基于大数据的诈骗电话

第一篇：基于大数据的诈骗电话

大数据时代基于云计算的数据监护研究论文

在大数据时代，为了更好地管理和利用科学数据，计算机图灵奖获得者Jim Gray于2002年提出了数据监护(Data Curation)的概念。十余年来，数据监护一直是国内外信息资源管理领域的热点议题，研究主题集中在数据监护的内容、发展策略、合作模式、职业教育、成功实践等领域。111鉴于云计算能够为数据监护提供强有力的技术支撑，如云计算快速提供资源的能力有助于辅助完成资源密集型数据监护任务，网络化云服务有利于实现数据监护的协同工作，基于云计算开展数据监护引起了国外信息资源管理学界和业界的广泛关注。本文对基于云计算的数据监护问题进行探讨，希望对我国的数据监护工作有所借鉴。

一、数据监护工作流程

数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的DCC数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。

数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。

数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。

数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。

数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。

二、云计算为数据监护提供支撑

云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。

弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。

按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。

泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。

服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。

三、基于云计算的数据监护模型

云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。

(一)数据监护的云计算服务模式

IaaS层。IaaS提供基础设施部署服务。IaaS通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的IaaS层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。

PaaS层。PaaS是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。PaaS不仅能够实现海量数据的存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的PaaS层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。

SaaS层。SaaS提供以服务为形式的应用程序。SaaS允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的SaaS层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。

(二)数据监护的云计算部署模型

数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于SaaS层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的SaaS层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的PaaS层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的IaaS层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即IaaS层采用混合云部署模型。

四、基于云计算的数据监护案例

SRF项目：英国南安普顿大学的SRF项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以SaaS的方式提供服务。SRF工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，SRF的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为XML格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，SRF工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。

Data Flow项目：牛津大学的Data Flow项目，旨在创建免费的云托管Data Stage和Data Bank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，Data Stage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，Data Stage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。Data Bank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将Data Bank部署在Eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。Data Bank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。

Kindura项目：伦敦国王学院的Kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。Kindura项目通过DuraSpace推出的托管云服务一DuraCloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用DuraCloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。Kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(iRODS)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和Fedora对象存储在本地。l9Kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。

东南大学AMS-02项目：东南大学为大型国际合作项目AMS-02的数据监护工作构建的云计算平台，提供IaaS、PaaS、SaaS服务。该云计算平台架构如图3所示。在IaaS层，云计算基础设施由3500颗CPU内核和500TB高速存储设备构成，提供虚拟机和物理机的按需分配，并且自动配置操作系统、科学计算函数库等运行环境。在PaaS层，数据分析处理平台提供大规模计算能力和海量数据存储能力;应用开发环境为AMS-02数据分析处理应用提供编程接口。在SaaS层，以服务的形式部署云计算应用程序，用户通过访问AMS-02应用，可以获取原始科学数据以及数据处理分析结果。云计算通过超级计算模式，整合大量的存储、计算、带宽等资源，为数据监护提供了经济高效的解决方案。国内的数据监护尚处于起步阶段，对基于云计算的数据监护进行深入的理论探讨和实践探索，有助于推动我国的数据监护实现跨越式发展。

第二篇：基于大数据的学生发展性评价体系建设

让每一个孩子成为一棵树

——大数据综合素质评价系统

背景

“综合素质评价”并不是新理念，而是教育界长久以来的呼唤。南桥小学的学生综合素质的发展是以课程的建设为依托的，学校成立课程教学中心，主要工作任务是开发、构建与“学生综合素养发展”相适应的课程体系，整合主体课程、强化校本课程建设、加快德育课程的整合、完善课程评价体系，包含德育素养、人文素养、科学素养、健康素养、艺术共五大类50 多门课程。但在对学生、教师和课程做评价时发现，按照传统的学校评价考核方式往往造成评价过程流于形式，评价与教学脱节，指标不完善，评价所获得的数据滞后并且无法进一步的挖掘和运用，所以整体实施的效果并不好，更谈不上对学生的综合素质做出客观的评价和记录。学校一直在思考之所以难以实现的原因是什么?归根结底是技术手段的缺乏——我们用什么方法来真实记录并诠释学生的全面发展呢?如果我们有一种技术，能够详细记录学生的点滴进步与成就，日积月累，或许就能更加真实地描绘出学生发展的特点与个人规划的需求。这些在过去无法奢求的事情，随着奉贤区“星光灿烂”计划的推广、学校信息化的升级改造、城乡一体化项目的落实，萌发了可能，学校从基建上、思想上迎来了大数据时代的来临。

简介

学校以此为契机汇聚校内校外资源，从提方案、建框架、设制度、编课程，运用信息化手段，构建了南桥小学综合素质评价系统——“让每一个孩子成为一棵树”，以学生在校五年为周期，以教育部《意见》精神为指引，从四个方面：学业水平数据模块、思想品德模块、艺体素养模块、身心健康模块的数据应用为基础，挖掘网络优势，描绘学生的成长轨迹模型，分析这些即时、鲜活、可靠数据中包含的有价值信息，为学生提供一张多元化、立体感的“成绩单”，用全面客观的评价观察、引导学生，突出学生主体地位，激励学生自主管理，实现自主发展;用评价结果向家长全面展示学生的成长轨迹，引导家长全面、客观、科学地激励学生更好地发展，同时改进教师教学行为，推进校本课程再研发，也为学校的教学改革提供一定的参考依据。

实施流程

(一)学生成长记录

成长记录是学生通过愿景、相册、成长日志、奖惩、学科学习和综合素质等方方面面成长信息的自记，用文字、图片、声音、视频等方式记录下自己学习生活中的事迹和感受，也包括老师、家长的辅记。学生的成长记录是学生生活的写生，是成长的纪实。长期的成长记录，可以帮助学生发现自己的潜能和闪光点，认识自我、确立自信，产生成长和创造的动力。为了增加成长记录的趣味性，南桥小学的学生综合素质评价系统以一棵树的形式来展开学生记录：这棵树分别对应综合素质评价的评价内容，使学生成长记录更具有导向性和意义性;给树添加营养液即是记录，学生记录的材料越真实越有意义，树的叶子数量越多，小树也会越来越茁壮。这种的记录形式变枯燥为乐趣，显著提升了学生记录的积极性，为学生综合素质评价打下了坚实的基础。 ⑴实时数据采集：

①信息基础建设：为了达到这样的效果，学校进行了相关信息化设备的采购和升级。如：校园蓝牙布点：教室蓝牙布点，每间教室3个蓝牙基站，走廊2个，保证提供给手环、魔法棒的稳定信号。 ②蓝牙手环：一人一手环进行绑定，主要具有身份识别功能，健康指数检测采集功能(步数、心率、睡眠、耗能等)，能通过蓝牙信号传输到学生档案——健康指数模块。

③心情签到：小学生的学习情况很容易受到情绪的影响，也许今天跟家里吵架了，如果教师发现的晚，会影响一天的学习，甚至发生一些意想不到的事情。

每一个班级门口都有一个电子班牌，学生可以通过手环进行心情签到，如开心、难过、哭泣、正常等选项，系统自动记录并发送至教师后台，这样老师可以及时了解学生当天的心情情况，并可以为之后学习与心情之间的分析建立数据联系。

④魔法棒：可以理解为一支学生课堂行为实时记录笔，学校根据实际情况，不同学科分别设置了不同的评价维度，如语文，加分的有认真听讲、积极发言、等4个维度，并且有减少提醒项，结合手环的身份识别，教师可以在课堂中实时地记录学生课堂中的行为表现，并传送到学生个人后台。 ⑵延时数据采集：

即教师、学生因某种原因不能进行实时评价，都可以在学生综合素质平台上进行后台延时输入的一种“补救输入”。

(二)评价统计分析

评价系统以“促每一个的成长，完善形成性和甄别性评价”为依据，把学生成长记录系统和评价统计分析系统有效结合，经由多元主体评价、统计分析、结果汇总、公示、添加评语、存档等阶段完成。

具体内容如下：

特别要说明的是，为了各评价内容的维度更加的合理学校在平台设计之初召开学科及年级组长会议，商讨制定符合各年级段的学科评价维度。

如：一年级语文评价指标分为课堂表现、作业表现、成果三个维度，每一个维度结合上海市分项评价及绿色指标分为，①课堂表现：倾听、朗读、发言、合作。②作业表现： 书写规范、及时订正、正确率高、按时完成。③成果：识字书写(包含拼音、识字、书写)、阅读(包含朗读、理解、归纳、积累)、表达(包含口语、书面)。 也为了能够达到系统自动分析的功能，我校把各评价维度以星级评价的方式进行，如①分项评价统计：作业表现分为，书写规范、及时订正、正确率高、按时完成等四个维度，每个维度设置最高5星，按总星数数量进行优、良、合格的评价，并且教师只需要进行点星，相对应维度指标的评价会自动呈现，不增加教师的工作量。②每月对比评价分析，班级、个人、年级对比分析、综合能力雷达图统计等，让学生了解自身的优势和不足，也对自己在班级、年级中所处的水平有一个清晰的认识，使之有奋斗目标。

(三)“学生综合素质评价体系”的辅助功能

为了素质评价平台更好服务与学生的成长，学校为此匹配若干辅助功能为“学生综合素质评价系统”服务，如“微话题”、“学科资源库”、“家长教育”、“心理健康”等，形成一个大网络教育环境。平台采用用户实名绑定，言论智能过滤，由严格的审核机制营造出绿色健康友好的教育评价环境。

这些辅助功能最终的落脚点都是帮助我们更好地认识孩子，如“学科资源库”有学科教师整理的知识类资料、微课、课堂实录等资料，方便家长在家辅导孩子，其中的习题是以游戏的方式展开，旨在让学生了解在一段时间内自己的学习情况。

效果

“南桥小学的基于大数据的综合素质评价系统”注重了学生成长的过程，各评价维度辐射到学生在校的每个时间点、每个表现，体现了学生素质发展的方方面面，同时注意发挥学生自身、同学和教师在评价过程中的协同作用，强调评价主体多元化、评价方法多样化、评价途径立体化，有效促进了学生自主、主动、创造性发展，使评价工作成为学生、教师、学校自我完善和自我发展的教育过程。

1、学生方面

实施大数据评价后，班级门口的电子班牌成了学生交流的场所，兴致勃勃地刷着自己的个人档案，有的在交流生活实践中的点滴，有的在交流课堂中老师对他的实时评价，有的在思考怎么使用自己的积分来兑现喜欢的拓展课程„„ 【学生感受】

昨天我和爸爸妈妈参加了社区捡垃圾的活动，捡了满满的一袋，认识了很多跟我一样大的好朋友，听小区的阿姨介绍，我知道垃圾还要分类，这样我们的小区才会越来越美丽，我把昨天拍的照片，在爸爸帮助下写的文章放在了我的账号里，不仅得了一颗的奖励，今天通过班牌在跟同学们讲呢，他们听的可仔细呢，而且约好下次一起捡垃圾。

2、家长方面

大数据评价平台的建设，更注重学生平时大量数据的积累，很多家长以前都不知道学生在学校到底在干什么，总是会问今天表现怎么样啊，有没有被老师批评啊?现在通过平台，家长能够很清楚地了解学生在课堂中的表现;学校对学生在基础课程、拓展课程中的评价内容及指标;在学校活动的各种轨迹，了解学生的运动量等等情况。

【家长感受】

我在工厂上班，三班制的，平时对孩子的照顾确实有很多不周到的地方，主要负责让孩子吃的饱，穿的暖，怎么指导孩子无从下手，问老师又感到不好意思。但自从南桥小学有了这个评价平台后，感到学校做的实在是太周到了，不光想为孩子留下小学生活的点滴，可以上传图片、视频、音频等，也让我知道了各门课的要求，做的很仔细，而且让我了解了我儿子在学校的表现，虽然配孩子的时间还是很少，但我和儿子在一起的时候有了很多话题。

3、教师方面

大数据时代教师的教学思维需要从群体教育的方式转向个体教育，大数据技术将给教师提供最为真实、最为个性化的学生特点，教师在教学过程中可以有针对性地进行因材施教。 【教师感受】

我是一位新教师，没有老教师有着丰富的教学经验，对学生各方面都很了解，并能马上又对应的教学措施。这个大数据的评价系统的建立，我认为是我对学生的积累，通过上面各个学生的过程性资料，让我能知道在课堂学习过程中，哪些(或哪个)同学应注意基础部分，哪些同学应注意实践内容，哪些同学完成某一练习，哪些同学可以阅读推荐书目等等。这和网络购物相似，通过你过去的购买痕迹，网站就会分析出你的购物兴趣，从而有针对性地给你推送广告信息。

第三篇：大数据下基于WEB的学生综合信息管理系统的设计

摘要：高校学生管理工作是其管理工作中的重点，其工作的好坏对高职院校的管理水平和高职学生的素质有深刻的影响。随着科学技术的发展，高校学生管理系统的应用正在向纵深、融合发展，以物联网、虚拟现实、大数据为代表的新技术应用正在高校快速广泛应用，它们构成了高校智慧校园不可忽略的一部分。本系统研究学生综合信息系统化、数字化，学生从"入学--在校--毕业"全生命周期的一体化服务，提高学生管理工作的效率和水平。即从整体上对学生管理信息化进行设计，又在结构功能上体现出"智能"的特点，对智慧校园的建设有一定的参考意义。

关键词：智慧校园 学生管理 智能

一、研究背景

1.高职院校学生管理特点

高职学生的年龄大多在18-22岁，是三观形成的关键时期，高职院校对其培养的主要目标是提升学生的就业能力、工作能力。日常的高职学生管理工作主要注重对学生学习的引导和控制，对学生职业能力的实现以及对学生就业的引导。

2.高职院校学生管理现状

随着我国高等教育的深入发展，我国高职院校的发展规模逐渐壮大，学生人数逐年增加。为促进高等教育的发展，高职院校对信息管理系统进行了应用，为信息管理系统的构建投入了人力、物力支持。信息管理系统以其自身检索速度快、查找便利、可靠性强、存储空间大等方面的特点，在很大程度上提升了高职院校的学生信息管理效率，逐渐实现了高职院校学生信息管理的科学化、规范化发展。

3.目前的学生管理系统大多缺乏顶层设计，数据不能共享

目前，各高校均开发了一些信息管理系统，但这些系统基本是为了学生管理中的某一特定职能而开发的，比如学生的学习管理、公寓管理、评奖评优管理等等。这些系统之间缺乏信息的交换和共享，因此经常会出现同一学生的信息(入学籍状态)在不同系统里不一致。这样的信息系统不但没有提高工作效率，反而影响了工作进展。

二、高职院校学生管理信息系统流程

高职院校对学生的信息管理设计的部门较多，其具体部门的管理内容也不同，主要包括对学生的学籍管理、基本信息管理、成绩管理、贫困助学管理和干部管理等十几个方面。管理的部门主要涉及到教务处、学生工作处、就业工作处和社团组织等。

三、高职院校学生信息管理系统结构及模块功能分析

高职院校学生综合信息管理系统主要由用户管理模块、奖助学贷管理模块、困难生管理模块、学业预警管理模块、就业动态管理模块等构成。其中，用户管理模块主要是学管老师、辅导员、就业指导老师。

1.奖助学贷管理模块

该模块促使学生申请奖助贷款的过程更加便捷、快速。同时，也使在校家庭经济困难学生、辅导员、学院负责人员、学工部等人员及部门在此项工作中受益，使奖助贷管理工作达到更好的流程化、网络化、信息化，从而解决因由人工完成时因数据过多导致不必要的数据(贷款合同信息)的错误、人工办事效率低和工作量大、消耗大量的人力、物力等问题。

2.困难生管理模块

近年国家对高等院校中家庭经济困难的学生资助力度越来越大。实现各项资助准确无误处理，有助于加强学校对困难生的服务和管理，简化困难资助申请的繁琐过程，给困难生提供更加简洁、方便的服务渠道。学校为他们提供哪些勤工助学岗位等，提高了勤工助学岗位服务和管理的效率性和科学性。

3.学业预警管理模块

学业预警是指学校针对学生在求学过程中出现的学业不佳、违规违纪等现象对学生本人及家长做出及时提示并采取相关措施以帮助学生顺利完成学业的一种监督管理制度。 因此利用学业预警机制对学生学业进行实时动态监控、成绩预测和预警不仅能帮助学生有效规避学业危机、引导和督促学生科学学习、给家长一个好的交代，还可以保障学校教育教学质量，促进建设和谐高校。

4.就业动态管理模块

系统可以对学生就业过程进行动态管理，同时实现学校、毕业学生、企业三方协议电子化。用户可以利用电脑或手机等移动终端，从学院、企业、学生三个不同入口登陆系统并根据自身需求开展订制服务，企业或学院可以根据毕业生不同阶段需求和求职意愿，精准推送相应的就业政策、岗位信息、指导服务等。

四、高职院校学生综合信息管理系统设计

1.系统数据库设计

2. 接口设计

本系统接口的设计采用ado. net技术来实现。其主要特点是与 xml 高度集成，断开式数据结构，可以将来自多个数据源的数据进行组合。当用户选择了具体的数据层后，系统需要做的只有对数据层中的数据提供者进行修改，从而大大提高了系统的灵活性。本系统采用.net 数据提供程序用于 sql server 2008 数据库的连接。这种连接程序通过 sql server 内置数据转换协议实现了与 sql server 的直接通信，从而达到了优化数据库访问的目的。

3. 软件设计

4. 维护设计

为确保系统正式运行后可以维持长期稳定、高效和安全的运行状态，本系统对于维护功能的设计与实现采用的是 tcp/ip 协议与防火墙、网路管理、虚拟专用网等现代网络安全技术相结合的方式，利用这些技术构建出安全性高、稳定性强的开放式网络应用平台，可以实现成千上万网络系统的互连。整体而言，该系统的规模还是相对较小的，因此维护工作较为简单方便，维护功能易于实现。

五、总结

第四篇：基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究

数据一直是信息时代的象征。2011年5月麦肯锡全球研究院发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》后，大数据的概念备受关注。金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。金融业也高度依赖信息技术，是典型的数据驱动行业。 1.研究内容

(1)大数据分析在金融领域的应用和创新。如依托大数据分析促进高频交易、风险管理、客户交叉行为分析、客户关系管理等。

(2) 互联网金融的架构和发展模式及发展方向。按照二八法则定律来看，80%的金融产品将通过互联网、移动终端等技术走向标准化、大众化、规模化道路。例如，信用卡消费记录中早就包含消费时的位置信息，现在就可以被互联网金融利用。

(3) 金融行业客户行为分析。 通过大数据分析客户行为，实现个性化和精准化客户服务，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率。 2. 关键技术点

(1)数据搜集。收集客户信息，对客户的基本信息及行为信息进行分析，依托平台细分客户。

(2)客户的行为分析。建立数学模型，对客户的交易行为进行精准化分析，以及参数的设定。

(3)高性能计算。依托计算机高效的运算能力，分析模拟客户行为，对不同的客户提供不同的个性化及精准化的服务。

第五篇：关于防止电话诈骗的温馨提示

亲爱的同学们：

近期电信诈骗、特别是电话诈骗案件较为高发，我校也发生学生被骗事件。电话诈骗案件的诈骗手段主要有四种：一是冒充事主家属亲戚朋友以急需用钱为由;二是冒充警察以事主的包裹藏有毒品、银行卡等物品涉嫌违法犯罪需将存款转账至安全账户为由;三是以事主信用卡透支、涉嫌违法犯罪需将存款转账至安全账户为由;四是以购房、购车退税或下乡补贴、退返社保金等需提供银行帐号为由。为了避免类似事件的再次发生，请同学们做好以下防范工作：

一、平时多跟家里联系，让家人知道你在学校的情况。告诉家人除非接到本人电话，不要相信任何其它人要求寄钱、汇钱的电话。

二、同学们要提高自我防范意识和处理紧急情况的能力，遇到涉及银行转账的电话、短信时一定要小心谨慎，及时向学校老师反映，必要时及时向公安机关求助验证，不要自行擅自处理。

三、告知家人班主任、辅导员电话，万一家人遇到类似情况，同学联系不上时，可以与班主任、辅导员进行联系。也可以与学生工作处或者保卫处联系。学生工作处电话：0551-3813595，保卫处电话：0551-3811281。

望同学们相互转告，加强防范，以确保人身和财产安全。

学生工作处

二〇一二年十一月二十一日