大数据工作要点范文

前言：我们精心挑选了数篇优质大数据工作要点文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

“自去年国务院《促进大数据发展行动纲要》以来，我国大数据发展进入了快车道，相关的技术、产业、应用、体制、制度等都取得了显著进步，大数据呈现出快速发展的良好势头”，中央网信办信息化发展局大数据发展处处长张晓在“首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛”上如此表示。

在会上，张晓说，大数据快速发展，主要体现在以下三方面：

一是各地在积极推动大数据发展。贵州成为中国第一家国家大数据综合试验区，北京、上海、贵阳、武汉、青岛各地也都纷纷建立了政府数据开放平台，同时，广州、上海、贵州等地成立了大数据专门机构。京津冀、长三角、珠三角和东西部呈现了各具特色的产业集聚区。

二是大数据产业生态正在逐步形成。很多高校和科研院所成立了大数据科研实验室、科研中心；各地产业联盟也相继形成，如北京中关村大数据产业联盟和清华大数据实验室。同时一大批数据交易中心开始成立，比如贵阳、武汉、上海等地大数据交易中心挂牌。

三是大型互联网企业带头示范积极布局大数据。中国排名前十的大型互联网公司基本上都在大数据战略方面积极布局，比如百度大脑、阿里“从IT到DT”、腾讯“大数据链接未来”、京东大脑等。同时出现了一大批专门从事大数据挖掘和应用服务的大数据公司。此外，很多传统企业也都制定了大数据发展的行动计划。

中央网信办高度重视大数据发展，按照国务院要求和行动纲要的具体分工，中央网信办会同发改委、工信部以及相关40个部门建立了促进大数据发展部际联席会议制度，形成“3+X”工作机制。发改委负责应用推广，工信部负责产业发展，中央网信办负责基础性制度建设和大数据安全保障。

4月13日，促进大数据发展部级联席会议第一次会议召开，审议了四个文件：《促进大数据发展三年工作方案（2016-2018）》、《促进大数据发展2016年工作要点》、《政务信息资源共享管理暂行办法》、《政务信息资源目录编制指南》等，进一步明确了工作的目标和任务分工。

第2篇

5月5日，工业和信息化部在北京举办“2017中小企业信息化服务信息会”，会议总结2016年中小企业信息化推进工作，明确2017年工作要点，通过大数据解决中小企业融资难、中小企业运营指数，以及推动互联网和信息技术应用，以及支持中小企业创新创业和实体经济发展等服务信息。 自2015年国家有关部委联合启动并推动实施中小企业信息化推进工程以来，各方合力探索支持中小企业创新发展的有效途径，尤其是云计算、大数据等技术应用为中小企业创业创新提供了更大的发展空间。

协同创新

中小企业与大企业协同创业创新成为2016年亮点。其中，电信运营商在其中发挥重要作用。中国电信建立的大型央企第一家孵化机构（上海基地）和第一家孵化平台（天翼创投，注册资本2亿元），面向企业内外部开展创新项目孵化。已基本形成包括一个平台、三大基地、多家实体孵化器的创孵格局，共征集1897个内部创新项目，近200个项目成功入孵，其中20个项目实现了公司化运作，投资总额达到了5000万元。

中国联通聚焦云计算、物联网、移动互联网、企业SAAS服务等热点领域，围绕“众创、众包、众筹、众服”建设平台，开放网络和平台能力，通过整合物联网、云计算、大数据、系统集成、基地和创业投资公司等内部资源，整合战略合作伙伴、SI合作伙伴等外部资源，逐步构建了完善的双创支撑体系，为孵化器、众创空间等双创平台以及企业提供优惠的宽带、云计算、物联网、大数据等服务。

中国移动基于物联网产业特点自主打造了专业级的物联网生态环境――OneNET开放平台，通过适配各种网络环境和协议类型，支持各类传感器和智能硬件的快速接入和大数据服务，并通过丰富的API和应用模板支持各类智能硬件和行业应用的开发，有效地降低各类物联网应用开发和部署成本，满足物联网领域设备连接、协议适配、数据存储、数据安全、大数据分析等平台级服务需求。据悉，截至2016年底，OneNET平台连接数已超^500万，广泛应用于工业监控、交通物流、移动支付、能源抄表、智能穿戴、智慧医疗、智能安防等领域。

个性化、多元化和多层次趋势

随着中小微企业的信息化需求呈现出个性化、多元化和多层次趋势，进一步拓展发展思路，突出服务重点，推动新产品、新业态、新市场和新模式的发展，成为中小企业信息化发展的重点。

第3篇

关键词：测试信息；成绩分析；个性化学习；精准教学

一、背景

我国《2014 年教育信息化工作要点》中指出：要促进基础教育数据资源的整合与共享，为教育大数据分析提供数据支持。[1]国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）》中提出：“教育要关注学生个体差异，发展学生优势，挖掘学生潜能。”[2]祝智庭老师在《教育可计算化的理论模型与分析框架》一文中说信息技术促进教育变革可以分为三个阶段：“教育计算”、“教育信息化”、“教育可计算化”。

二、研究内容

1.主要内容

本研究主要从两方面开展研究：首先是对前期收集的需求进行可行性和必要性分析，在此基础上设计并开发分布式预警系统；其次是通过小范围的系统预试用，把分布式预警系统投入到不同层次的中小学校使用，验证系统功能结构的科学性与适应性，同时收集系统在实际使用过程中存在的具体问题，然后再进行二次设计与开发，从而设计功能更科学、使用性更强的学生成绩分析处理系统。

2.主要理论方法

学生测试信息分析的理论主要依据了S-P表分析相关理论，S-P表是指以学生为行、测试题目为列、测试题目得分为单元格值的表格。S-P表分析是以每道题目得分为原始数据，通过相关分析，了解学生学习情况以及题目回答情况的分析。其中有两个重要系数：学生预警系数CSi和问题预警系数CPi。

三、系统设计与开发

1.分布式预警系统建模

（1）系统用例图

从用例的角度描述了系统功能需求，为了便于更直观了解系统的总体功能需求，下面是系统用例图：

2.系统主要功能设计

根据对分布式预警系统用例及用例图的分析，得出系统前台台的功能分布结构：

四、系统开发与试用

1.学生测试信息采集与S-P表生成的实现

学生测试信息的采集工作由家长角色来完成，为了体现系统的便利之处，家长角色登录成功后进入家长端首页，在首页显示家长当前需要录入考试信息的考试列表，如下图1所示。也在考试情况中选择一次考试来查看录入情况，如下图2所示：

S-P表主要呈现在教师端，可以为教师教学提供很大帮助。S-P表生成的过程包括获取原始成绩、成绩标准化处理、S曲线、P曲线绘制等过程。实现生成的S-P表界面如上图3所示。

2 S-P表分析功能的实现

分布式预警系统可以为教师教学提供指导性帮助，这种作用主要在S-P表分析完成后实现，在教师端主要从三个方面提供教学参考信息：学生预警、测试题预警、知识点预警，实现界面分别如下图所示：

学生预警界面中列出了某次考试一个班级所有学生的预警情况，并在预警诊断处标出需要预警的学生，预警诊断依据学生预警情况分布图中的六种预警情况修改而成。

测试题目预警界面中为教师呈现了某次考试某班级测试中出现异常的题目。异常题目是指在S-P表分析中测试题预警系数高于0.5的题目。

知识点预警模块，是根据某次考试某班级所有测试题目的答对率获取的，当题目答对率小于60%时，提取该题目所含知识点。

3.系统功能测试

（1）页面链接测试

系统功能模块含有学生测试信息采集、S-P表生成、S-P表分析、学生诊断报告等四大模块，各模块分别设有下级模块，并分别对应具体内容页面。系统开发完成后对相关页面进行了逐个验证，保证了功能的页面正常跳转。

（2）用户权限检测

用户权限检测系统主要包括教师（学科组长）、普通教师、家长、学生和管理员等多种类型的用户，如在录入考试成绩功能中，只有是家长角色登录系统才能打开成绩录入页面。

（3）管理功能检测

本系统的管理内容主要有角色管理、知识点管理、考试管理、学习资料管理以及系统日志等，管理功能主要是管理数据库中的数据。如系统长期的运行会累积大量系统运行日志，要定时对过期日志进行管理，这样才能提升系统运行效率。

4.系统预试用

在所有数据准备完毕后，教师角色小组与家长学生角色小组试用了系统的分析功能。取到系统分析的结果，组织相关教师分析对应学生的卷面信息，对比之后得出结论：系统能够较为准确分析出学生考试的缺失点，并在班级整体中能够分析出考试中出现异常的知识点、学生以及测试题目，能实现系统最初设计的功能与意图。

五、总结

文中涉及的预警系统应“大数据”时代背景，尽可能多地收集学生数据，使教师教学决策更有根据，学生的学习更有针对性，减少教师教学过渡依赖经验的现状，减轻学生题海战术的压力，设计开发了可以改善以上情况的分布式预警系统。但在本研究中存在一些不足，如家长录入成绩的及时性会影响到最终分析结果，系统将来能否承受“大数据”压力尚不清晰，后续研究会进一步改进。

参考文献

[1] 教育部办公厅关于印发《2014 年教育信息化工作要点》的通知[OL].