CN106407298A - 一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法及系统,该方法包括步骤:A、响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;B、响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;C、利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;D、将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。本发明可以简化统计指标的计算方式,避免了多次重复计算同一个统计指标,可多次利用之前计算出来的结果来计算后期较为复杂的统计指标,在计算效率上有了很大的提高,可广泛应用于教育评价数据的处理领域中。

Description

一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域,特别是涉及一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法及系统。
背景技术
教育评价是根据一定的教育价值观或教育目标,运用可行的科学手段,通过系统收集信息资料和分析整理,对教育活动、教育过程和教育结果进行价值判断,为提高教育质量和教育决策提供依据的过程,是“教育-考试-分析-评价-考试”这一闭环生态圈中的关键一环。现有技术中,教育评价数据的处理,大多采用的技术是,存储过程计算统计指标,然后再通过Excel的形式线下导出报表的形式来实现。每次计算统计指标的时候都需要先执行大量的存储过程,然后再通过Excel的形式线下导出报表,这种数据统计计算的方法效率低下,如果机构层级比较多,或者某个科目的题目数量比较大,那么计算该科目所有统计指标的时间会很长,严重影响数据处理的速度;从数据库写数据到Excel表格的时候也要先把读出来的字符转换为需要的数据格式,从而从文件读数据的效率也同样很低下,导出Excel线下表格的效率也比较低。
发明内容
为了解决上述的技术问题,本发明的目的是提供一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,包括以下步骤:
A、响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;
B、响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;
C、利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
D、将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。
进一步,所述步骤B中所述统计指标的参数指统计指标的明确界限值。
进一步,所述步骤B和C之间还包括以下步骤:
设置统计指标的校验参数;
对统计指标进行数据校验。
进一步,所述校验参数包括需要进行数据校验的统计指标的名称、校验标准以及校验通过的标志。
进一步,所述对统计指标进行数据校验的步骤,其具体为:
对统计指标进行数据校验,从而响应于校验失败的情况,进行报错并输出更改数据的提醒,或者响应于校验成功的情况,直接执行下一步骤。
进一步,所述步骤C,具体包括:
C1、对统计指标按照其数据来源进行优先级分类;
C2、依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
进一步,所述步骤C1具体为:对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;
所述步骤C2具体为:从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
本发明解决其技术问题所采用的另一技术方案是:
一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,包括:
指标设定模块,用于响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;
参数设置模块,用于响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;
大数据处理模块,用于利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
展示模块,用于将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。
进一步,还包括:
校验参数设置模块,用于设置统计指标的校验参数;
数据校验模块,用于对统计指标进行数据校验。
进一步,所述大数据处理模块,包括:
分类子模块,用于对统计指标按照其数据来源进行优先级分类;
数据计算子模块,用于依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
进一步,所述分类子模块具体用于对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;所述数据计算子模块具体用于从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
本发明的有益效果是:本发明的一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,包括以下步骤:A、响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;B、响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;C、利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;D、将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。本方法基于大数据分析引擎对统计指标进行数据计算,通过将统计指标按照数据来源分类,可以简化统计指标的计算方式,避免了多次重复计算同一个统计指标,可多次利用之前计算出来的结果来计算后期较为复杂的统计指标,在计算效率上有了很大的提高,也有利于统计指标的归类管理。
本发明的另一有益效果是:本发明的一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,包括:指标设定模块,用于响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;参数设置模块,用于响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;大数据处理模块,用于利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;展示模块,用于将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。本系统基于大数据分析引擎对统计指标进行数据计算,通过将统计指标按照数据来源分类,可以简化统计指标的计算方式,避免了多次重复计算同一个统计指标,可多次利用之前计算出来的结果来计算后期较为复杂的统计指标,在计算效率上有了很大的提高,也有利于统计指标的归类管理。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明的一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法的流程图;
图2是本发明的一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统的结构框图。
具体实施方式
参照图1,本发明提供了一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,包括以下步骤:
A、响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;
B、响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;
C、利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
D、将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤B中所述统计指标的参数指统计指标的明确界限值。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤B和C之间还包括以下步骤:
设置统计指标的校验参数;
对统计指标进行数据校验。
进一步作为优选的实施方式,所述校验参数包括需要进行数据校验的统计指标的名称、校验标准以及校验通过的标志。
进一步作为优选的实施方式,所述对统计指标进行数据校验的步骤,其具体为:
对统计指标进行数据校验,从而响应于校验失败的情况,进行报错并输出更改数据的提醒,或者响应于校验成功的情况,直接执行下一步骤。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤C,具体包括:
C1、对统计指标按照其数据来源进行优先级分类;
C2、依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
进一步作为优选的实施方式,所述步骤C1具体为:对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;
所述步骤C2具体为:从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
参照图2,本发明还提供了一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,包括:
指标设定模块,用于响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;
参数设置模块,用于响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;
大数据处理模块,用于利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
展示模块,用于将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。
进一步作为优选的实施方式,还包括:
校验参数设置模块,用于设置统计指标的校验参数;
数据校验模块,用于对统计指标进行数据校验。
进一步作为优选的实施方式,所述大数据处理模块,包括:
分类子模块,用于对统计指标按照其数据来源进行优先级分类;
数据计算子模块,用于依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
进一步作为优选的实施方式,所述分类子模块具体用于对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;所述数据计算子模块具体用于从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
以下结合详细实施例对本发明作具体说明。
实施例一
参照图1,一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,包括以下步骤:
A、响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;这样可以避免计算不必要或多余的数据。
B、响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;统计指标的参数指统计指标的明确界限值,在确定需要计算的统计指标之后,对这些统计指标的明确界限值进行设置,为后期大数据统计分析计算统计指标设置好参数。
中间步骤1、设置统计指标的校验参数;校验参数包括需要进行数据校验的统计指标的名称、校验标准以及校验通过的标志。
中间步骤2、对统计指标进行数据校验,从而响应于校验失败的情况,进行报错并输出更改数据的提醒,或者响应于校验成功的情况,直接执行下一步骤。进行报错并输出更改数据的提醒可以提醒用户怎么样更改数据,确保数据的完整与准确性。
C、利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
所述步骤C,具体包括C1和C2:
C1、对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;
C2、从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。具体的,先计算不需要中间参数的统计指标即第一优先级的统计指标,再在计算需要一层中间参数的统计指标,再计算需要两层中间参数的统计指标,以此类推,直到全部指标计算完成。
D、将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。统计报告一般采用报表的形式,线上展示统计报告,可以更好的展示报表的内容,使得内容更加生动具体,增加报表的友好性,同时提供用于下载统计报告的链接,能够满足不同用户的需求。
本方法通过将统计指标按照数据来源分类,可以简化统计指标的计算方式,避免了多次重复计算同一个统计指标,可多次利用之前计算出来的结果来计算后期较为复杂的统计指标,在计算效率上有了很大的提高,也有利于统计指标的归类管理。
实施例二
参照图2,本实施例是与实施例一一一对应的一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,包括:
指标设定模块,用于响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;
参数设置模块,用于响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;
校验参数设置模块,用于设置统计指标的校验参数;校验参数包括需要进行数据校验的统计指标的名称、校验标准以及校验通过的标志;
数据校验模块,用于对统计指标进行数据校验,从而响应于校验失败的情况,进行报错并输出更改数据的提醒,或者响应于校验成功的情况,直接执行下一步骤。进行报错并输出更改数据的提醒可以提醒用户怎么样更改数据,确保数据的完整与准确性;
大数据处理模块,用于利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
展示模块,用于将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。
本实施例中,大数据处理模块,包括:
分类子模块,对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;
数据计算子模块,用于从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。具体的,先计算不需要中间参数的统计指标即第一优先级的统计指标,再在计算需要一层中间参数的统计指标,再计算需要两层中间参数的统计指标,以此类推,直到全部指标计算完成。
本系统通过将统计指标按照数据来源分类,可以简化统计指标的计算方式,避免了多次重复计算同一个统计指标,可多次利用之前计算出来的结果来计算后期较为复杂的统计指标,在计算效率上有了很大的提高,也有利于统计指标的归类管理。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明创造并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换,这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (10)

1.一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;
B、响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;
C、利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
D、将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,其特征在于,所述步骤B和C之间还包括以下步骤:
设置统计指标的校验参数;
对统计指标进行数据校验。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,其特征在于,所述校验参数包括需要进行数据校验的统计指标的名称、校验标准以及校验通过的标志。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,其特征在于,所述对统计指标进行数据校验的步骤,其具体为:
对统计指标进行数据校验,从而响应于校验失败的情况,进行报错并输出更改数据的提醒,或者响应于校验成功的情况,直接执行下一步骤。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,其特征在于,所述步骤C,具体包括:
C1、对统计指标按照其数据来源进行优先级分类;
C2、依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理方法,其特征在于,所述步骤C1具体为:对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;
所述步骤C2具体为:从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
7.一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,其特征在于,包括:
指标设定模块,用于响应于用户的输入操作,确定教育评价数据中需要进行数据统计的统计指标,以及统计指标的计算层级和计算范围;
参数设置模块,用于响应于用户的输入数据,设定统计指标的参数;
大数据处理模块,用于利用大数据分析引擎对统计指标进行数据计算;
展示模块,用于将统计指标的计算结果生成统计报告,并在目标地址上进行展示,同时在目标地址上提供用于下载统计报告的链接。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,其特征在于,还包括:
校验参数设置模块,用于设置统计指标的校验参数;
数据校验模块,用于对统计指标进行数据校验。
9.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,其特征在于,所述大数据处理模块,包括:
分类子模块,用于对统计指标按照其数据来源进行优先级分类;
数据计算子模块,用于依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据分析的教育评价数据处理系统,其特征在于,所述分类子模块具体用于对统计指标按照数据来源进行优先级分类,将不需要中间参数的统计指标分为第一优先级,将需要一层中间参数的统计指标分为第二优先级,将需要两层中间参数的统计指标分为第三优先级,以此类推;所述数据计算子模块具体用于从第一优先级开始,依次按照优先级分类的优先级别,对统计指标进行数据计算。
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