大数据分析建设方案范文第1篇
二、建设目标 ................................................................................................................................... 3
三、建设内容 ................................................................................................................................... 4
(一)专业核心课程 ............................................................................................................... 4
1.专业核心课程范围 ....................................................................................................... 4 2.建设周期和建设数量 ................................................................................................... 4
(二)通识教育在线课程 ....................................................................................................... 5
(三)网络自选(拓展)课程 ............................................................................................... 5
1.建设方式 ....................................................................................................................... 5 2.学习方式 ....................................................................................................................... 6 3.学分置换 ....................................................................................................................... 6
(四)原精品资源共享课、网络共享课等 ........................................................................... 6
四、建设方案 ................................................................................................................................... 6
(一)大数据教学平台功能简介 ........................................................................................... 7
(二)六大功能模块 ............................................................................................................... 7
1. 网络教学门户网站 ..................................................................................................... 7 2. 课程中心 ..................................................................................................................... 7
2.1 专业核心课程 ................................................................................................... 8 2.2通识教育在线课程 ............................................................................................ 8 2.3网络自选(拓展)课程 .................................................................................... 8 2.4 原精品资源共享课、网络共享课 ................................................................... 8 3. 移动学习空间 ............................................................................................................. 9 4. 教师发展中心 ............................................................................................................. 9 5. 教学管理中心 ............................................................................................................. 9
5.1 教学评估 ........................................................................................................... 9 5.2 教学资源管理 ................................................................................................. 10 5.3 OA系统 ............................................................................................................ 10 6. 教学质量工程 ........................................................................................................... 10 7. 备课资源库(备选项) ........................................................................................... 10
(三)各功能模块要求 ......................................................................................................... 11 1. 网络教学门户网站 ................................................................................................... 11 2. 课程中心 ................................................................................................................... 11 2.1 课程创建 ......................................................................................................... 11 (1)课程共建 ............................................................................................... 12 (2)助教功能 ............................................................................................... 12 (3)双模板选择 ........................................................................................... 12 (4)课程封面 ............................................................................................... 12 (5)课程编辑 ............................................................................................... 12 2.2 课程教学 ......................................................................................................... 13 (1)多模式教学 ........................................................................................... 13 (2)学习过程管理 ....................................................................................... 14 (3)线上作业 ............................................................................................... 15 (4)在线测试 ............................................................................................... 15 2.3 教学信息统计 ................................................................................................. 16
1 (1)教师端 ................................................................................................... 16 (2)学生端 ................................................................................................... 16 2.4 教学互动 ......................................................................................................... 16 (1)学生问题讨论 ....................................................................................... 16 (2)教师在线答疑 ....................................................................................... 17 3. 移动学习空间 ........................................................................................................... 17 3.1 PC终端 ............................................................................................................ 17 3.2 移动APP .......................................................................................................... 17 (1)移动教案 ............................................................................................... 17 (2)课堂签到 ............................................................................................... 18 (3)随机提问与调查 ................................................................................... 18 (4)学习监控 ............................................................................................... 18 (5)闯关学习 ............................................................................................... 18 (6)作业 ....................................................................................................... 19 (7)在线互动 ............................................................................................... 19 (8)在线考试 ............................................................................................... 19 (9)课程显示 ............................................................................................... 19 4. 教师发展中心 ........................................................................................................... 19 4.1 文本显示模块 ................................................................................................. 19 (1)中心简介 ............................................................................................... 19 (2)政策文件 ............................................................................................... 20 (3)名师风采 ............................................................................................... 20 (4)教师培训 ............................................................................................... 20 (5)教学督导 ............................................................................................... 20 (6)教学论坛 ............................................................................................... 20 4.2 视频展示模块 ................................................................................................. 20 (1)视频展示 ............................................................................................... 20 (2)资源下载 ............................................................................................... 20 5. 教学管理中心 ........................................................................................................... 21 5.1 在线评审 ......................................................................................................... 21 5.2 通知公告 ......................................................................................................... 21 5.3 教学组织和专业设置 ..................................................................................... 21 5.4 大数据平台统计汇总 ..................................................................................... 21 6. 教学质量工程 ........................................................................................................... 21 (1)课程建设 ............................................................................................... 22 (2)专业建设 ............................................................................................... 22 (3)教学团队建设 ....................................................................................... 22 (4)教材建设 ............................................................................................... 22 (5)教学名师 ............................................................................................... 22 7. 备课资源库(备选项) ........................................................................................... 22
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xxx学院大数据教学平台建设规划
一、建设背景
自2012年起，美国各顶尖大学陆续开设了以慕课(MOOC-大型开放式网络课程)为主的网络学习平台，在网上提供免费课程。Coursera、Udacity、edX三大课程提供商的兴起，给更多学生提供了系统性学习的可能。美国哈佛大学、麻省理工、加州理工等高校前后累计投入近2.4亿美元，用于开发网络化课程。加之以微课、翻转课堂等为代表的新的教学方式不断创新突破，使得课程网络化重新定义了学校，重新定义了教师，甚至也重新定义了学生，提供了一种全新的知识传播模式和学习方式，必将引发全球高等教育的一场重大变革。
当前国内、省内高校在课程网络化建设方面均取得了一定成绩。其中，西安交通大学建立了较为完备的网络公开课学习平台，涵盖工学、理学、管理学等七大学科，具备线上学习、考试、互动等功能;周口师范学院则建立了较为详细的大数据分析系统，能够实现对学生出勤、就餐、图书阅读等方面的大数据分析。但是，上述高校在课程网络化建设方面还存在着以下不足：
第一，重通识轻专业。国内高校，特别是985高校较为重视自身网络资源共享课的建设(即慕课)，建设水平相对较高;省内高校，则是通过引进智慧树、尔雅等通识教育课程，构建通识教育网络平台。
1 但是，各高校专业核心课程网络化建设普遍较为薄弱，即使是建设较好的西安交通大学，也仅是将部分专业核心课程用于跨专业通识教育，并没有依托优势专业，构建基于网络的专业核心课程体系，供在校学生学习使用。
第二，重整体轻细节。北京大学、清华大学、郑州大学的课程建设整体情况较好，多数课程都拥有较为系统的教学大纲、讲义、PPT和试题库。但是，上述学校在线课程时长均为45分钟左右，系按照传统课堂要求录制的一整节教学内容，学生网络学习与在课堂听课效果一样，缺乏基于微课、微视频等工具对课程进行细化讲解，无法突出重要知识点。
第三，重讲授轻反馈。各高校建成的网络教学平台中，均设有互动模块用于教师与学生进行线上交流。但是，由于缺少有效的监督和激励机制，多数互动平台处于零活动状态，既没有学生提问，也没有教师解疑答惑，学生网络学习质量只能简单依靠在线习题进行验证。
第四，重建设轻管理。在被调查院校中，除西安交通大学、浙江大学上线的网络课程能够顺利访问外，其他学校均存在视频打不开、课程内容不完整，甚至网页不能正常访问等情况，说明课程网络化建设后期管理存在较大漏洞，不能完全保证学生随时学习、随地学习的要求。
第五，重成绩轻运用。各高校在课程网络化建设方面投入较大，知名高校均聘请上市网络企业进行页面设计和功能设计，建设效果较好。但是，除兄弟师范学院外，各高校均没有以大数据为基础，形成
2 建设效果总结报告和发展规划，且兄弟师范学院在形成报告后，也没有完全将该报告中反馈的问题应用于实际教学。
有鉴于此，我校在课程网络化建设过程中，既要发挥慕课线上教育的优势，又要结合微课成果简化、多样传播的特点，同时兼具翻转课堂将学习决定权让渡给学生的原则，采取兼容并包、取长补短的方式，以大数据为基础，加快推进课程网络化建设，显著提升我校教学水平和教学质量。
二、建设目标
根据当前高等教育发展趋势，以及慕课、微课、翻转课堂等新方法、新工具的发展方向，结合我校转型升级发展具体需求，对我校本科课程网络化建设提出以下建设目标：
第一，以专业核心课程为重点，加快推动教学方式改革。通过3年建设，基本建成以三级知识点分类为依托，以课堂讲授、网络课堂、微课、微视频、课程试题库为基础的“课堂学习+网络学习”的专业核心课程教学新体系，并逐步向全校所有课程延伸。
第二，以通识教育在线课程为引导，不断提升自建网络课程质量。按照引进与自建相结合原则，建设一批涵盖“科学素养、人文素养、艺术素养”三大模块，拥有自主知识产权和版权的通识教育在线课程，使部分课程达到网易公开课、MOOC学院和中国大学MOOC等国内知名网络平台上线要求。
第三，以网络自选(拓展)课程为辅助，有效促进学生专业综合
3 能力提升。采用自愿、自主原则，鼓励各学院在学生完成专业基础课程学习后，通过建设一批能够拓展学生专业知识面、调动学生自学积极性的自选(拓展)课程，进一步提升学生专业综合能力和素养。
第四，以大数据分析为基础，全面提升我校教育教学质量。针对当前传统教育方式一门课程讲到老、一本教材用到老等种种弊端，运用大数据分析工具，大胆探索、小心求证，逐步形成课程任课教师专业教研室、教学院系和教务处四级评价分析体系，从课程改革入手向专业改革延伸，全面提升我校教育教学质量，以适应转型升级发展新形势、新要求。
三、建设内容
(一)专业核心课程 1.专业核心课程范围
专业核心课程主要包括教育部专业指导目录中所规定的完成本专业学习的必修课程。
2.建设周期和建设数量
第一阶段：2017年，从24个转型试点专业和应用型专业群中选择50门课程进行建设;
第二阶段：2018年，完成转型试点专业全覆盖，同时从非试点专业中选择40门课程进行建设;
4 第三阶段：2019年，从全校所有专业中(已建成的不再重复建设)选择60门进行建设，完成应用型专业群全覆盖;
第四阶段：2020年以后，逐步完成全校所有专业核心课程网络化建设。
(二)通识教育在线课程
通识教育在线课程是第一课堂在课下的延伸和拓展，既是提升学生综合素质的渠道，也是进行开放式和探究式学习的重要平台。在前期引进尔雅通识课程的基础上，我校将采取引进与自建相结合的方法，以“科学素养、人文素养、艺术素养”三大模块为主，每年遴选5门左右深入开展通识教育在线课程建设。
通识教育在线课程在供本校学生学习的同时，鼓励任课教师或课程教学组向校外提供课程资源共享服务。任课教师或课程教学组通过向校外共享课程资源所获收益，归任课教师或课程教学组所有。
(三)网络自选(拓展)课程
网络自选(拓展)课程是在专业课程基础上，对学生综合能力和素养的进一步提升。我校将按照自愿、自主的原则，鼓励和支持网络自选(拓展)课程建设。
1.建设方式
各学院以基层专业教研室为单位，根据自身专业特点，在学生完成专业基础课程学习后，通过自建(建设标准参照通识教育在线课程)
5 或引进相结合，建设3-5门与本专业学习有关的网络自选(拓展)课程，上传至大数据教学平台，进一步强化学生专业能力。
2.学习方式
学生根据各专业提供的网络自选(拓展)课程资源，在大数据教学平台上(或手机APP)根据学习要求自主完成学习。
3.学分置换
学生完成网络自选(拓展)课程后，由各学院教学办公室统一认定，确定可置换的学分数量和课程，经学院教学负责人签字确认后报送教务处备案。
(四)原精品资源共享课、网络共享课等
2013-2016年获准立项建设的省、校级精品资源共享课、网络视频公开课、精品课程等在建项目，均可按照专业核心课程、通识教育在线课程和网络自选(拓展)课程的建设要求和建设标准进行后续建设。教务处将对建设质量较好、建设效果明显的项目进行后期资助，并优先推荐国家级、省级课程建设项目。
四、建设方案
以下建设方案均采用本地部署模式。
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(一)大数据教学平台功能简介
我校大数据教学平台以学生为中心，基于“线上+线下”、“平台+课程”的教学新理念，通过课堂讲授、辅助学习和自主学习相结合，逐步实现传统课堂教学与现代网络技术的融通运用，构建混合式教学新模式。
通过大数据教学平台实现教学互动功能、资源共享功能、移动学习功能、教学门户的建设，达到教师能够进行课程建设、教学监控、资源共享、学生能够自主学习的目的，并实现所有数据的整合，最终建设成一个理念领先、技术先进、国际化特色突出的网络教学中心。
(二)六大功能模块 1.网络教学门户网站
该网站能够实现教学新闻公告动态显示，有具校园代表性的大图片展示区，具备信息发布和页面自定义、访问统计分析、统一检索等功能;具备链接进入大数据教学平台各功能模块的功能;具备多种资源排行展示，如精品课程排行、课程网站排行、课程资料排行等功能;并且支持对本校课程进行检索。
2.课程中心
课程中心包括专业核心课程、通识教育在线课程、网络自选(拓展)课程和原精品资源共享课、网络共享课4大课程子系统;能够提供课程建设工具，实现与Microsoft Office和WPS的无缝对接。
7 2.1 专业核心课程
能够兼容包括Camtasia Studio等在内的微课编辑工具，支持按照课程三级知识点在线创建、编辑、修改各种类型的微课;实现按照课程知识点编辑排序讲义、PPT、微课。
2.2通识教育在线课程
能够兼容学校已购进的尔雅通识教育课程和自建通识教育课程。 2.3网络自选(拓展)课程
实现按照各二级学院或学科专业为单位的网络自选(拓展)课程分类、排序。
2.4 原精品资源共享课、网络共享课
能够将前期已有的精品资源共享课、网络共享课上线。 以上4大课程子系统均应包括“教-学互动平台”：该平台能够提供全面的网络教学功能，包括作业、考试、通知、互动课堂、PBL教学、资料、统计等。同时，在教学过程中，能够直接无缝对接各种在线资源，实现名师课程视频、教材教参、文献资料等的轻松调用，为教与学随时随地提供资源支持。师生可以在互动课堂模块通过音视频、文字互动，实现远程授课、辅导。在4大课程子系统中均支持辅助教学、闯关式网络教学、混合式翻转课堂教学等多种教学模式。课程建设过程中可插入作业、视频、图书作为任务点，通过任务点是否完成
8 来对学生行为进行监控。详尽的学习统计能够统计出每个学生的学习进度、学习行为轨迹、作业分数、视频观看情况、图书阅览情况、参与讨论次数等。教师可以为每个班级制定学习计划。将课程章节定时开放给学生，也可以设置闯关式学习，学生必须将章节中全部人物点完成才能进入下一节，控制学生的学习流程，监控学习结果。
3. 移动学习空间
可以通过电脑、手机、平板等终端设备，为每个学生打造个性化主页，记录学习历程。同时，可以满足学生与学生之间、学生与老师之间的学习互动交流。同时考虑到学校其他平台较多，学习空间应支持外部平台接入，方便学生与老师使用。
4. 教师发展中心
以教学研究和教学改革为中心，能够提供培训服务、课程评估、资源共享等功能。主要内容应包括中心简介，政策文件，通知公告，名师风采，教师培训，教学督导，学院风采，教学论坛，资源下载等功能模块。
5. 教学管理中心 5.1 教学评估
能够统计教学过程中所产生的数据，可以对老师的教学情况、学生的学习情况、课程的访问情况等进行全面的、可视化的统计分析，
9 以帮助学校和老师更好的进行教学评估管理。
5.2 教学资源管理
能够对学校教师和院系手中的各种教学资源进行系统的归类和整理，并将文件加以统一的管理和存储，实现教务处对于这部分教学资产真实、有效的管理和控制;提供统计和分析系统，使教务处能够准确掌握校内各种教学资源的分布状态，并以此为依据，对未来的教学资源建设进行合理的规划。
5.3 OA系统
文件发布：实现教务文件在线发布、在线阅读，教务处能够对文件阅览情况进行实时监控;项目评审：实现教学研究项目、教学团队、精品课程等项目的在线申报、在线评审。
6. 教学质量工程
能够协助学校进一步提高教学质量工程项目生命周期管理。主要包括政策文件发布，在线项目管理，项目统计分析和项目成果展示等，全面满足学校质量工程的项目管理需求。同时，平台还提供附件文档的在线阅读、项目公文模板自定义等特色功能，让质量工程更方便、更灵活。
7.备课资源库(备选项)
能够实现与图书馆、外部网络资源的对接，供教师教学和备课使
10 用。(此项功能为备选功能)
(三)各功能模块要求
总体要求：大数据教学平台面向30000名师生同时在线开放，在系统的兼容性、稳定性、安全性、可靠性等方面有严格的要求：
7×24小时不间断运行; 页面响应不高于3秒; 检索响应不高于3秒; 视频点播响应不高于10秒。 1. 网络教学门户网站
实现新闻公告动态显示，热门教学视频动态显示，有校园具代表性的大图片展示区，生动记录教师学生们的学习和生活。
除常规门户网站所包含内容外，还应包括教学成果展示板块，具备多种资源排行展示，如精品课程排行、课程网站排行、课程资料排行、及热门专业排行，包含学校特色的人才培养方案、教学组织运行的功能。
2. 课程中心 2.1课程创建
在课程中心模块中，应支持在线创建课程、设置课程的学分考核机制、设置课程展示模板等，以及学生在线听课、在线阅读、在线提
11 问、在线作业、在线考试、在线互动讨论、学分审核、获得学分等。
(1)课程共建
支持多位老师共建一门课程，使课程内容更加丰富，同时减轻了教师工作负担。
(2)助教功能
支持添加助教功能，老师可以选择合适人选来担当本门课程助教，协助批改作业、考试阅卷等教学活动。
(3)双模板选择
支持基于章节和知识点两种模板创建课程，三步完成课程创建：.....选择模板、编辑课程信息、编辑章节或知识点内容。要求实现Microsoft Office和WPS文档、PPT直接上传，同时支持常见视频格式上传。
(4)课程封面
内容包括课程名称(中英文)、课程封面、课程相关信息、课程介绍、教学资源等内容，要求编辑界面简洁明了、操作简单，原位编辑、灵活方便。
(5)课程编辑
在课程内容编辑中，要求与Microsoft Office和WPS的无缝对接，支持直接粘贴、复制，并具备与Microsoft Office和WPS相一致的在
12 线编辑功能。在编辑过程中，可以根据课程内容添加图片、文档、音频，视频，网页，作业;可以对插入的微课、微视频等资源设置任务点，防拖拽，防窗口切换等，使学生在观看视频的过程中不能进行其他操作;在视频的播放过程中，可以插入与视频相关的图片、PPT，可以在视频中添加相关的测验，学生只有在正确回答相关问题后才能进行后续视频内容的学习。
上述内容要求能够实现原位编辑，不需进入后台，即可在网页原位进行编辑操作。
2.2 课程教学 (1)多模式教学
平台应支持网络辅助教学(专业核心课程)、网络教学(通识教育在线课程、网络自选(拓展)课程和原精品资源共享课、网络共享课)，翻转课堂、PBL(问题式学习)等多种现代化教学模式。
其中，网络辅助教学，指的是教师运用平台上传教学所需的资料(如PPT、讲义、教案、教学大纲、课程习题库等文本文件，以及微课(5-10分钟)、微视频(20分钟左右)等网络资源)，在线布置作业(可设置闯关模式)、批改作业，与学生进行讨论答疑等活动。
网络教学，指的是教师通过平台上传完整的课程讲座视频(涵盖所有教学内容，每讲45分钟)，学生可以在校内通过无线网络(校园WIFI)和有线网络自主学习，可以突破传统课堂人数限制。
翻转课堂，指的是将课程学习的过程由线下实体课堂反转到线上
13 网上教学。首先由学生在线上进行自主的课程学习，在实体课堂中老师主要进行讨论与答疑等活动。
PBL教学，指的是将学习与具体任务或问题挂钩，使学生能够在平台上自主预习任务问题，教师能够实时监控学生预习进度，并及时进行解疑答惑。
在该平台下，教师可以根据各自实际需求和学校对课程建设的具体要求，灵活选择教学模式。同时，还应具备学分管理系统，能够监控学生学习过程，设置各项学习指标权重，统计学习成绩，并在学生学习结束后能够给出相应的学分。
(2)学习过程管理
该平台以学习过程管理为核心，开展作业、考试、答疑、讨论、评价等教学活动。
学生在登录平台后，可以直接查看自己四年全部课程总体学习进度和某一门课程的单科学习进度。(如果教师在课程中设置了闯关模式，则学生必须完成相应的任务后才能够进行后续学习)。
教师在登录平台后，可以直接查看本学期承担课程中每个学生的学习进度和总体学习进度。其中，单个学生学习进度，应包括视频观看进度、学生点击情况(含点击时间、时长、点击者信息等内容)、讲义、PPT观看、下载情况、作业完成情况等;总体学习进度，应包括全部学生总体学习情况、作业整体完成率、学生网络学习排名等。上述内容均要求采用Excel形式，并能够快捷导出。
14 (3)线上作业
即从作业发布、接收到批阅，全部流程都在网上完成，学生可以在线接收作业、做作业、关注作业的反馈情况，随时查看教师的评语及成绩。学生可以对任意作业进行收藏，将自己认为重要的知识点集中到一起当作之后学习的要点。
如果教师在作业中设置了闯关模式，则学生必须完成指定作业内容后，方能进入下一步作业。
(4)在线测试
教师可通过题库进行选题或者在线编辑试题，然后设置各类题型的数量和分值创建试卷，试卷创建好以后，教师根据测验的时间，参加测验的对象，发起测验。学生就可以接收到该试卷进行测验。支持从题库中选题进行组卷的功能，教师可以对试卷中的试题进行添加、修改、删除、任意排序、预览等功能，还可以对试题进行分值分配;试卷包括客观题、主观题、复合题等;题的属性包括类别、难度系数、适用层级等，同时，系统能根据题的使用频率和学生回答的正确率进行自适应的调整难度系数，力求难度系数符合真实情况，提高参考价值。
15 2.3 教学信息统计 (1)教师端
教师端信息包括两个方面：
工作量统计，主要包括教师发作业、批量作业、试卷、试题、讨论答疑、学生对教师授课的满意度、教授的学生的成绩等数据汇总，同时，系统支持原始数据导出。
学生学习统计，主要包括完成的作业、参加的考试与考试得分、提出的问题、参加过的讨论、读过的书、看过的视频等数据汇总，按汇总的数据对学生进行排名，并能够精确显示学生学生行为轨迹。在作业统计中，能够根据教师设置的每份作业的权重，统计出学生网络学习总成绩。同时，系统支持原始数据导出。
(2)学生端
学生端信息，主要包括学生各门课程学习进度和大学四年总体学习进度。
2.4 教学互动 (1)学生问题讨论
平台为学生提供在线提问功能。根据学生输入的问题题目内容，自动为学生推荐与该问题相似的问题，同时推送与问题相关的学习资料(如视频、图书、文档文献等)，辅助学生自主解决问题。为了提高
16 解答的质量，学生在提问的过程中，可以选择解答范围，包括允许所有人解答、允许某位教师解答。师生可以就课程学习进行讨论，答疑，增强师生的互动，加深学生对知识的理解。
(2)教师在线答疑
教师在线回答学生提出的问题，可通过系统消息或手机、邮件等及时反馈给学生。当有新的问题时，系统会在教师平台页面自动提醒，或者通过手机、邮件等形式提醒教师，方便教师与学生之间的即时沟通。教师可以对答疑库中的问题进行管理，如建立精品答疑库，将问题分类，便于系统自动为学生精准地推送问题，提高疑问的解决效率。
3. 移动学习空间
移动学习空间包括PC终端和移动APP两种模式。 3.1 PC终端
PC终端主要集中于课程中心，在此不再赘述。 3.2 移动APP 移动APP包括IOS和Android两种类型，两种类型操作界面、操作流程应基本一致，且均能够支持平板操作。
(1)移动教案
按照教学计划，教师可提前在移动端上组织教学内容，有序安排
17 资料推送、签到、问答、抢答、投票等教学活动，方便课堂发放并易于复用;教材、作业、考试、通知、学生管理等移动教学功能，支持教师进行移动教学。
(2)课堂签到
教师在移动端发布课堂签到，学生直接用手机通过扫描教师课前打印好的二维码进行签到，签到结果可同步保存在课堂教学教师APP端和PC端。
(3)随机提问与调查
教师发布随机选人，系统会自动在已经签到的学生中随机选择学生回答问题，并可以进行结果投射;教师可以在课堂上实时发布调查问卷，学生通过移动端进行投票，教师端可以立即统计投票结果。
(4)学习监控
对于学生在线观看微课、微视频具备监控功能，如视频防拖曳、防快进等。
(5)闯关学习
学生通过PC或APP进行网络学习时，能够自动记录学习轨迹和学习行为，在完成学习任务后能够自动保持PC端与APP端同步。
18 (6)作业
学生可以通过PC或APP查询作业列表，完成作业并能够展示已完成、已批改的作业，并能够查看每次作业成绩和总成绩。
(7)在线互动
学生可以通过PC和APP查看老师、管理员发给自己的通知、调查问卷、问答、讨论话题等消息信息，且所有消息都支持有是否阅读标示。
(8)在线考试
教师可以在课程中发布考试试卷和查看考试分项统计结果，学生同样可以通过客户端进行在线考试和查看考试信息。
(9)课程显示
在PC或APP教师端，能够显示本学期教师所承担的课程信息;在学生端，能够显示本学期所修的课程信息。
4. 教师发展中心 4.1文本显示模块 (1)中心简介
对教师发展中心进行简单介绍
19 (2)政策文件
能够发布教师发展中心的各项文件、通知。 (3)名师风采
对学校名师进行展示(含照片和简历)。 (4)教师培训
主要分为岗前培训，专题活动，名师讲坛，网络培训，实践教学等功能。
(5)教学督导
主要发布相关的督导动态，督导制度等内容。 (6)教学论坛
支持教师在教学论坛交流自己的教学方法与教学心得。 4.2视频展示模块 (1)视频展示
展示与教学相关的优秀培训视频。 (2)资源下载
教师可以在资源中心下载到教师教学发展的相关培训资料。
20 5. 教学管理中心 5.1 在线评审
教务处收到申报的项目，将进行分级评审，级别分为：院、系或职能部门初审，评审办公室初审，专家在线评审，评审委员会集体评议。泛雅提供了完整的在线评审流程及简单易操作的后台管理体系，评审人只需按步操作即可。评审项目。
5.2 通知公告
该平台能够发布教学方面的各类文件、通知，并能够向各二级教学单位进行推送和点击打开情况查询。
5.3 教学组织和专业设置
该平台能够显示各二级教学单位的网站链接和全校专业设置情况。
5.4 大数据平台统计汇总
能够实现按二级学院和专业分类显示在线课程各项信息统计。 6. 教学质量工程
教学质量工程项目，指的是教学团队、精品课程、专业综合改革试点等项目。该平台的建设宗旨是打造教学质量与教学改革工程综合支撑平台及项目申报评审及管理平台。
21 质量工程项目的建设主要包括政策文件的传达，课程、专业、教材与教学团队建设的线上管理。可实现教研项目网上申报、评审、立项与成果展示。
(1)课程建设
课程建设包括校级、省级、国家级的精品课程及优秀课程展示。 (2)专业建设
包括特色专业展示及专业改革试点的公布，人才培养示范专业、各类各级教学实验班展示。
(3)教学团队建设
包括校级、省级优秀教学团队建设的展示。 (4)教材建设
包括省级、国家级重点教材及校园精品教材的展示。 (5)教学名师
包括校级省级教学名师的展示。 7. 备课资源库(备选项)
大数据分析建设方案范文第2篇
党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网+”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网+绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。
2 建设目标
以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。
通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。 3 系统建设内容
3.1 水环境大数据采集
大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。
3.2 水环境大数据管理
获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。
3.3 水环境大数据分析应用
大数据分析建设方案范文第3篇
党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网+”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网+绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。
2 建设目标
以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。
通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。 3 系统建设内容
3.1 水环境大数据采集
大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。
3.2 水环境大数据管理
获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。
3.3 水环境大数据分析应用
大数据分析建设方案范文第4篇
一、大数据时代管理会计工作的相关概念
(一)大数据的相关概念。大数据是指在现代信息技术飞速发展的大环境下运用新处理模式所产生的具有更强的决策力、洞察力以及优化能力的准确、巨量、多样的信息资产。大数据的定义与数据聚集有着本质上的区别，并不是单纯地对数据进行统计，而是按照一定的方式对相关数据进行专业处理，这种信息数据处理方式存在一定使信息增值的功能，只要信息数据来源真实、准确、完整，那么所处理出来的信息就会具有高效性的特点。企业随着经营时间的推移各个会计的信息数据就会越积越多，如果在利用传统数据库来管理这些信息数据不仅在处理速度上难以与大数据相比，而且在对相关数据进行存储、分析方面出现错误的机率很较大，难以得出准确、全面的数据为企业发展决策提供有效依据。
(二)管理会计的相关概念。管理会计可以被视为是会计领域的一个分支，与企业的资金活动密切相关，以尽可能地实现自身效益最大化为目标控制和管理单位现在和未来的资金周转，进而为管理者制定未来发展决策提供重要依据而设立的。随着我国市场经济的快速发展，越来越多的企业开始运用管理会计，管理会计的职能包括以下几点：第一，对经营管理目标进行规划。第二，管理会计通过进行绩效考评对分权单位或部门效益实现情况测评并向上级反馈，可以避免一些单位或部门为自身利益而相互竞争冲突、增加行政开支、发生浪费等牺牲企业整体利益和长远利益的现象的发生;第三，管理会计可以借助财务会计业务处理办法对单位财务成本收益信息进行加工预测，制定良好的资金运作方案，使资金运转处于良性循环状态。
二、大数据时代管理会计工作上的变革
(一)由服务型转变为管理型。在大数据时代下管理会计的职能得到了一定的拓展，在与企业管理目标一致的基础上管理会计通过大数据平台可以实现信息灵活控制、及时互联，分析和预测市场发展大趋势、竞争对手以及供应商的资源情况，对企业管理工作进行流程设计和控制管理使企业发展由被动向主动转变，充分发挥会计工作的主动性以及价值创造作用。由此可见，管理会计并不是管理系统的旁观者，而是扮演着管理者的角色。
(二)由事后分析转变为全过程管理控制以往很多企业的管理会计工作并不贯穿于企业运营全过程中，而是事后对企业的经营管理控制进行分析。大数据时代下，管理会计不仅仅是对结果进行分析，而是融入到了企业发展的全过程中去，甄别发展关键因素、纠正关键指标目标偏离、查找管理过程中出现问题的原因、修订和完善过程行动计划和方案、实现核心资源要素的再配置等一系列管理工作，为企业的长期发展提供重要的数据信息。
(三)由传统管理转变为信息技术管理，大数据时代的来临使得管理会计的管理方式发生了巨大的改变，管理会计如果再沿用以往的信息数据处理办法已经难以适应市场和企业发展，目前很多企业都将信息技术运用的重点放在大数据处理上，尽可能地提高企业信息的准确性、及时性、全面性。
(四)由财务报告审计方式转变为连续审计的方式。以往企业审计工作主要是发生在会计自然或人员离职的情况下，审计工作方式也就是通过对业财务报告审计来完成，这种审计方式不仅全面性较差，而且真实性也难以得到保证。
三、大数据时代下管理会计工作所面临的挑战
(一)没有正确认识管理会计工作的本质。一些企业的管理者只注重企业效益，而忽略内部控制管理工作。对于自身会计工作也只是认为只要能妥善处理好会计业务就可以了，忽视了内部管理会计工具有效应用对企业发展的影响和作用。
(二)对大数据应用的重视程度不高。一些企业对大数据这样定义理解模糊，认为大数据等同于以往的计算机信息处理，这些企业特别是一些中小企业根本没有意识到成本效应原则投入一定的人力和物力来使大数据充分应用到管理会计工作中去，难以切实提高管理会计的工作效率。
(三)人才的综合素质有待提高。单单是能够利用大数据处理还是远远不够的，对于处理过的信息还需要管理会计人员来进行筛选、分析，进而得出对企业发展有影响的信息资源。
(四)大数据信息共享存在漏洞。一些企业在对自身数据信息的管理上存在着一些弊端，没有对一些保密数据设置管理员权限，也没有安排专业人员为企业安装相应的安全防护系统，一旦出现问题难以落实到个人，容易造成企业不可挽回的损失。
四、对于大数据时代下管理会计工作的一些建议
(一)正确认识管理会计的本质。企业的管理者应当加大对内部控制管理工作的重视程度，认清管理会计有效应用对企业发展的影响和作用，不仅自身要支持管理会计工作，给予其一定的权力来积极开展信息搜集、编制、预测、分析、审计工作，而且还对其他部门提出一定要求，要求其积极配合管理会计工作，为管理会计工作的顺利开展提供一定保障。
(二)重视大数据的应用。企业应当加大对大数据应用的投入，可以投入适当的人力物力在系统硬件和软件等方面进行全方位完善，将管理会计与大数据处理紧密相连，使管理会计运用最新系统更高效、快速地分析、预测相关信息资源，及时发现企业潜在管理风险，及时向管理层反馈结果，商定最佳解决方案。
(三)提高人才的综合素质。企业还应当重视的管理会计人才的培养，不仅要通过严格的选拔程序选聘一些会计知识和信息技术掌握较为熟练的人员担任管理会计职务，而且还要加大对管理会计人才的培训力度，安排权威人士为其讲解最新的管理会计业务处理办法，使人才更好地为企业服务。
(四)制定一套完善的大数据信息共享制度首先，企业应当明确岗位权责，给予每个人一定的管理权限，不可越权，一旦出现问题能够及时落实到个人;其次，要及时安装防盗安全系统，防止一些不法分子通过网络窃取企业经营、客户、供应商等重要信息，为企业稳健发展提供一定保障。
作者:刘钰辰 王学香 任顺娟 单位:中国农业机械化科学研究院
参考文献：
大数据分析建设方案范文第5篇
关键词：网络舆情;大数据;管理方法;变革与创新
DOI：10.15938/j.cnki.iper.2017.01.025
中图分类号： G641文献标识码：A文章编号：1672-9749(2017)01-0124-06
据《第37次中国互联网络发展状况统计报告》(由中国互联网络信息中心(简称：CNNIC)在2016年1月发布)显示，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，全年新增网民3951万人。互联网普及率为50.3%，中国手机网民规模达6.20亿，手机上网使用率为90.1%[1]。随着移动互联网(Mobile Internet)、社交网络(Social Networking)、电子商务(Electronic Commerce)等的迅速发展，互联网的边界和应用范围有了极大扩展，各种信息和数据极具增多，并正在迅速膨胀变大。
网民们经常通过互联网表达意愿、观点，讨论各种话题，以表达自己的思想观点和诉求。互联网既是一个收纳器，聚集网民思想动态表达、文化和社会生活信息;又是一个扩音器，传播大众的社会舆论。在社交媒体时代，人们通过互联网平台表达社情民意，体现自己的意愿、态度和评论观点。舆情作为社会舆论的一个风向标，开展舆情分析主要是针对民众态度、观点的收集整理，分析出民众相关的意见倾向，客观体现舆情动态。
作为世界上网民数量最多、互联网访问量最大的国家，有效地分析网络舆情，对于政府，媒体、大型企事业单位都有着非常重要的意义。从政府的角度，有效的舆情管理有利于政府了解公众态度和诉求，有助于提升政府的政务管理和构建良好的社会和网络环境;从企业的角度，有效的舆情管理有利于企业掌握用户和大众对产品质量、产品功能与服务的评价及客户特征信息，更好地提供个性化产品与服务，实现利润增长，更有利于企业了解用户和大众对企业社会形象的反馈和认知，提升企业品牌知名度和社会声誉;从媒体的角度，有效的舆情管理能够突破传统信息搜集和发布渠道，更能够通过对公众舆论深入分析，提升新闻效果，实现新闻价值增值。因此，社会各界都非常重视网络舆情分析，并不断创新舆情的分析和管理的方式和方法，都是想最大化舆情的价值。
一、大数据及网络舆情的相关定义及特点
1.大数据的定义及特点
随着人们对大数据的研究和理解的不断深入，大数据已不仅仅是一个技术方面的名词了。而今，大数据相关的理论无论从内涵还是外延上，都在不断丰富和充实。关于大数据的定义，不同的机构和学者从不同的角度给出略有差异的定义：如高德纳咨询公司(2013)提出，大数据是指具有更强的洞察力和流程优化能力的海量、多样化的信息[2]。维基百科对大数据的定义是“一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集”。Gartner对大数据的定义：“大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量高增长率和多样化的信息资产” [3]。
IDC市场研究公司2012年提出，“大数据”是为了从大容量的、不同类型的数据中获取有价值的信息而设计的新型架构和技术[2]，并对大数据的采用三步法进行了界定，如图1所示。首先，从数据源场景方面，可以有三种情况，或者说需要具备三种情况至少满足一种，即大数据的容量大于等于100TB或数据源于超高速的数据流(Data Streaming)，或数据产生的年增速大于60%;其次，必须部署在可动态适应的基础设施(dynamically adaptable infrastructure)上。这里的基础设施既可以是传统的scale-up架构，也可以是水平扩展架构(scale-out infrastructure);最后，必须有两个以上的数据源或数据格式，或者高速流数据源(如点击流或机器产生的数据流)。有了以上三个步骤的界定，才可以形成大数据。IDC指出“大数据技?g描述了一种新一代技术和架构，以非常经济的方式，以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值” [2]。
尽管对大数据的定义角度各有不同，但大数据的核心本质和特征的表述和定义相对比较统一，均认为大数据与传统意义数据具有本质区别。较传统数据相比，在数据基础上，大数据更倾向于全体数据而非抽样;在分析方法上，更强调相关分析而非因果分析;在分析效果上，追求的是效率而非绝对精确和在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据。
在数据和信息的规模/体量方面、在内容形式和数据结构方面具有复杂性/变化频度多样、在产生速度方面及价值密度等四个方面都极大地超越了传统的数据形态，具有4V特征：
第一，数据规模大(Volume)
第二，数据种类多样(Variety)
第三，数据处理速度快(Velocity)
第四，数据价值密度高(Value)
如图2所示：大数据的4V特征。
具体而言，一是数据规模大( Volume)：从容量角度，大数据具有数据容量大，“容量”或“体量”，从 TB→PB→EB级，每级都是按照进率1024(2的十次方)计算，这足以说明大数据规模之庞大。二是数据种类多样(Variety)：结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，Web数据、文字、语音音频数据、图片图像数据、视频数据、模拟信号等数据都体现了数据的多样性。三是速数据处理速度快(Velocity)：对数据访问、处理、交付等速度的要求快，而且数据产生速度也非常之快;四是价值(Value)：大数据的核心价值在于资源优化配置，通过搜集海量数据，进而展开全量数据挖掘，分析数据背后的相关性，开展预测分析，获得数据的应用价值。
这些特性使得大数据与传统数据区别开来，强调了大数据是具有结构松散性、形式复杂性和有利用价值的数据信息资源[3]。
2.网络舆情的定义与特点
“舆情(Public Opinion)”翻译为“民众或公众的意愿、意见或观点”。根据百度百科：舆情是“舆论情况”的简称，是指在一定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众?ψ魑?客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。它是较多群众关于社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪等等表现的总和。
有学者从社会学视域考察舆情的定义，认为舆情是指社会各阶层民众对社会现象或事件所持有的情绪、态度、观点、看法、意见和行为倾向等[4]。网络舆情则是社会总体舆情的一个组成部分，是以网络为载体存在，以网络传播方式汇聚、形成和表达的舆情，是在互联网上的民众情绪、态度和意见汇聚的总和[5]。
网络舆情的信息来源主要有：网络新闻(如：搜狐、新浪、人民网，或以RSS为基础聚合类新闻，如头条等)，论坛贴吧(如：BBS，百度贴吧，天涯，西祠胡同等)，新闻评论，社会化媒体社交网络(即时通讯工具：如：聊天室、QQ、微信、微博、博客等)，搜索引擎(如：百度，google等)，网络发起线上活动、网络调查、电子邮件等。
通常我们把网络舆情的基本特征概括为自由性与可控性、互动性与即时性、丰富性与多样性、隐匿性与外显性、情绪化与非理性、个体化与群体极化性[6]。如图3所示：网络舆情的特征
3.大数据是网络舆情管理的有效方式之一
大数据的目的在于发现新的知识与洞察并进行科学决策。大数据与网络舆情具有非常相似的特征。从这点上可见，利用大数据的手段管理网络舆情是网络舆情管理的有效方式之一。首先，大数据能够全方位记录民意，完整展现社会舆情，大数据体量巨大，从TB级到PB乃至ZB级别，能够完全、完整的记录社会民众的社情民意;其次，大数据的特点是挖掘数据背后的相关联性，因此，大数据能精准体现舆情背后的事件、相关人员以及读者等要素内在逻辑和社会关联;最后，大数据具有很强的预测能力，通过分析事件的读者特征(群体肖像刻画)、被关注程度/热度、传播速度、传播范围、发展趋势、影响程度和网民情绪变化等，也可以针对某个观点的深度研究，从而预测舆情走向，帮助决策者进行决策和判断。因此，大数据技术为网络舆情的预测提供了重要的技术、理论支撑和保证，也成为舆情研究关键技术的支撑和核心概念。
二、基于大数据技术网络舆情管理的一般步骤与方法
网络舆情的管理模型主要分为：信息采集、信息预处理、舆情分析、舆情报告四个步骤。如图4所示：大数据管理模块及流程示意。
1.信息采集
信息采集当前常用方式是网络爬虫技术。在网络爬虫的爬行策略中，应用最为基础的是深度优先遍历策略、广度优先遍历策略。对于信息抓取过程，要求信息抓取的覆盖范围要全面。高速发展的信息高速路使得网络信息数据容量不断增大、信息和数据的类型更加丰富和复杂、网页数量不断增多，这对舆情信息抓取的效率和全面性提出了更高的要求。
大数据网络舆情信息搜集改变了传统网络舆情信息的搜索采集方式，采用定向站点信息抓取辅以全面的实时监控、聚合内容(RSS)、社交网站信息搜集和摘要搜集等搜集技术，与传统人工监测采集相结合的方式进行，抓取效率和覆盖范围都有突破性进展。
数据监测要全面和实时，要做到精细采集信息数据。笔者整理了较为常用的监测范围和基本监测指标，如表1所示。
2.信息处理
信息处理主要包括数据清洗(Data Cleaning)、信息提取、文本分类等。信息处理的主要任务是将采集的各种信息转化成格式化文本存入数据库。
网络舆情在大数据环境中流动和变化速度非常快，因此，在信息处理部分，要求信息处理的时效性。
3.舆情挖掘与分析
大数据分析就是对海量数据进行分析、梳理和加工，获得具有价值的产品(Product)和服务(Service)或深刻洞见(Insight)的数据及处理方法。数据分析的主要技术手段是采用数据挖掘(Data Mining)，数据挖掘又称数据库中的知识发现，即从数据库的大量数据中揭示出隐含的、前所未有的并具有潜在价值的信息的价值聚合、提炼的过程[7]。
舆情分析的技术方法主要有文本分类、聚类分析(不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别)、热点发现(利用关键词过滤、语义分析、数值统计识别热点和敏感话题)、话题识别、主题检测与跟踪、观点/文本倾向性识别和分析(对文章的观点进行倾向性分析和统计，识别正负面信息)、自动摘要等计算技术挖掘网络文本内容蕴含的各种观点(Opinion)、喜好(Preference)、态度(Attitude)、情感(Emotion)等，也可以明确网络传播者的意图和倾向，以及影响程度、影响范围和发展趋势。
当前一些实验室、研究机构等依据大数据分析的方法和实际的工作相结合，开发和建立了以下舆情专属的分析模型和方法。如：人民网推出的“舆论共识度”指数将为中国网络舆论场的研究和社会舆论的理性引导提供新的观察视角和决策依据。它把网络用户分为媒体、网民和意见领袖三大群体，通过对不同群体的舆论分析，对每月前十或前100的社会热点问题进行评估，形成“舆论共识度”，进而对用户对舆论话题的共识程度进行评价。
互联网与国家治理研究中心、中山大学大数据传播实验室设计的“网民认知模型”，通过透析网民对不同事件的情绪变化、态度偏向等，评测用户“正负能量”，分别从“网民情绪指数”“网民理性指数”和“网民态度指数”三个维度来评价具体热点事件当中网络舆论场的“网民正能量指数”，对舆情分析和研判也非常有帮助。
还有机构建立的热度评估指数，通过话题在传统媒体报道量、网络媒体报道量、微博量、论坛帖文量、博客文章量，转发数量、用户跟贴数量、评论数量、被关注数量、传播的速度和范围、关注的用户形态特征等相关数据，之后加权各项指标，得到每个热度事件或话题的综合热度指数。
更有一些专项深入分析，如针对传播源头的分析、传播渠道的分析、意见领袖的分析、传播主体挖掘分析或针对隐性数据(网络日志)的分析。
也有专家学者提出，舆情分析需要是一个综合分析模式，以大数据的方式为重点，同时要结合专项话?}市场调研、综合民意调查(定性与定量)、软件与人工、分析师与专家会商等方式相结合的方法来分析。
4.舆情报告
舆情分析的结果需要以报告的方式呈现，并将分析报告反馈或发布，为用户、管理者和决策者提供依据。
舆情报告要求舆情分析数据要真实可靠，分析方法要恰当准确，描述要符合客观事实，结论要简明扼要、通俗易懂。舆情报告中恰当采用示意图、图表、列表等展示形式，可以更形象、清晰、直观，并且更逻辑地展示舆情事件的发生、发展和变化，舆情的发展态势等。针对不同的表达目的可以选用不同的图表或图示方式，如：描述事件发展趋势可用折线图表示、展示用户立场或观点的比例可用饼状图、体现热点人群的分布可以用散点分布图、表示频率分布可以用网状图或柱状图、说明事态发展变化可以用流程图、用户之前或背后的人际关系可以用网状关系图等。丰富的图表工具可以更形象、生动的表述舆情的现状、发展和变化。
三、大数据环境下舆情管理模式变革与管理方法创新
虽然，目前对大数据研究越来越热，国内诸多大的互联网公司、各行业内的企业及科研机构都投入了巨大的人力、物力开展大数据及大数据下舆情研究，但在我国大数据研究依然处于探索阶段，在很多方面还只是停留在理论或对未来的畅想阶段。例如：在技术方面，目前常见的舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情管理的工作人员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。而且搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一事件评论反映出的情绪变化等数据无法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情分析人员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性。
随着互联网的发展、自媒体的兴起，网络、通信技术在人们信息领域深入运用，发布者在人口统计学方面的特征、发布的载体、发布的形式、传播渠道、信息的数量和形式等有了全新的变化，这对舆情的管理提出了更高的要求，要求变革网络舆情管理方式以适应大数据时代的新形势。因此，舆情管理工作者在舆情管理的理念、模式和方式方法上均需要有相应的变革与创新。
1.舆情工作者的研究视角需要发生转变
舆情工作者要从全局角度，把舆情研究从单一向度的内容研究向多元化、多向度内容及关系研究方向转化。网络数据和信息背后体现的人的行为轨迹和复杂的人与人的社会关系(Social networking)，所以关系研究将成为未来的研究重点。大数据的特征之一“关联分析”，通过社会话语表达、社会关系分析、社会心理描绘、社会诉求预测等多个角度[8]，进行多向度的分析研究能够帮助构建立体化、全局化和动态化的网络舆情数据系统，通过舆情分析，挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。
2.舆情的研究方法需要创新
即便是研究的视角发生了改变，要想真正落实到具体工作中，研究方法的创新尤为关键。要在分析方法上更加丰富，结合数据挖掘技术分析(Data Mining)方法与行为分析(Behavior Analysis)方法的研究、结合云计算、移动可追塑性分析、个性化特征识别的网络机器人与社会心理分析实验因果模型等方法，一是要提升数据监测技术，实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的全面抓取和记录，特别是要提高对图片、音视频、模拟信号等数据的自动识别能力;二方面提高数据挖掘技术，从海量数据中快速识别有价值数据，并挖掘数据背后隐藏的规律。三要注重数据分析技术，包括关联分析、聚类分析、语义分析等等，自动分析网上言论背后的观点、意见倾向和信息、相互之间的关联性，揭示舆情发展趋势。四是确保数据安全和保密技术，包括网络攻击与攻击检测与防范问题、安全漏洞与安全对策问题、数据备份与恢复问题、灾难恢复问题等等，确保数据安全和保密[9]。
在数据分析方面，数据分析的准确性尤为重要。引入云计算的概念和技术，与大数据相结合，会使舆情分析更加准确。开展数据间、不同维度、不同领域的数据、多样化的数据间的关联分析，是十分重要的。专家认为舆情关联关系是网络舆情数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识，引入网络舆情支持度和网络舆情可信度，可以更准确表示网络舆情间的关联度，量化网络舆情关联规则的相关性，从而使挖掘结果更准确。
3.研究结果要易懂、易应用和可视化呈现
大数据的真正价值是运用，舆情的最终价值是指导工作。研究结果的使用者未必是大数据和舆情分析的专家。因此，研究结果要求易懂易识，界面必须友好，结果必须可以直观识别。 “用数据说话”。数据最有说服力，由于图表与列表能够清晰、直观、简洁、深刻、形象地表现舆情事件，因此舆情的研究结果要注重运用图表等可视化方式来展现。
4.重点强调舆情的预测，面向未来，做好舆情数据的再利用
大数据的核心是预测，未来舆情研究的重点应由舆情监测转向舆情预警和预测。舆情工作者通过收集分析互联网上关于社会热点或网民关注焦点事件的大量消息报道，发掘背后隐藏关系，进而预测事态发展趋势，为舆情事件处置提供决策参考。
展望未来，大数据时代数据使用的关键是数据再利用，数据再利用的意义在于：挖掘数据的潜在价值，实现数据重组的创新价值。基于大数据的舆情分析，能同时分析更多数据，揭露更多隐藏价值，使预测更准确，决策更合理。未来大数据将使舆情监测功能大大丰富，舆情分析功能更加强大，舆情预测能力进一步增强，这将实现全方位、立体式的综合舆情管理模式，实现舆情管理的价值最大化。
参考文献
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[4] 王宏伟.舆情信息工作策略与方法[M]. 北京： 中国人事出版社，2012：6.
[5] 戴维民，刘轶. 我国网络舆情信息工作现状及对策思考[J]. 图书情报工作，2014(1)：24-29.
[6] 刘毅. 网络舆情研究概论[M].天津： 天津人民版社，2007：74.
[7] 喻国明. 大数据分析下的中国社会舆情：总体态势与结构性特征――基于百度热搜词(2009―2012)的舆情模型构建[J].中国人民大学学报，2013(5)：2-9.
[8] 李小娜. 大数据时代社会舆情监测的转变和发展[J]. 青年记者，2015(11)：69-70.
[9] 卿立新. 创新大数据时代的网络舆情管理[J]. 红旗文稿，2014(22)：28-29.
大数据分析建设方案范文第6篇
党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网+”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网+绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。
2 建设目标
以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。
通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环保工作的大局观和整体观，将流域各方面相关环境管理数据整合起来，形成合力打造对内的统一的水质大数据智能分析平台，用全局性的战略眼光来谋划整个水域环境质量、影响流域污染源监控数据管理建设。 3 系统建设内容
3.1 水环境大数据采集
大数据时代的环境信息化建设是以数据为核心，环境大数据管理与应用是在“十三五”期间最重要的发展方向，所以环保部门未来建设重点将紧紧围绕大数据进行。而要实现大数据的智能化应用，首先要解决的就是大数据收集获取问题，因此需要夯实应用基础，全面收集内外部数据资源，整合、共享、联动、开发数据，努力实现全数据采集管理。
3.2 水环境大数据管理
获取流域水质大数据分析需要的相关环境大数据资源后，建立大数据综合服务库，将采集的海量数据汇聚进入到库中，聚合原有分散在各个政务系统中的数据，并按照大数据管理标准及要求，进行集中管理与维护。
3.3 水环境大数据分析应用