數據分析設計范文精選

摘要：當前，數據庫技術迅猛發展，信息化不斷推進，數據量急劇增加，如果不能對其進行合理管理與科學分析，極易泄露個人、企業與國家等信息，甚至可能危機個人隱私、企業信譽和國家安全。因此，為做好數據挖掘、數據分析等工作，減少數據垃圾，避免信息泄露，有必要加強財經類本科院校信息管理專業建設，培養高層次技術人才，以滿足時展需求，順應社會發展趨勢。鑒于此，文章將從就業市場需求的角度出發，結合金融特色信息管理專業發展，提出財經類本科院校信息管理專業數據分析方向建設思路，給出人才培養模式和課程結構設置。

關鍵詞：財經類院校；專業建設；數據分析；數據挖掘

一、引言

從大環境來看，如今，全球數據量均呈現激增趨勢，大數據時代全面到來，這不僅意味著社會需要更多信息分析人才，也說明相關院校要加強信息管理專業人才培養。從本國國情出發，我國從工業社會向以信息資源開發、應用和管理為主要特征的信息化社會轉變，計算機技術在各行各業普及應用，對經濟管理活動中產生的海量數據進行分析，挖掘出有潛在價值的信息，為管理決策提供依據，是信息管理學科研究的新方向。以目前畢業生就業市場需求情況來看，懂經濟、懂計算機同時又能掌握數據分析知識的學生在就業時有相當的優勢，這恰好與我們哈爾濱金融學院信息管理專業的人才培養目標一致，如何發揮財經類本科院校的辦學優勢，建成專業特色，是此次本科教學改革的目標。

二、人才培養目標

對于我們這樣有明顯“金融特色”的院校，充分發揮在金融領域的辦學優勢，塑造出自己的金融特色，即：堅持服務于金融行業，跟蹤IT發展的前沿，把握財經行業在信息化方面的最新需求，培養學生創新意識和能力，打造金融特色專業：金融信息管理－數據分析方向。培養具有管理學和計算機科學的專業知識，精通金融學、經濟學以及數據分析理論與技術，了解數據的商業價值，通曉以清晰直觀的形式提供數據分析結果的方法，強調學生掌握現代管理科學思想，掌握現代信息系統的規劃、分析、設計、實施和運行維護等方面的方法與技術，同時，更要具有較強的信息系統開發利用以及數據分析處理能力。

大數據分析技術是目前熱門話題，在很多領域都有良好的應用，根據MarketsandMarkets研究報告指出，到2018年，全球大數據市場的平均復合增長率已經達到26%，標志著已經進入了大數據時代。在智能交通管理領域，應用大數據分析技術能夠將智能交通帶向更高的巔峰。若結合云計算技術、5G技術，將會大幅度提升公路管理中各項資源和數據利用率，為交通管理提供更加先進、新穎的支持和保障。基于此，開展大數據分析在公路管理中的應用探討就顯得尤為必要。

一、公路管理對大數據分析的需求

從大數據分析技術發展現狀而言，我國的大數據產業已經比較成熟，公路在發展中也形成了海量數據，數據量、數據種類等都呈現爆炸式增長，大大增加了公路管理數據存儲、數據使用、數據查詢的成本。目前很多公路管理部門都無法很好的應用現有數據，也不能直接丟棄，致使數據存儲成本逐年增大，難以發揮出數據的價值和作用。而采用大數據分析技術，能夠大幅度提升公路管理單位數據綜合應用水平，從海量數據中快速、準確地挖掘出有價值的數據，為公路管理決策的制定提供真實有效的數據支撐，從而提升公路管理的信息化、智能化、智慧化水平。因此，公路管理對大數據分析技術有非常迫切的需求。

二、公路管理大數據分析平臺設計思路

公路在運營管理中會產生大量數據，為保證這些數據能夠被良好的管理和使用，發揮出數據應有的價值和作用，需要公路運營管理單位，組建起一個級別不小于企業級的大數據分析平臺，以便對公路管理中的各項數據進行有效的采集、分析、管理和存儲。比如：TDH數據管理分析平臺就是目前公路管理中比較常用的大數據分析平臺，是一種典型分布式結構系統，數據分析、數據存儲效率非常高，而且還能實現一站式服務。既能實現公路數據的存儲和計算，又可以為數據的處理和應用，提供必要的平臺，能夠滿足公路管理大數據分析的各項要求。當公路運營管理中數據進入TDH企業級一站式大數據分析平臺之后，需要通過數據格式轉換后，才能將數據匯總到一個平臺上進行集中管理。再進行批量化處理，就能形成明細層、匯總層、模型層。歷史數據可直接存儲到Search搜索引擎中，在使用時只要輸入關鍵字或者關鍵詞，就能快速檢索到所需的歷史數據。而那些非結構化數據，可直接存儲到Hyperbase搜索引擎中進行存儲管理。為提升TDH企業級一站式大數據分析平臺中的數據分析和處理質量，可借助Governor系統來對各項數據元數據進行集中管理，包括：數據增刪、數據更改、新數據錄入等，同時還能對不同數據的影響關系進行分析，從而提升各項數據之間的關聯性，在數據使用檢索中，只要快速找到其中一個數據，其他管理數據也會被檢索出來，便于管理人員參考和使用。而對于那些上層數據的應用，可采用標準化的JDBC或者ODBC直接和TDH企業級一站式大數據分析平臺相互對接，以滿足數據快速挖掘的需求，為公路管理提供必要的參考和指導。

三、大數據分析在公路管理中的應用

摘要：目前，網絡安全防御技術功能單一，防御能力低，為此提出了研究基于大數據分析的網絡安全防御技術。通過建立感知數據源，確定要采集的數據源，采集防御鏈條下的終端、邊界、服務和應用等各類安全數據，并收集威脅網絡安全的數據，形成網絡訪問行為數據摘要。在此基礎上，引入數據檢測技術，保障傳輸的安全性，達到維護網絡安全的目的，同時，利用大數據的分析結果，根據攻擊者的行為數據進行監測并提前報警，完成基于大數據分析的網絡安全防御技術設計。

關鍵詞：網絡安全防御；感知數據源；防御鏈條；安全策略

0引言

目前，網絡安全防御技術功能單一，防御能力低[1]，不同的安全技術只能相應解決一個問題，難以滿足安全防御的需求。基于此，提出基于大數據分析的網絡安全防御技術設計。網絡安全方面，要綜合分析信息內容安全和物理安全兩方面，確保網絡中的物理安全，并保護信息安全，避免信息遭受破壞或者泄露。通過建立網絡安全數據庫，分析網絡數據，形成數據安全策略，構建預警體系，實現基于大數據分析的網絡安全防御。通過建立合理的網絡安全防御措施，保障信息不被竊取、破壞，為計算機網絡安全和數據信息價值發揮提供重要保證。以下是大數據時代計算機網絡安全防御技術的具體設計過程。

1基于大數據分析的網絡安全防御技術設計

1.1建立網絡安全數據庫

摘要：地質勘查對于工程項目的順利開展十分重要，可為工程的設計和施工提供數據支持。本文主要針對工程地質勘查過程中，基于數據分析開展水文地質分析的重要性展開探討，并通過案例分析的方式，對相關操作的重要性進行了詳細闡述，以期為相關研究提供幫助和參考。

關鍵詞：數據分析；水文地質；工程地質勘查

0引言

近年來，建設工程項目的種類逐漸豐富，數量不斷增多，人們對工程安全性需求日益旺盛。工程結構強度及安全性和水文地質條件及結構穩定性等存在密切聯系。但具體施工過程中，由于易忽略水文地質勘查工作重要性，導致后期施工設計及施工過程中出現各類安全性問題的可能性較高。基于此，有必要采取科學手段開展水文地質分析操作，結合數據分析的方式，了解建設區域水文地質情況，確保工程安全。

1巖土水理性質參數分析

優先開展透水性分析，簡單來講，是基于重力影響，水體對巖土的滲透能力。巖土強度及其顆粒大小是影響透水性的關鍵性因素。隨后，開展給水性和軟化性分析。其中給水性是影響水文地質參數的重要因素，是基于重力影響的自身流出水量。軟化性是指巖土浸水后，其力學性能降低的程度，工程施工過程中，一般會利用此性質判斷巖石耐水性及耐風化性。最后，需要分析崩解性和脹縮性[1]。

【摘要】目的探討體驗式案例教學方法和教師一對一指導，對培養護理專業本科生科研能力的影響。方法選取70名2020級護理專業本科生為研究對象，按照班組均衡匹配的原則劃分為實驗組與對照組，各35名。實驗組采用體驗式案例教學方法，課程設計環節進行教師一對一指導；對照組使用傳統教學方法。結果實施體驗式案例教學方法進行課程設計一對一指導后，兩組課程目標1的平均成績差異無統計學意義（P>0.05），實驗組的總評成績和課程目標2～課程目標4的成績均優于對照組，差異有統計學意義（P<0.05）。課程目標達成度分析結果顯示，實驗組學生的數據分析能力和科研能力明顯高于對照組。結論在課程中采用體驗式案例教學方法能夠提升學生的數據分析實踐操作能力，尤其是一對一的課程設計指導環節對學生科研能力的提高有明顯優勢。

【關鍵詞】護理專業；本科生；科研能力；數據分析；醫學大數據

《全國護理事業發展規劃（2021-2025年）》對護理人才的信息素養與科研創新能力提出了新要求。有專家指出，信息素養在循證護理實踐中起著至關重要的作用，也是應對未來社會競爭所需要的一種基本能力[1-2]。科研能力是教育部制定的護理本科生培養目標的重要內容[3]。有研究表明，我國科研人員的信息素養水平對科研創新能力有著顯著影響，即信息素養水平高有助于高水平創新成果的產出[4]；國內高校教學改革研究領域對于護理本科生的信息素養能力培養已經開始重視[5]；護理專業本科生科研興趣濃厚，參與科研活動需求較高[6]。但是，也有調查顯示，我國護理本科生仍存在信息意識薄弱、信息處理技能有待提高、數據分析能力欠缺等信息素養問題；科研能力方面則存在選題困難、科研意識缺乏等問題[7-8]；護理專業學生科研意識缺乏和科研能力不足，將成為阻礙護理學科發展的主要障礙[9]。現以華北理工大學《醫用大數據分析基礎》課程為例，探索體驗式案例教學及教師一對一指導的教學方法，對護理本科生的數據分析能力與科研能力的影響。

1對象與方法

1.1研究對象

選取華北理工大學2020級護理本科二年級學生70名為研究對象，其中男生15人，女生55人。按照班組均衡匹配的原則分為實驗組35人與對照組35人。