编者按

　　对高校的教学、科研、管理、服务等方面获得更加全面和准确的认识，这是大数据时代各个高校普遍一致的“数据愿景”。然而，在这一愿景之下，从务实的角度出发，更重要的是如何将数据的利用有效“落地”，如何将数据应用“常态化”，将数据分析的结果真实地融入学校的日常管理与服务工作之中。本专题从大数据技术路径、常态化应用以及应用创新着眼，记录学校的大数据之路。

　　应用背景

　　华东师范大学通过对各类信息化数据加以细致梳理与有效规划，对校园数据进行了深入挖掘，重点强调结合实际情况的灵活使用。经实践，在校园中初步实现了数据的常态化应用，并藉此助力提升学校的管理与服务水平。

　　在此数据应用体系中，底层的数据基础是校园公共数据库平台。该平台包括了学生、人事、教务、科研、国际交流、设备、党群、OA办公、研究生、继续教育、后勤等子系统，提供了信息门户、统一身份认证、数据标准、数据同步、综合查询、报表、信息发布等基础功能。在公共数据库平台运行期间生成的大量数据按照业务条线为划分标准，被加以集中存储。

　　在公共数据库平台的基础之上，华东师范大学建设了数据交换中心，对数据进行处理、脱密，并形成一系列统一、完备的数据接口。各个业务条线的数据在该交换中心形成汇集，根据接口具体要求，按照角色、权限、人员等新的逻辑方式加以重新整理，使得数据不仅能够有效反映单个业务条线的运行状态，还能够跨业务以应对不同维度、不同层面的数据需求。

　　各类常态化应用

　　基于数据交换中心强有力的支持，华东师范大学构建了一系列以“常态化”应用为导向的数据应用，这些应用分为业务管理、公共服务和教学科研三个群集，借助更加有针对性、“接地气”的数据统计分析工作，以期从三个不同角度有效支撑学校各类业务，切实破解学校发展中存在的各类“痛点”。

　　在业务管理方面，一个典型的案例是校车数据分析应用。校车是师生高度关注的一类校园公共服务，为改进校车运营状况，管理部门希望对校车的师生乘坐、车费收入等情况加以了解。传统的做法主要聚焦于数据的统计、汇集与呈现，然而从解决实际问题、有效发挥数据价值的角度出发，该应用将焦点转向了对优化校车配置各因素的深入挖掘。应用在已有数据基础上，对各时段校车乘车次数、校车平均载人数、各线路每班次载客数分布、平均空座率等因素进行考量，建立数据模型，结合校车车型变化、空车调度等实际因素，对各时段、各线路校车空载概率进行预测，提出了有效提升校车总体利用率的建议。

　　在公共服务方面，一个典型的案例是校园卡信息分析应用。该应用以校园卡系统为底层数据基础，结合勤助中心的数据对在校的普通学生、贫困生的用餐消费情况进行统计分析，并且对各地点餐厅进行用餐监控。为了实现更加个性化的服务，该应用根据已有贫困生名单，进一步对贫困学生的历史消费情况进行抽取并构建模型。通过不同的维度去了解这类学生的消费特性，比如时间、性别、校区、学校餐厅消费次数、单次消费金额等，根据得到的指标结果，对现有学生的消费记录进行挖掘，找到可能的潜在贫困学生。整个应用为闭环形式，数据在迭代中对各个指标特性的设计加以不断优化。该应用在实际使用中获得了诸多好评，2013年5月，一名华东师范大学女生因为减肥饭卡消费较少，没想到却触发了该应用，以致于该女生收到华东师范大学校方一条关怀备至的短信。这条新闻迅速成为热点，受到了央视新闻、新华网等媒体的报道。

　　在教学科研方面，一个典型的应用是图书馆通道记录数据分析应用。通过跟踪采集并分析各年级本科生图书馆通道机刷卡记录，该应用试图解答“网络时代，大家还常去实体图书馆吗？”、“什么时段图书馆人最多？”、“去图书馆次数越多，学习成绩越好吗？”等师生们实际关心的问题。应用结合了通道、绩点、学籍等方面的数据，通过建立分层数据模型，描绘了在性别、时段、日期、月份、学院、学科等不同因素下的学生行为图谱。该应用的分析结果表明，访问实体图书馆越频繁的学生，其平均绩点越高，学习成绩更好；同学们已更多地将实体图书馆作为了适宜学习的自习场所，而非传统的图书借阅场所；文理科学生及不同类型学科学生间的实体图书馆访问行为具有显著差异，应用科学类学科学生访问图书馆的频率显著较低，等等。在掌握了本科生的图书馆访问行为规律的基础上，高校管理部门可以有针对性地改进实体图书馆的服务，以便于更好地发挥其面向本科生的教学和科研辅助作用。

　　基于对大数据的常态化应用，华东师范大学的业务管理、教学科研、公共服务等方面得到了有力支撑，助力学校更好、更快地发展。接下来，华东师范大学的数据应用将进一步聚焦于数据开放、数据横向比较、决策支持等方面的建设。（作者单位为华东师范大学）