第一篇：大数据在电力中的应用
大数据在制造企业中的应用
近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。
1 大数据使得订单处理方式有了质的变化
大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM(社交化客户关系管理)会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。
2 大数据使得仓储运输和批发经营不复存在
由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。
3 大数据使原料采购更加科学
大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性(节能、节水、环保等)进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。
4 大数据使得产品设计制造更加优化
借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。
再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。
5 大数据使得终端零售畅通无阻
通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。
当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。
第二篇：大数据在教育管理中的应用
“大数据前沿技术及应用”专题研修活动
大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。请结合实际，谈谈大数据在教育管理中的应用。(考核要求：内容充实，原创，800字以上;提交得20分，辅导教师评分20分，满分40分。)
最近几年，在我们的教育界中，有那个几个关键词是那么的火，例如翻转课堂、微课、慕课，当然还有大数据，这些都是我们现在甚至将来的教育趋势。翻转课堂、微课、慕课现在我们正如火如荼地进行着，大数据在一些地区和学校也开始试点应用。我个人认为大数据在我们的教育管理应用中发挥着重要作用，主要体现在哪?下面就结合实际情况，谈谈自己的一些粗浅想法：
1、现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。
2、在我们的教育领域，有着很多的数据，比如平均分、升学率、就学率等。使用大数据来分析问题，要比传统数据来得更科学，更方便，更有价值，能很好地帮助信息收集方获取精准材料，从而做出更准确的教学分析。如教师可以通过平台统计出学生的普遍的答题情况，大数据可以让教师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生掌握得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。
3、其实利用大数据也可以开发一些智能数字教科书。简单来说，就是学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。
所以，我认为当进入大数据时代后,我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响，就让我们以积极的态度迎接大数据时代的来临吧!
开展智慧课堂研究，探索智慧课堂建设
2 探索智慧课堂教学如何更有效地激发学生学习兴趣，发展学生数学思维
1.全体教师认真学习有关智慧课堂的网络培训视频，发表感想评论; 2.集体备课，然后每位教师根据自己对智慧课堂的感悟上交一篇数学教学设计; 3.上传教学优质课例，开展听课研讨活动。
科程名称：张齐华讲座《数学课堂的新“常态”》 活动时间：2017-09-30 至2017-11-15 学段/学科
小学
数学
选用教材：人教版五年级《用数对确定位置》、六年级《圆的认识》和一年级《认识1-5》
观摩要求：请各位教师在观看过程中认真做好笔记，把自己的一些感受体会记录下来并实践用于自己的教学当中去。
第三篇：大数据在我国房地产中的应用
摘要：从房地产企业的视角阐述大数据的应用情况，分析近年来大数据在我国房地产企业中的应用案例，并结合国外个别经典案例分析大数据在房地产企业开发和营销方面的积极作用。研究表明，大数据有利于房地产企业进行理性开发和多元化、创新性投资;有利于房地产企业实现精确营销，扩展业务范围或通过与第三方平台合作的方式拓宽营销渠道。通过对我国房地产企业大数据应用情况的分析，提出在当前应用实践中存在的问题，包括来自大数据方面的挑战和房地产企业本身的特点所带来的问题;结合已有研究成果提出应对策略，为房地产企业更好地应用大数据提供了理论支持。
关键词：大数据，房地产企业，应用
1 引言
电子计算机和互联网技术的迅速发展带来了数据量的爆发：百度每天约需处理几十拍字节的数据;淘宝网平均每天产生约20太字节的数据;平均每一秒钟就有一段长于1小时的视频发布在YouTube上;Facebook有超过10亿的注册用户，每天上传的照片数量约1000万张，点赞或评论次数高达几十亿。“如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启”。
麦肯锡公司最先提出大数据概念：“数据已经成为重要的生产因素渗透到当今各个行业和业务职能领域。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。牛津大学著名网络和数据科学家维克托·迈尔-舍恩伯格认为预测是大数据的核心;大数据时代应对纷繁复杂的数据进行取舍，构建积极而安全的未来。国际顶级期刊Nature和Science分别专刊了大数据，阐述了大数据的潜在价值及处理技术上的困难。我国“十二五”规划中重点强调了信息处理技术等四项与大数据概念密切相关的关键技术创新工程;著名学者李国杰和程学旗曾系统阐述了大数据的研究进展和实践应用中所面临的困难与挑战，探讨了大数据的科学问题和研究意义。
在大数据时代，数据资源的战略价值毋庸置疑，许多企业通过大数据挖掘出有效信息，提高了决策能力和经济效益，比如某些颇具胆识的房企已经在大数据应用方面取得了相当的成功。相较于已经开始实践应用的房地产企业而言，学术研究方面却相对滞后。陈大川等人以及严娟分别做了大数据技术在住房信息系统中的应用研究以及基于大数据的房地产企业精确营销研究。然而总体上，对房地产大数据的价值评估和应用研究仍有待进一步深入。
2 大数据在我国房地产开发与营销中的应用
大数据时代的到来必将为一些掌握大数据资源并能充分挖掘其价值的产业带来更为广阔的发展空间。这种情况下，如何应用大数据做好开发运营是我国房地产企业提高自身竞争力的关键。
大数据纷繁复杂的特点使得无论是房地产开发企业还是房地产中介服务企业或者是物业管理企业，其业务范围都趋向于多样化和综合性，开发运营、中介服务和物业管理往往密不可分。本文主要从房地产开发和营销两方面分析大数据在我国房地产企业中的应用现状。
2.1 大数据在房地产开发中的应用分析
大数据为房地产企业理性开发提供了有力的数据支持;通过对现有数据潜在价值的挖掘，房地产企业还可以进行多元化投资;个人信息的数据化以及房地产业的思维变革，使得大数据条件下的创新性投资成为房地产企业新的利润增长点。
2.1.1 理性投资，多元化开发
我国不同地区房价不同，投资热度迥异。虽然近年来房地产业总体呈现或升或稳的良好势头，但也同样出现了“鬼城”、“空城”等背离开发商预期的情况。我国房地产业的兴起与繁荣已有相当长的时期，在开发投资方面拥有大量历史数据，包括城市地理位置，经济发展情况，城市规划和政策导向，投资在建和供地情况等。房地产企业可以定量分析这些大数据，预测未来的供需情况，评估项目投资价值，合理开发。Google公司就曾通过分析海量的搜索词，低成本高效率地预测了美国住房市场供需和价格等相关指数。
土地资源对房地产企业尤为重要，大数据的出现为土地市场的准确预测提供了可能。房地产企业要重视大数据背景下的土地市场，敏锐洞察土地资源市场走向。万科集团土地资源数据基本来自第三方，面对不断攀升的地价，万科集团借助于大数据分析，通过二手市场交易和“三旧”改造土地以及保障性住房用地来应对。
除了利用大数据进行住房供求分析、理性拿地之外，房地产企业在业务范围内的多样化投资也提高了盈利能力。万达和绿地等房地产企业已开始利用大数据先机，大力拓展旅游和酒店项目等多元化投资，发掘出住房市场以外的盈利空间。正如维克托所言，数据的再利用不会使数据的价值量折损，反而数据的价值就体现在潜在的收益中，大数据可以挖掘出计划外的收益空间。
2.1.2 创新性投资
对以往的投资和销售数据进行挖掘有利于企业合理开发，多元化投资;然而房地产企业所拥有的数据远不止这些，尤其是大型企业，他们所掌握的信息不再局限于户主姓名、家庭结构、收入情况以及购房意向等，计算机技术的发展和互联网的普及使得越来越多购房者的个人信息变得更易捕捉和存取。这些大数据经过专业分析，便可以从中发掘出一些看似与房地产企业不相关的信息，比如购房者的日常消费习惯或者是他们偏爱的出行路线等。多数情况下这些数据的结构性较差，但其潜在价值却很大，是房地产业开发投资的新机遇，是盈利的新突破点。
万科和花样年在应用大数据进行创新性投资方面的经验值得分析。上千万的购房者数据使得花样年具备充分的优势，从居民需求出发，以手机APP的形式将商户与居民联系起来，构建“社区电子商务”平台，在方便快捷的基础上实现精准营销。除了社区电商，花样年控股集团有限公司还构建了金融服务、酒店服务以及文化旅游等八大领域基于移动互联网的大数据业务布局，远远超越了传统意义上的房企业务范围。同样，万科集团日臻完善的大数据处理技术也为之带来了商机。通过对其所掌握的480万业主数据进行挖掘，将社区商业、社区物流、社区医疗和养老等与业主的大数据信息相结合，万科集团提出构建“城市配套服务商”的理念，应用大数据避免了危机。
相比较万科和花样年，世茂集团在投资方面的创新更值得关注。其经营理念认为，“未来购房者买的不仅是一幢房子，更是一种生活体验”;据此推出了向业主提供健康监控和咨询服务的“健康云”管理业务。通过手机、手表等一些移动设备，适时监控业主健康状况相关数据，并进行分析处理，构建健康方案，为业主做好疾病预防、保持身心健康提供咨询建议，或者为其直接链接实体医疗。其他一些房地产企业比如金地和绿地也开始利用大数据开拓新的业务，相继推出了“智慧城市”、“云服务”等概念;不再单纯为购房者提供一个遮风挡雨的地方，更侧重服务于消费者的心理需求和精神需求。
国外房地产企业运用自身数据优势进行业务创新的案例同样屡见不鲜。常被用来作为美国大学教学案例的Windermere房地产就是其中的经典之一。该公司通过分析近1亿名驾驶员行车GPS导航信息，为潜在购房者在不同时间段上下班行车线路和时间进行了缜密的规划，切实满足顾客需求，提升服务质量。表1呈现了相关企业利用大数据技术辅助房地产投资与开发决策情况。
2.2 大数据在房地产营销中的应用分析
近年来，在我国某些中小城市，俨然出现了房地产过度开发投资的情况。房屋本来是一种消费品，但是行业看似稳定而高昂的收益率使得大量投资者趋之若鹜。实际上这些城市的吸引力远不如一二线城市，大量开发的结果只能是空置。因此，对这些地方来说，房地产企业如何利用手中的数据促进库存消化才是关键。另外，由于电子商务的普及，人们消费方式的转变使得对商业地产的传统营销模式难以发挥作用。
要解决上述问题，关键是在大数据时代如何做好房地产营销。数据资源是房地产企业提升竞争力的关键之一，庞大的数据来源保证了精准的客户定位，为房地产企业成功营销提供了可能。首先房地产企业可以通过信息系统实现精确营销。凭借房地产商自身的数据优势，建立客户信息系统，将客户进行分类，通过挖掘大数据，提炼出客户信息，有针对性地实现精确营销(见图1)。
此外，也有些大型房企主动转向了电商，对营销模式进行变革。新峰地产规划了五个大数据应用系统，其中房谱网可以根据需求为客户筛选出中意的房产;自动评估系统通过大数据处理技术实现了对房产价格自动评估的功能，用户只需将房产相关数据输入系统，系统会自动评估出房价，并为用户提供相应的贷款和税费等信息。类似于万达集团的电商运营模式，新峰地产也同样采取线上线下相结合的方式，线下的营销部也会根据客户的线上信息与客户取得联系。这种营销方式需要企业自身既是大数据拥有者又是数据处理技术的领先者，对房地产企业的数据搜集、存储和数据挖掘能力要求很高。
上述营销方式，都是房地产商将原本的业务范围主动拓宽的做法，基本不需要第三方平台(见表2)。而维克托认为，如果房地产商共享数据资源，还可以通过与第三方合作的方式将开发商、家居服务等市场参与方与消费者联系起来，使得大数据的优势更加明显。比如CNFS房地产大数据系统中就包含了从政府到房地产开发商再到二手房交易市场覆盖中国289个城市的房地产数据，有些城市甚至记录了长达十年的庞大数据量。美国著名的众筹公司Realty Mogul也属于这样的第三方平台。Realty Mogul通过互联网众筹的方式搭建起房地产商和投资者之间的桥梁，为那些小规模投资者提供了机会;而它所提供给投资者的充分的房产信息和分析结果则来自于其掌握的大量数据。宜居中国是轻资产运营的典型代表，它最早提出中国的房地产流通服务商这一理念。借助先进的IT技术，易居推出了独立的“克而瑞房价分析系统”，为超过100万置业用户提供服务。好屋中国通过大量吸收个人购房者信息，整合建立起大数据资源库，通过一定的算法找到购房者需求与房产项目之间的匹配，进而提高房地产交易成交量。凤凰房产网拥有超过160万的访问量，通过对海量数据的有效分析，这些网站可以更好地了解到客户的需求，为房地产商的营销准确定位，以大数据的思维推动房地产业更好发展。自腾讯公司推出即时聊天工具以来，其用户数据量相当可观。去年3月份，腾讯大粤房产与碧桂园山河城的合作就是大数据时代房地产业成功营销的范例。而在此之前，依托于腾讯社交平台和大数据平台，碧桂园十里银滩成功营销，开盘当日即创下了3300套房源的奇迹。在营销方面类似的第三方平台还有很多，他们拥有先进的互联网和数据处理技术，为更好地利用大数据提供了保证。表2呈现了相关企业利用大数据技术来改变或发展营销的模式。
3 大数据在我国房地产企业应用中的挑战
大数据虽然是新事物，但是房地产企业在运用大数据思维进行开发和营销的同时也不能忽略潜在的挑战和威胁：大数据出现在隐私保护上的问题总是难以协调，所要求的海量数据处理能力是目前许多房地产企业并不具备的;另外房地产企业本身具有的一些特点也使我们在发展大数据应用时面临的挑战。
3.1 来自大数据的问题和应对
房地产企业应用大数据为客户量身定制的服务，必然建立在对其资料充分了解的基础上，甚至当不包含个人信息的数据大到一定程度的时候，对个人身份的识别率也能达到99%以上。这些大量的信息不可避免地包含了许多个人隐私，以当前的道德伦理观不可能对之不予理会。应对这种情况，维克托提出可以通过让数据使用者承担隐私保护的责任，而不是遵循本人许可方可使用这种传统的方式来保护个人隐私;或者将个人信息数据进行模糊处理，牺牲掉一些精确性来保护个人隐私。这些方法在房地产业的大数据道路上究竟能否可行还有待进一步实践。
大数据的优势不仅仅是在数量上，而是在其涵盖的复杂多样的信息。庞大的非结构化数据在搜集、存储和处理上都不是常规算法或软件能够轻易实现的。大量数据持续快速生成，其价值密度却在降低，如何从中分离出有效的信息对每个房地产企业来讲都是一个不小的挑战。针对这种情况，一方面可以通过制定大数据国家战略，切实推进我国大数据学术研究进程，加快科技成果转化为生产力，增强我国房地产企业大数据处理能力;另一方面，房地产企业可以将数据委托给第三方处理。不同类型的企业在大数据时代的角色定位不同，目前有许多企业具备专门的大数据处理技术，房地产企业通过类似外包的形式将数据委托给专门的公司处理，而自身专注于信息的使用从而实现纵深发展。
大数据时代既要注重国际交流，又要避免国外先进的数据挖掘技术对我国大数据应用造成冲击。目前，已有一些做数据研究的国外公司看到了我国市场上的海量数据，希望进入中国市场做大数据业务，而目前我国还没有实力相当的企业能够与之抗衡。在这种情况下，可以先与国际企业进行友好合作，带动我国房地产企业大数据业务的发展继而走向国际化。但是在此过程中应注意盈利模式的选择和双方的角色定位。国外的公司应定位于数据中间商，而我国房地产业在数据授权时应注意保留所有权及其潜在价值。
3.2 房地产企业自身的困境和应对
房地产业既是实体经济的支柱又具有一些虚拟经济的特点，比如复杂性、介稳性和高风险性等。这些特点使得房地产企业在应用大数据时的未知数增多：虚拟经济体系对心理预期的变化较为敏感，大数据时代数据的公开和共享有可能影响人们对房地产业的心理预期，对投资需求造成冲击。考虑到房地产虚拟经济的介稳性，一旦受到冲击，房地产业的稳定性就会遭到破坏，影响国民经济发展。因此，房地产企业在应用大数据时既要抓住机遇，勇于创新，又要纵观全局，不能盲目变革。
相比电子商务，房地产业在大数据方面的优势并不突出，目前还存在严重的数据结构不平衡，信息不对称情况。因此，迫切需要一个房地产大数据共享平台，对房地产数据进行备案，并结合房产估价师的努力构建出一个庞大而真实的房地产大数据库。比如住房信息系统的建立和完善，可以对住房监测、公积金和住房保障等相关数据进行统一管理。通过对数据采集方案、数据库系统方案以及数据查询方案的设计，建立一个安全、完整、时效、独立的系统，实现政府部门、企事业单位和个人之间的数据共享。
当前房地产企业发展的趋势是，业务内容综合性越来越强，地域延伸越来越广，企业集团化趋势加强。在这种情况下，如何实现房地产企业有效运营本身就是一个大数据问题。房地产企业需要建立一个大数据库，将企业集团的人、财、物和信息等资源统筹规划，通过数据挖掘进行分析预测，实现一体化运营管理。
第四篇：大数据技术在环境监测中的应用分析
一、环境监测在环境保护中起到的重要作用
（一）环境监测为环境保护工作指明方向
环境保护的任务非常繁重，因为它涉及的范围很广，如水污染、大气污染、土壤污染、噪声污染等。环保部门需要面对辖区内全面性的环境保护工作，点多面广，通常对环境污染的控制工作也只是提供一个临时性、应急性的解决方案，大多会经历“污染-治理-改善-再污染-再治理”的反复性阶段，才逐步改进辖区环境质量。所以，总是在严重污染的情况下开展的环境保护突击治理是非常不明智的、不合理的，也不是环境保护的治本之策，环保部门必须采用更科学的治理措施。在这个大背景下，环境监测将能够发挥重大作用，它可以提供辖区环境质量的现状数据，使环保部门做更少的工作，找到一个更科学、合理的环境污染控制的方向。环境监测系统将收集在全国各地，如大气、水、土壤和其他自然环境污染，收集后的数据进行统一分析。这个环境的污染，环保部门可以通过环境监测系统检查全国各地，有利于环境保护部门更直接地发现彼此之间是否存在相关性的环境污染，并为下一步环保工作指明了方向。
（二）环境监测为环保标准的制定提供依据
环保部门的工作也需要有相应的参照标准，确定是否在大气、土壤、水环境保护工作中有参考性和对比性，能了解当前的环境质量现状是否符合环境质量标准要求。如果发现污染的情况，还需要使用标准来衡量环境污染程度。因此，核定环境标准非常重要，环境监测系统的使用可以提供明确当前环境质量的环现状标。当环保部门开展环境监测工作，需要在自然环境中不同点位、不同时期采集各种数据，对这些数据进行比较分析，以了解不同的地方在同一时期、不同时期当地自然环境的污染或污染的情况。这些数据可以对中国的环境污染状况反应良好，环境标准的制定提供数据支持。
二、环境监测在环境保护中的应用
（一）对环境监测的技术进行创新
随着环境污染问题日益突出，中国的环境保护工作形势也越来越复杂，工作要求越来越高。为确保环境监测系统能在环境保护工作中发挥更大更积极的作用，必须尽快对传统的环境监测技术实施改革。例如，根据污染源的监测情况，环境监测技术部门应研究如何更有效地解决水污染问题，能更深入的分析固体废物污染、颗粒物污染、噪声污染、电磁污染等不同污染源，帮助环境保护部门从污染源方面解决污染问题。
（二）完善环境监测预警系统
一个在造成中国环境污染的重要原因，是越来越多的不能检测的指标和治理环境问题的出现，与环境监测预警系统建设能力不足，难以及时发现环境污染问题。因此，我国亟待提高环境监测和预警系统，从人员和技术2个方面完善预警系统。一是要明确各岗位岗位人员的具体职责，运用严格的岗位考核机制，使全体员工能够严肃严谨地开展工作。二是要采取有效的环境监测手段，找出环境问题，制定科学的治理方案。三是要提高环境监测预警系统响应速度，做到来之能战、战之能胜。
（三）建立国家级的监测网络
环境污染治理是我国的一项重要任务，建立国家环境监测网可以使我国的环境监测工作更加全面。第一，国家监测网络可分析自然环境的各种元素，建立全方位无缝隙的监测网络，如空气，噪音，地下水，地表水，土壤等。第二，环境监测网络需要分为不同的层次，可参照网格化环境监管工作的模式，设立省、市、县、乡镇等。第三，监控数据要实现在线传输、排序、分析等功能。这对我国了解当前环境污染问题有很大帮助，也能更好地解决当地污染控制措施的现状。
（四）创建符合我国国情的环境监测技术管理体系
针对以上问题，中国的环境监测管理体系必须立足现实，从实际情况出发，在科学发展规律的基础上，保证技术的使用和配置的标准化。因此，除了加强环境监测技术管理工作，也必须对设备性能监测技术及时校对，确保每个设备是最好的工作状态，进而提高监测数据的准确性，避免数据错误，提高监测效果。同时，有必要对监测工作的技术实力进行分析，根据实际情况制定相应的方案，提高技术分析的准确性。此外，严格按照国家有关标准制定管理制度，同时注重监测结果也要充分考虑到国家的整体发展，这是确保科学成果的条件之一。
（五）加强对环境监测技术设备的高效管理
环境监测设备的重要性无需强调，只有更先进的设备，才能确保监测数据的准确性。工作人员必须有清醒的认识，坚持观点，明确设备管理的方向，提高人性化和科学的监测设备管理。同时，根据具体情况合理配置技术资源，实现优化配置，减少闲置，避免资源浪费。此外，最关键的是要加强设备采购管理，严格落实审计要求，配备专业的检测和维修人员，提高设备使用效果的使用性能，延长使用寿命的发展，以促进环境监测技术的工作。
（六）制定合理的人才培养计划
人才是根本，环境监测部门的领导层也要充分意识到这一点，认识到人才培养与环境监测之间的供给关系，增强人才的专业水平与实际工作能力，同时监测部门的负责人要结合本单位的具体工作情况，加强培训，注重教育，进而使得工作人员可以更快地进入到工作状态，提高工作效果，改善监测水平，改善环境质量。
第五篇：浅谈大数据在教育管理中的应用
大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。
学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。
如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。
大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。
大数据的应用在教学管理方面，较之传统的教学，更加高效、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。大数据时代的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。