关系型数据可视化实现方法

数据可视化是一种重要的数据处理技术,将数据以图表的形式呈现出来,提供直观的可视界面,用户通过视觉器官获得经过可视编码后的信息,经大脑解码并形成认知,在交互和分析过程中洞悉信息内涵,获得解决问题的方法.各类业务数据均为关系型数据,阐述了数据可视化的基本原理,在此基础上描述了关系型数据可视化的原则、方法和工具.     

中美MOOC学习者学习行为分析——基于edX公开数据集和国防科技大学梦课数据集

选取哈佛大学和麻省理工学院联合发布的ed X平台开放数据和国防科学技术大学MOOC教育平台数据作为研究基础,通过数据的处理、整合、分析,从平台、课程、学习者类型三个方面针对中美MOOC学习者学习行为进行分析,并从学习者类型出发,指出当下热点问题MOOC"高辍学率"的影响因素。     

基于大数据与MOOC学习行为的教学辅助系统设计与研究

当前教学辅助系统存在教学混乱、作业无监督的现象,为此设计基于大数据与MOOC学习行为的教学辅助系统。硬件设计基于大数据与MOOC学习行为技术,对教学辅助系统进行设计;软件部分结合大数据技术针对课程辅助模块进行设计,对教学数据实施分项执行,利用MOOC学习行为技术设计作业模块,通过软硬件设计完成教学辅助系统。实验结果表明,设计的教学辅助系统能够显示作业的完成状况,并解决教学数据使用紊乱的问题。     

学习行为大数据可视化的网络数据库学习仿真

针对传统数据库学习可视化程度低,有效提高学习效率,构建了学习行为大数据可视化的网络数据库学习方法.分析学习行为具体特征,结合贝叶斯理论按学习资源归类可视化数据;设定相关学习变量,观测变量,分别将正确率、错误率、所学知识难度、遗忘概率及状态概率等特征作为可视化函数,通过对学习行为数据采集和储存、分析学习行为及建立可视化模块,建立大数据可视化的网络数据库,充分掌握学习者学习行为情况,随后设定数据库学习评定指标函数;仿真结果表明,所提方法学习结果准确性高和平均任务完成效率都有较大提高,学习者的学习能力有显著提升,方法可行性更高.     

利用Excel和Tableau实现业务工作数据化管理

数据化管理是指采用数据分析工具对各类业务数据进行科学的分析,并将分析出的结果运用于工作中的一种管理方法,其核心是对数据资产的有效利用.数据获取、处理、分析和展现是实现数据资产利用的4个步骤,利用Excel和Tableau这两种方便易学的工具,让数据分析知识欠缺的业务人员进行业务数据管理与分析,从而实现业务工作数据化管理.     

MOOC中的学习行为研究综述

慕课（又称“MOOC”）,因其大规模和开放性等特点,已成为国内外互联网上的热点,给各个阶段的学习者带来非常的便利。在目前国内的有关于MOOC的研究中,对学习者的研究逐渐增多。通过论述学习者在MOOC中的学习行为来分析其对学习效果的影响。研究发现,学习行为对学习绩效等有密切的关系,通过研究学习者的学习行为和动机来探究对学习效果的影响从而有针对性地提出改进意见,通过总结、梳理对满意度和参与度的调查进行改进从而提升学习效果。     

基于MOOC的美术院校网络学习平台的研究

美术院校的授课方式主要强调的是创作一件艺术作品的整个过程以及创作技法的培养,而基于MOOC的网络视频学习方式能够更好记录艺术创作的过程以及提供反复观看进行技法练习的便利性,在课程的结束阶段还可以对课程成果做一个作品的展示。     

欧洲新冠肺炎疫情大数据可视化设计与实现

以欧洲疫情数据为依据,从多个层面展示欧洲疫情的发展.根据9月14日欧洲新冠肺炎疫情数据,利用Hive与大数据框架Hadoop对其进行处理,借助Tableau组件对欧洲9月14日疫情情况进行可视化,获得相关可视化图表.     

基于粒计算的大数据空间行为可视化技术仿真

传统大数据行为可视化过程存在抗干扰性差、处理时间长的问题.为此提出基于粒计算的大数据空间行为可视化技术.利用数据挖掘技术得到空间行为初始数据,通过矩阵向量来表示数据聚类图,根据粒计算的粒构建和分解原理,从粒度空间优化和多粒度联合计算两个方面,得到粒计算的预处理结果,并进行空间行为轨迹变换,最终通过图像绘制输出空间行为可...     

基于深度学习的车牌图像识别数据可视化平台的设计与实现

随着汽车数量逐年上升,如何提高车辆管理水平成为难题,其中车牌识别成了智能交通领域中一项重要课题。设计了基于深度学习和图像识别技术开发车牌识别数据可视化系统,系统主要有图像识别、图像裁剪、记录查询和信息可视化等功能。先将上传的车辆图像进行识别从而得到车牌信息并将其输入系统,系统能有效地管理和查询所有输入的车牌数据,然后通过可视化界面直观展示系统中的车牌数据信息,经过测试,能有效识别车牌信息,提高车辆管理效率。     

基于MOOC数据的学习行为分析与预测

随着近2年慕课(massive open online course, MOOC)的兴起,教育大数据分析正成为一个新兴的研究方向.2013年秋,北京大学在Coursera上开设了6门慕课.通过分析挖掘约8万多人次参与这6门课的海量学习行为数据,力图展现慕课学习活动多个侧面的风貌.同时,首次针对中文慕课中学习行为的特点,将学习者分类,以更加深入地考察学习行为与学习效果之间的关系.在此基础上,通过选择学习者的若干典型行为特征,对他们最后的学习成果进行预测的工作也尚属首次.数据表明：基于学习行为的特征分析能有效地判别一个学习者能否成功完成学习任务获得通过证书,并能找出潜在的认真学习者,这为今后更加精准的慕课教学测评提供了一种依据.     

基于MOOC模式学习平台的设计与实现——以安徽三联学院为例

随着互联网信息技术的发展,互联网+学习的模式在当下教育教学工作中得到广泛应用。MOOC是一种新型网络教学模式,可以将丰富的教学资源引入课堂,从而开拓学生的视野,更好地促进学生学习和成长。针对MOOC模式学习平台的设计及实现问题展开研究和分析,将其应用于安徽三联学院教学,以更好地调动学生学习的积极性和主动性,促进学生健康成长和发展。     

基于数据可视化的开放式虚拟教学平台的研究

简要介绍在Internet上建立的基于数据可视化的开放式虚拟教学平台模型,可通过收集网上的学习资源,并利用可视化工具将抽象的知识转化为生动形象的二雏图形和三维模型,以增添学习的乐趣,激发学生的学习积极性和主动性.     

学习共同体:MOOC实现有效学习的关键

从MOOC学习共同体学习实践机制——理论基础、课程目标、教学过程、教学条件出发,探讨MOOC学习共同体的概念、MOOC学习共同体开展有效学习的基础、共同愿景、学习方式以及保障措施,旨在全面剖析MOOC质量的关键点,为提高学习质量提供有效途径。     

大数据背景下MOOC对高等教育发展的影响分析

大型开放式网络课程（MOOC）自2012年兴起以来备受瞩目。MOOC是一种＂教学并重＂的新型教学模式,既不同于＂以教为主＂的传统课堂模式,也不同于＂以学为主＂的传统网络教学。文章讨论了大数据时代背景下MOOC教学平台的现实价值,分析了MOOC教学平台大数据特征,研究了大数据背景下MOOC教学模式对高等教育的影响。     

基于关键词聚类的大学生MOOC学习分析

近些年,国家综合实力不断提高,在很大程度上促进了教育事业的发展,尤其是现在国家逐渐加大了改革的力度,取得了很多显著的成果。现阶段,对我国教育事业来说,MOOC具有非常重要的现实意义,国内学者关于这方面内容的研究越来越多,也逐渐向着知识图谱方向的大学生MOOC学习可视化的方向发展,使用关键词聚类方法也是当下非常热门的研究课题。     

面向在线学习平台的数据可视化研究

在互联网背景下,在线学习平台得到了各个领域的关注和认可.随着网络发展水平地提高,在线学习走向时代前沿,学生利用网络随时随地学习,具有人性化教学、二十四小时答疑等功能.然而,在线学习平台在发展中将会面临各种问题,如在线学习平台中将会产生各种数据信息.因此,本文就结合在线学习平台数据可视化的原则,重点分析面向在线学习平台的...     

基于MOOC的非正式学习研究

随着信息技术的飞速发展,以云服务、云计算为标志的云时代已经到来,极大地丰富了教育教学的内容和方式,当下基于MOOC的典型网络学习模式已受到广泛的关注。文章在介绍非正式学习的基础上,以Coursera为例,分析MOOC应用于非正式学习的优势,在关联主义理论的指导下构建基于MOOC的非正式学习模式,为基于网络的非正式学习提供依据。     

基于Web Services的数据可视化方案及实现

本文针对目前应用非常广泛的B/S结构应用系统中数据可视化问题,提出了一种基于Web Services 的解决方案,并在.NET应用程序开发环境中进行了实现.该方案对研究Web Services在实际项目中的应用具有积极的探索意义.