教育数据决策分析

管理驾驶舱应用

面对校内不同管理应用人员，将教育数据分析应用模型分成六个大类，分别是综合校情，学生群像，教师群像，学业预测，精准分析及安全态势。

① 综合校情展示

采集多个目标系统数据，针对各个分析的目标进行可视化呈现，可以从学生、教职工、资产、科研、教务、服务等多个维度实时/定时展示学校运行动态。

② 科研、人事分析

针对教师的动态感知，主要涉及在岗教师的工作履历、任职资格、教师升迁、荣誉、处罚、科研成果、资产使用等情况。

③ 学生画像

记录学生在校期间的学习、行为、成长及群体状态，通过数据分析搭建预警模型，对异常学生进行异常预警、包括挂科预警、失联预警、思政预警等。有效协助学校、教师对学生成长过程进行辅导。

④ 教师画像

分析教、职工在校园相关职务中的表现、学生及校领导评价、人员与任务负担的匹配度等情况，结合相关管理系统的数据，建立相关画像，辅助人员绩效考核、评优和员工引入。

⑤ 网络分析

实时分析有线无线网络质量，包括无线 AP 下线的情况监控，原因分布，负载情况分析等，支持基于 MAC 关联分析上网内容和上网流量数据，快速分析网络压力原因，进行差分化的管理。

⑥ 图书推荐管理

通过将借阅数据进行频次分析、分布分析、相关分析以及针对优秀学生的借阅画像的分析，可以窥视整个学校的自主学习的氛围。实现专业书籍的精准推送。

预警分析

通过大数据技术挖掘高校数据价值，为学校提供关于学业、就业、生活、社交、心理等方面的预测、预警服务，帮助学校实现精准化、智慧化管理。帮助学校全面认识学生、提升教学质量、精准资助贫困生和发现情绪易感人群。学校基于预警分析在奖助学金方面、管理方面、学生的发展追踪和提升方面进行大量改进，通过数据明确学生发展现状，有力指导学校发展路线，并制作学校、学院、班级发展指标，为学校的发展提供巨大的价值。

学科分析

以探索教学大数据背后的关联价值，指导教学改革决策和提升教学质量。通过大数据挖掘和智能终端的使用，找出影响教学质量的因素，改进影响课堂质量的各个细节，为精准督导、精细化改进教学质量提供重要的技术支撑。