双创大数据分析系统

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创新创业教育云服务平台中汇聚着大量的双创工作信息,从学生角度来说,包括各类比赛的基本情况、时间、赛程、赛况等信息;创新创业项目数量、专业领域、类型、团队招募、项目导师等信息。从老师和管理者的角度来说,包括所指导的项目参赛信息、项目进度、各专业领域项目分布、历年项目数据对比等信息。除上述显性信息外,通过师生日常使用平台也会隐性生成大量信息,如比赛搜索记录、项目关注热度、热门技术领域等。所有这些信息存在着数据量大、涉及维度多、结构复杂、阶段性明显等特征,这些特征导致这些信息不同于常见的结构化数据,也难以用常规的软件工具进行采集、整合和分析。

双创大数据分析系统针对这些特征,对平台内生成的各类信息数据进行抽取和集成,将采集结果按照一定的标准统一存储,利用大数据分析技术对存储的数据进行分析,从中提取所需的信息,通过图表的方式将结果展现给平台用户。系统由数据抽取与集成、数据分析和数据展示三部分组成。

双创数据分析

全局概览

集中展现包括双创学生分布、导师分布、项目分布、技术领域分布、项目参赛情况统计等信息。

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通过全局概览,对校内双创工作所涉及的主要元素进行汇总性的分析,通过图表方式进行可视化展现,快速直观地对学校双创工作相关信息进行基本了解。

双创项目分析

对学校双创项目的数量、类别分布、增长趋势、各院系、各专业项目数量对比、项目创新方向等通过图表方式进行可视化展现。

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通过双创项目分析,快速掌握双创项目相关信息,为学校、学院工作提供决策支持。

双创大赛分析

双创大赛的分析旨在通过对各类比赛的参赛项目数量、获奖情况、项目类别等信息进行统计,一方面是对学校双创工作开展成果的展现,另一方面根据分析不同比赛的特征,协助学校、院系、项目团队在今后参与各类比赛时有针对性的开展相应工作。

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双创画像

双创画像是建立在学校双创相关数据信息上的目标用户模型。通过捕捉学生和导师多方面的信息,在一定维度范围内汇聚出独特的人物特征,形成某一个体独有的“画像”。

学生画像

在学生参与双创的各类活动和项目的过程中,会因个人性格、自身所学专业、擅长领域和兴趣爱好等因素使学生在选择项目课程、项目导师、合作伙伴等事项中产生个性化需求。通过学生画像,可以以每位学生为个体,通过对项目经历、大赛经历、技术领域、所属专业等行为的分析刻画,为每位学生推荐双创课程、项目导师、项目合作人等,更好地指导学生开展项目工作。

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导师画像

类似学生画像,每位导师也同样有属于自己的独有特征,包括院系专业、研究方向、以往指导经历、学术科研成果等。通过导师画像将这一系列行为展示给学生,便于学生在确定项目方向后选择适合项目团队的导师。

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趋势预测

大赛获奖预测

基于历年各类大赛获奖项目的内容、类型等因素,结合学校项目的相关信息产生大赛获奖预测趋势。