用户个人投资纪录
*.TPT 保存指标模板、 SELF年月日.DTA 每日自动公式备份文件
2、自编公式备份：x:dzh2userdataUSERDATA下的文件：SELF.DTA
3、自定义数据文件：x:dzh2userdataSelfData下的文件：selfdata.idx、SelfData.dta
4、x:dzh
小故事大智慧范文第5篇
欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。
欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。
(1)智慧经济
首先大数据在商业上怎么能很好运用，它会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。
美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，人们高兴的时候会买股票，而焦虑的时候会抛售股票，依此决定公司股票的买入或卖出，该公司今年第一季度获得7%的收益率。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无需担保来放贷，目前已放贷300多亿元，坏帐率仅0.3%，大大低于商业银行。
企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。
IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI预测值。
印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，对270万用户在2008年3～12月所张贴的970万条留言，挖掘出用户happiness、kindness、 alertness、sureness、 vitality 和calmness等六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。
利用大数据分析可实现对合理库存量的管理，华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况，华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。
(2)智慧治理
美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进了道路设计。
利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。
电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体行为，可从中分析：实时动态的流动人口的来源及分布情况;出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。
MIT的Reality Mining项目，通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。
(3)环境监测
对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。
(4)智慧医疗
无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析，我们医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成电子化有利于更高数据挖掘，数据的挖掘有利于发现医疗知识，由于医疗资源的分配不均，因此远程医疗十分必要，另外，居家监护很重要，谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作，依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。
社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要，我们发现，同样的治疗对一些病人无效，75%癌症病人，70%的老年痴呆者、50%的关节炎病人、43%的糖尿病患者、40%的哮喘病患者，38%的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药，一个人的基因信息大概1GB。
(5)智能搜索
除此之外，我们还通过网络进行学习，早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容，如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现，搜索引擎会变成基于语音的智能搜索;基于位置的搜索;基于个性化搜索。
(6)舆情监测
大众传播发展的很快，这里包含着大量的数据，例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性，跟进性和临场感，每一个微博用户既是"服务器"，也是"受众"。中国的微博比社交网络更热，因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、 NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容，而"云平台+多屏融合"模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。
(7)精准营销
美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。
(8)犯罪预警
随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。
(9)全球安全监测
如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。
(10)市场价格监测
肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。
结束语
美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。
附：全球顶尖大数据公司一览
企业名称：IBM
网址：http:///
2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。
企业名称：亚马逊
网址：http:///
对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)和亚马逊简单存储服务(Amazon S3)上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。
企业名称：甲骨文
网址：http:///
甲骨文在近期发布的Oracle大数据机(Oracle Big Data Appliance)为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。
与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。
企业名称：谷歌
网址：http:///
谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。
BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。 BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。
去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。
企业名称：微软
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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。
微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行数据仓库)，PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。 该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。
微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案(Big Data Solution)，这是微软SQL Server 2012版本(首发日期还不知道)的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。
企业名称：EMC
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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。 EMC公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通过EMC的解决方案管理的。
面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum统一分析平台(UAP)。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。
企业名称：Teradata
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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。 不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统 (Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity 将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势， Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。
企业名称：NetApp
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Network Appliance，Inc.(NetApp，美国网域存储技术有限公司)是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance, Inc. (NetApp) 是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。
NetApp StorageGRID 是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理 PB 级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID 提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和 PB 级容量。
NetApp StorageGRID 实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。
NetApp StorageGRID 有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。
企业名称：Sybase
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Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。
Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。 相比于传统的“行式存储”的关系型数据库， Sybase IQ 使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着 Sybase IQ 不断地在分析应用 POC 测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手 100 倍之多”， Gartner 评价道，“ Sybase IQ 逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的 DBMS (数据库管理系统)。”
自 2009 年推出以来， Sybase 陆续发布了 Sybase IQ 15.1 、 15.2 、 15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ 15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。
因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。
企业名称：惠普
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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform ，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。
Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。
Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。
Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。
企业名称：沃尔玛
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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了?看了下面的介绍你就会明白了。
沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。
沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。
沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix(沃尔玛实验室前身)、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。
企业名称：Clustrix
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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。
企业名称：Cloudera
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Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。 2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也参与本轮投资。
小故事大智慧范文第6篇
12月1日,我们来到了临沂市国家中印软件创新园,参加了为期两天的临沂市智慧教育云平台的培训学习,亲身感受到了教育科技的发展给教育教学注入的新的活力,它给教育教学带来了巨大的便利,使我开阔了视野,受益匪浅。
本次培训的主要内容包括信息技术与学科教学深度融合,智慧教育云平台资源使用、与21学科资源、题库资源的应用,拓普学堂、畅言教学通的应用,cs8视频相关处理、、交互式课件的设计与制作、电子课本资源优化设计、教学设计及分享、网络备课和网络教研等。
培训中,华中师范大学大学李兵教授所作的《信息化教学创新与教师专业化发展》给我留下来深刻的印象。他的报告深入浅出,使我明白了小学数学教学的误区,教学设计、教学环境驾驭、玩转数字化资源、云平台对教学的促进作用,令人耳目一新。
在临沂市智慧教育云平台,我学习了云平台的相关使用方法。了解了云平台的资源中心,学习了如何获取优质的教学资源,如何获取教学微课等内容。其中教学资源包含导学案、教案、课件、习题、微课等,使资源完全符合本地课堂授课标准,可以直接获取“21世纪教育资源网”的教学资源。通过这些内容,老师可以取百家之长,为我所用,大大方便了教学资源获取的时间,感觉这一点对老师们来说非常实用,值得称赞。
云平台中的教学通软件,是为配套触摸一体机和电子白板所研发的教育信息化软件,可以将触摸一体机和电子白板的功能进行特色发挥,其中的电子课本更是一种新颖而实用的教学软件。可在电子课本中添加各种资源,比如图片、课件、视频、习题等,进行课本、课件交互使用,同时可以进行部分聚焦,进行重点强调讲解,全面满足课堂教学需要,感觉是教师课堂教学的利器。
本次还对CamtasiaStudio8 进行了学习,CS8 是一款可以录制微课,并对微课视频加以编辑的软件,其中视频编辑功能强大而实用,视频可以剪切、删除、合并,也可以在视频中加入图片、背景音乐以及添加标注、水印、放大缩小等功能,大大方便了教师对视频进行个性化的编辑处理。
第二天进行了教学设计及分享,通过45分钟的教学设计,我重新认识了教学设计的流程,通过对几位教师的分享,我理解了教学设计的基本流程,教师学生的教学活动、教学资源和教学工具的使用,为课堂教学打下了良好的基础。随后进行了网络备课和网络教研的学习,明确了平台当中如何备课和集备,提高了备课和教研的工作效率,是一个好的举措。
同时这个平台还可以快速搭建学校圈,教师圈,班级圈,学生家长也可以注册使用,为各级教育主管部门及学校、机构轻松建设实名制网络空间人人通。
网络时代的到来,我们的生活和学习、工作都发生了变化。教师已不再是传递信息的工具,教师更需要更高层次的教育教学能力,掌握现代教育技术、研究教学的各个环节,适应未来教育的需要。