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        首頁教育行業BI商業智能案例華師:學生信息網格化數據管理平臺

        華師:學生信息網格化數據管理平臺

        應用產品: 億信ABI
        項目背景

             教育部下發通知,高校逐步實施網格化管理,華師為試點之一的高校。若想實現網格化管理,各部門信息需有效結合,但現有狀況下,各部門均有各自的信息系統,且信息標準不統一,系統之間不能互通互聯,呈信息孤島狀。具體表現如下:

        (1)學院編號不統一,學工系統有自己設置的一套和其他系統的無法對接
        (2)校一卡通卡不同數據是不同公司維護管理的(比如門禁數據和消費數據屬于兩不同公司),數據不能關聯查詢分析決策
        (3)網格分區具體內容和樓棟之間的關系,學號和樓棟的關系,樓棟和門禁的關系,等等相關數據分布在后勤系統、學工相關系統、門禁卡系統等多個系統中
        (4)門禁數據雖然單獨存在,但是想查出哪些同學進出不規律現有狀況下基本不可能
        (5)若想網格化分區管理學生消費情況,單根據一卡通消費部分的數據也無法進行,網格分區信息仍需學工方面和門禁方面的信息協助
        (6)數據沒有統一化管理,各種統計結果也無法統一關聯展示至校領導處

        項目概況

        1.1 項目概況

        網格部分旨在進行網格化數據分析與展現,涉及內容包括宿舍管理,學生學業、生活、消費健康安全等各項內容。何謂網格化管理,即仿效社區的網格化管理,按照一定的規則劃分成網格單元,每個網格單元分別管理。目標更加明確,管理更加細致。

        系統提供學生安全監測與預警,利用學生的日常管理數據,通過對信息的分析和比對,使學校能隨時掌握學生信息,及時發現安全隱患,保障學生安全。

        在做分析系統前,先要統一多個涉及業務系統的數據,做相關etl工作:

             數據中心平臺


            根據需要整理系統框架如下:

        具體設計實現以及相關解決方案如下:

        網格部分內容,維度全部分為網格和學院,以參數的形式選擇展示。從而滿足網格管理員和各院系輔 導員共同管理的需求。如下主要從網格維度進行描述。網格維度主要從片區到宿舍樓棟再到各宿舍。


        1.2.1 不良情況
        1.2.1.1 晚歸未歸

        通過時間參數段內的未歸人次、晚歸人次、男女異常率指標展示。


        其中總人次下鉆到詳細列表,列表中某個學生的總次數指標還可以下鉆都其異常的具體時間。而維度是層層下鉆,當鉆取到樓棟后,再鉆取則以學院和年級為維度展現:


           




        1.2.1.2 電器收繳

        該部分內容主要以圖形顯示,是柱狀圖和詞云圖的結合體。鉆取到最細力度是學生未歸電器收繳明細列表,包括學生的基本信息以及收繳的電器和收繳時間。




        1.2.1.3 消費異常

        通過學生在食堂刷卡消費的明細數據進行整體分析,統計異動人次,再則鉆取到其消費明細。參數多樣,可滿足不同要求標準的數據展現。



        1.2.1.4 不在校預警

        指定兩天內沒有門禁刷卡信息和一卡通消費信息以及上網信息的學生為不在校學生,擬出并做預警。


        1.2.1.5 非正常上網

        該部分較為簡單,直接列出總人次,并可下鉆列出網明細列表。


        1.2.2 有限網絡在線情況

        該部分只有柱狀圖展現在線人數,柱子滿足維度下鉆至樓棟。該部分數據直接來自中間視圖表,數據每隔一分鐘更新一次,用計劃任調用后臺etl過程更新數據。報表也每隔一分鐘重新自動計算一次。從而達到網絡在線實時情況展現這一目標。


        1.2.3 假期留校區域分布及預警

        留校區域使用混合圖,柱子展現人數、餅圖展現男女比例,支持維度下鉆以及人數下鉆至明細列表。預警部分類似不在校預警,僅列入假期信息。

        【短信推送】

               此部分功能無需短信貓,特定BI分析表計算出的結果每日通過對方提供的接口傳遞至校方某系統即可,其再處理短信推送功能。該部分功能,涉及研發部分工作量,為腳本功能而非系統定制功能。

        項目成果

               由于校方原因,現階段數據尚未完全到位,系統也未開啟試運營。數據一旦到位,系統便能協助網格管理員及校方領導時時觀測到學生生活情況,并獲取相關預警。

               一旦校方數據進一步完善,可用數據擴散致學生學習成績、獎學金、勤工儉學、圖書館數據等等,建立相關模型便可進行大數據分析,例如學生的日常生活學習習慣和成績的關系等等。


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