H3CData高校大数据应用

高校大数据应用建设背景

长期以来，由于信息获取不及时，信息掌握不全面，高校管理一直面临着三大难题：①校园面积大，信息滞后，校园管理难度大；②走班式教学+开放式校园，学生管理问题多；③部门之间交互少，业务决策不科学。在信息化日益深化的今天，智慧校园和平安校园建设将高校信息化推进到新的发展阶段，各种类型的数据不断沉淀下来。让信息化数据“说话”，从数据分析中获取价值成为众多高校的基本诉求，H3CData高校大数据应用系应运而生。其主要功能示意图如下：

H3CData高校大数据应用通过对学校人物（教师、学生等）与事件模型进行模式行为识别，挖掘人物事件之间隐藏的关系，为智慧校园、平安校园提供强有力的支撑。其核心价值如下：

1.对未来的发展趋势进行科学的预测和判断，帮助学校相关部门提前预警，及时干预，消除隐患。

2.为学校管理层或业务部门提供详尽的数据支撑，全面掌握情况，实现业务科学决策。

H3CData高校大数据应用采用完全的模块化设计方案，拥有完善的权限管理机制，针对不同的使用者，呈现不同权限级别的内容，更大限度的保护数据安全和用户隐私。

产品描述

按照服务对象划分，H3CData高校大数据应用可分为五大类型的功能模块：“服务于学校管理”、“服务于学生管理”、“服务于教师管理”、“服务于具体业务决策”与“服务于毕业生”。功能模块结构图如下：

其中，领导驾驶舱、疑似裸贷预警、学生画像（移动版）是H3CData高校大数据应用产品的亮点功能模块。如下将展开说明各个功能模块的背景、特性与价值。

校情分析

1.领导驾驶舱
高校校园面积大，部门多，分散办公，下属部门难得汇报一次工作，高校管理者无法全面、及时地获取学校的关键信息，导致学校的日常管理难度很大。领导驾驶舱集中呈现了学校各个业务部门的周报或月报：各省或各地市的生源状况，用地图的形式呈现生源的人数、成绩、消费情况、就业率等。·科研成果周报，用图表的呈现科研成果主要科研成果（论文、专利、科研）。·校园舆情周报，用折线图的方式呈现学校舆情的变化趋势。·图书资源使用周报，用图表等形式呈现学校图书借阅、人次等资源使用情况。一卡通消费周报，消费商家、消费时间、费用金额等呈现学校的消费情况。疑似失联学生日报，按照院系呈现每天疑似失联学生。·资产月报，主要过去一年12个月的资产金额变化情况。·校园网络应用周报，呈现学生上网的应用或时长等情况。H3CData高校大数据应用领导驾驶舱模块是学校的一种新型管理工具，为学校高级管理层提供的“一站式”的管理信息中心系统。高校管理者通过领导驾驶舱可以直观看到各个业务单元的关键信息，可以全面、及时掌握学校的重要情况，将高校校园管理工作提升到一个新的高度。

2.学校舆情
互联网时代，高校负面舆情事件频发，而由于信息掌握不及时或不全面，高校常常对舆情事件应对不当，从而对学校声誉造成了严重的负面影响。H3CData高校大数据应用舆情分析模块根据高校客户关心的重点内容，提前设置好舆情关键词，然后通过对学校网站和校外网站（新闻网站、百度贴吧、天涯论坛、新浪微博等）进行舆情监控和关键词筛选，按照舆情影响程度显示学校的舆情情况。当负面舆情超过系统设定的告警阈值时，H3CData高校大数据应用会定位舆情发生的环境，通过短信或邮件方式通知相关人员，以便及时处理。舆情分析模块可以让高校管理者及时掌握学校舆情动向，方便管理者快速、准确地处理负面舆情事件。从长远来看，该模块可以为指导宣传学校形象和维护学校声誉提供数据支撑。

服务于学生管理

1.学业预警
根据教育部统计，每年有超过16万大学生因无法完成学业而被退学。大量大学生完不成学业，对学生本人和学生家庭都是巨大的打击，对高校则是巨大的资源浪费。H3CData高校大数据应用学业预警模块基于学生的历史成专业排名、累计挂科数量、上学期挂科门数、每月平均借书量与排名、每天平均上网时长、每月平均早餐次数
与排名、惩罚记录等各方面的情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习，实时呈现学校各个学院或专业完成学业存在风险的人群。学业预警模块可以让学工部门或辅导员及时识别学业存在风险的学生，从而及早采取措施予以干预，以帮助学生回到学业的正确轨道上来。2.沉迷游戏预警每年，都有很多大学生由于厌恶大学生活或者自制力差而沉迷网络游戏，轻则导致耽误学业被学校退学，重则造成心理异常或者猝死。沉迷游戏，已经成为危害大学生身心健康发展的杀手之一。H3CData高校大数据应用沉迷游戏预警模块基于学生的每天上网时长与排名、累计挂科门数、刷卡就餐次数与排名、图书馆借阅次数与排名、宿舍门禁记录等各方面情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习，实时呈现学校各个学院或专业沉迷游戏的人群。沉迷游戏预警模块可以让学工部门或辅导员及时识别沉迷游戏的学生，从而及早采取措施予以干预，以帮助早日走出沉迷游戏的泥潭，顺利完成学业。
3.孤僻人群预警
孤僻与心理异常人群是大学校园中普遍存在的一类人群，这类人群由于不善于沟通、或者憎恨社会，遇事容易采用极端方式处理，马加爵、林森浩事件就是典型代表。孤僻人群由于难识别、潜在危害大，是高校学生管理工作的一大难点。H3CData高校大数据应用孤僻人群预警模块基于一卡通消费记录、图书借阅记录、门禁记录、上网时间段、校内社交网站发帖、校外社交媒体发帖等各方面情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习，可以分学院、年级、性别展现孤僻人群。孤僻人群预警模块实时呈现学校各个学院或专业沉迷游戏的人群，及时预警，便于学工部门或辅导员对预警学生及时进行心理疏导，避免发生校园悲剧。
4.疑似失联预警
学生失联导致死亡或者严重的舆情事件的案例经常见诸报端。缺乏自律和自我保护意识的一部分大学生，在未请假或告知同学的情况下，私自离开学校，长时间失去联系，往往容易引发安全事件或舆论事件，给高校的学生管理工作带来严峻挑战。H3CData高校大数据应用疑似失联预警模块基于学生的一卡通消费记录、校园网登录记录、宿舍门禁记录、图书馆出入记录、校园大门出入记录等各方面情况进行大数据分析、挖掘与历史数据深度学习，实时呈现学校各个学院或专业疑似失联的学生人群。疑似失联预警模块可以让学工部门或辅导员 时间获悉疑似失联的学生名单，及时采取应对措施，消除潜在的安全隐患。

H3CData高校大数据应用的内部的技术逻辑框架如下：

H3CData高校大数据应用的逻辑架构由四大部分构成：ETL数据整合平台、大数据处理平台、数据管理平台和大数据应用
系统，各个部分的具体说明如下：
·ETL数据整合平台：该层主要对数据进行采集、清洗、转换、归并、加载和数据交换。
·大数据处理平台：该层主要是完成海量数据的处理分布式存储和分布式计算。
·数据管理平台：该层定义各种数据规范，包括数据管理标准、元数据管理、数据质量检测等。
·大数据应用系统：该层是H3CData高校大数据应用的重要构成部分，根据客户需要呈现各种大数据应用。

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