数据采集与分析的意义 数据采集与分析的意义
编辑整理：整理来源：维基百科，浏览量：69，时间：2022-10-15 20:00:02
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前沿：数据采集与分析的意义
首先，大数据分析技术总共就四个步骤：数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘，一般来说广义上的数据采集可以分为采集和预处理两个部分，这里说的就只是狭隘的数据采集。我们进行数据采集的目的就是解决数据孤岛，不管你是结构化的数据、还是非结构化的，没有数据采集，这些各种来源的数据就只能是互相独立的，没有什么意义。数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，然后才能对这些数据综合分析。根据数据来源进行分类，数据采集可以大体三类：系统文件日志的采集、网络大数据采集、应用程序接入。需要一定的专业知识和专业软件、平台的应用能力。
如果你是敢于创新勇于创新的人，如果你想融入国家和社会发展的大潮领略技术变革，如果你想解锁数字时代密码，成为用科技影响世界的人，请选择城市学院信息学部！这里有实力超强的“双师型”师资队伍，循环迭代螺旋递进的课程体系，完善的学生实践能力培养模式，更有“行业权威”的阿里云大数据学院，助力学生就业最后一公里！6月24日，城市学院信息学部主任、阿里云大数据学院执行院长做客日报“决胜高考”直播，深度解析专业优势、竞争力以及报考指南等重量级信息。
以下为本次直播图文实录
一、 信息学部概况
城市学院信息学部已经有38年的办学历史，学部始终以服务京津翼地区高精尖产业结构发展、提升城市现代化、数字化治理水平为办学目标，主动适应第四次工业革命带来的人才需求变化，重点为首都区域经济发展培养云计算、云安全、大数据、物联网、智能制造等专业人才。
2003年起开始招收本科生，第一批专业有电子信息工程专业、软件工程专业、计算机科学与技术等专业，2011年学校根据市场需求及学科发展的需要，在原有专业的基础上，新申请开办通信工程专业。到了“十三五”期间，信息技术行业的飞速发展，尤其是新工科建设的提出，为信息学部实现飞跃发展提供了机会和空间，学部通过产学合作等方式改造升级传统专业，如软件工程、计算机科学与技术等，软件工程专业获批市一流专业；通过新增本科专业（物联网工程、车辆工程、机械电子工程、数据科学与大数据技术）的方式扩充新工科专业，逐步聚焦为“新一代信息技术”和“智能制造”两个专业群。
（一）办学特色
我们信息学部的办学特色，其实总结起来可以就用一个词来形容，就是产教融合，信息学部校企合作办学大致经历了5个阶段，从单纯的实习就业到校企共建课程再到2017年我们和阿里共建了国内首批的产业学院，20多年间从校企合作真正实现了产教融合，从学科范式和人才培养模式上做了较为深入的探索和实践。
这个模式主要包括四个方面，新工科的专业定位；高水平的双师队伍；基于产教融合构建循环迭代、螺旋递进的课程体系；完善的学生实践能力培养体系。
1. 师资队伍实力强
高级职称占比57%，80%的老师为双师型教师，学部10余位教师获评市级教学名师、优秀教师、师德榜样、本科教育管理人员等称号，同时，学部与40余家科研院所、行业优质企业建立合作关系，充分发挥校企共建资源优势，建立了一支由科研院所专家、大型国企和行业龙头企业高级工程师、技术专家等组成100余人的行业专家队伍，200余名实习导师队伍。
2. 循环迭代，螺旋递进的课程体系
我们学部大多数是信息技术类专业，这里专业的特点就是新和快，技术发展特别快、知识更新迭代特别快，比如我们专业里面的物联网工程、数据科学与大数据技术等等都是新兴的交叉专业。课程体系有两个主要特点：第一课程内容实现了专业要求和岗位需求的有机结合，第二主要的专业方向课程大多通过校企共建的方式建设，融入产业前沿技术和行业标准。
我们首创的校企共研的课程建设思路被广泛推广，大数据专业的课程建设思路及部分课程内容被市经信局采纳，作为牵头院校建设培训课程体系，北大、阿里等学校和企业均为参与单位，我们也获批市首批大数据人才培训示范基地。3. 完善的学生实践能力培养体系
这主要包括课内、课外两部分，从课内实践体系来说，我们大部分专业的实践学时超过40%，我们还建设了工程认知、企业综合实训等特色的实训课程，以及城市学院特有的大四上学期的专业岗位实习等等，非常完备的课内专业实践。
同时我们也构建了课外的实践能力拓展4441平台，包括专业工作室、创新创业项目、学科竞赛、创客空间等等。比如学生工作室，我们每个专业都有1-2个专业学生工作室，全学部有13个工作室，工作室有专门的指导教师，这些老师都是双师型教师，很多老师还是名校博士、教授或者曾经就职于世界500强的高级工程师。在工作室里面学生可以和老师做科研项目、社会服务项目，近几年学部教师带领学生为市、顺义区企业提供信息系统开发、大数据分析、智能制造转型设计、物联网智慧大棚等各级各类科研、社会服务、培训等服务80余项，每年有200多人次的学生通过各类项目方式参与实际项目，每年都有10余篇论文或者专利或者软件著作发表。
这些年我们还在探索专门的学生深造考研的相关辅导，开设了专门的考研数学课程，提供专业的导师指导，学生的升学比例也不断提高。
就业方面，在学部的办学期间，也涌现出一批优秀的校友。周自衡被共青团中央授予的“中国青年丰田环境保护奖”，张冰自主创业公司年度总营收超过80亿元，李丛胜博士毕业后就职于中国信息通信研究院，薛芃作为CSDN博客专家、技术专家，所著博文被业内广泛关注。就业率一致稳定在98%以上，而且对口率、就业质量不断提升，社会认可度和企业满意度也在不断提高，最满意的就是学生的实践能力、创新能力。
二、 专业介绍
（一） 阿里云大数据学院
阿里云大数据学院是城市学院与阿里云共同合作建立的国内首批示范性产业化学院。学院面向大数据、云计算、云安全、人工智能等新技术领域，依托政产学研五位一体的校企合作模式，立足实际场景，借助实践项目，通过实战检验，培养具有大数据思维的新工科融合型跨界创新人才。学院自2017年校企共建以来，5年连续招生一千余名学生。大数据学院是教育部首批新工科研究与实践项目单位、教育部产学合作协同育人项目单位、中国高等教育学会教育创新校企合作分会发起单位、信息产业新工科联盟大数据工作组织单位。
1. 学院特色
（1）“校企协同”的创新人才培养模式
学院共建的专业都依托于阿里云多年大数据、云计算、云安全技术的深厚积累，集合城市学院先进的办学理念，校企联合制定人才培养方案，共建课程体系、开发新课程，共同进行教学实践及管理。并邀请企业认证老师指导和参与教学，培养具有最新思维和技能的复合型人才。
（2）“融合式教学”的智慧学习环境
学院有千余平米以学生为中心的智慧学习空间，由云教室、智慧教室、融合实训室、综合实训室、公共学习空间等构成，形成了一个主动式学习生态系统，在满足学生们对高新科技和个性化追求的同时，还能够提高学习兴趣及效率。例如右侧上面这张图就是同学们称为“拾光空间”的秘密基地。这里有开放的图书馆、路演平台，全天候wifi全覆盖，并由学生们自主管理。其中图书馆的图书借阅系统也是由同学们自主研发设计的。左侧图为集同步直播、云端录播、远程同步指导、远程答辩等等功能为一体的云教室，右下图为同学们平时上课所使用的融合式实训室。
（3）“双导师制”的学生工作室和丰富的学科竞赛
学院设有创新工场，建设有“大数据应用与开发”工作室、“移动云计算”工作室、“软件前沿技术”工作室和“网络安全”工作室，聘请知名企业高级工程师、IT行业专家和专业教师共同指导。同时通过大学生创新创业训练、市大学生实培项目、企业实际项目等一系列实践活动，提升学生解决实际问题的能力，助力学生梦想启航。同时鼓励同学积极参加各种竞赛，为学生提供必要的场地和专业指导。通过参加“中国大学生计算机大赛”、“阿里巴巴天池大赛”、“蓝桥杯”、“软件杯”等专业赛事，使学生将自身所学知识和创造力融入大赛课题实践中，培养自身的竞争意识、进取精神、并在活动中锻炼自身自主学习、解决实际问题和创新创业的能力。
（4）“技术技能与视野思维”并重的培养
学院为同学们配备了立体化的导师团队，由专业导师、行业导师、辅导员、企业班主任协同对学生进行“技术技能与视野思维”并重的培养。学生在校期间，有机会参加阿里云大学的夏令营、到一线知名企业参观学习；参加高规格行业盛会、倾听顶级专家讲座，在校即做到与企业零距离接触，熟悉企业真实工作模式，接受企业文化教育和职场教育，获取直通名企的“面试卡”。
（5）“行业权威”的阿里云专业认证
各专业的课程设置和实训在充分考虑学生专业能力的培养同时，与阿里云专业认证ACA、ACP考试密切结合，学生在校期间就可获得阿里云的专业认证，同时会有老师针对ACA认证考试做专门辅导，助力学生就业最后一公里。
2. 阿里云大数据学院专业
（1）软件工程专业
软件工程专业教学团队是校级优秀本科育人团队，2019年软件工程专业被评为市一流本科专业。依托团队，学校被遴选为“市大数据人才培训示范基地”和“市高精尖产业技能提升培训机构”。软件工程专业主要培养的就是能够从事移动云计算的软件项目开发、测试、管理与应用等工作的高素质应用型软件工程人才。
毕业生可以在企事业单位从事数据库管理工程师、软件开发工程师、移动开发工程师、软件测试工程师、前端开发工程师、后端开发工程师等职位，也可在IT领域从事计算机应用工作。
（2）数据科学与大数据技术专业
数据科学与大数据技术专业按照企业对大数据人才的技术需求，将大数据采集、分析、挖掘与处理等前沿技术融入课程体系，依托校企双师团队，并引入企业真实项目演练，培养具备大数据应用分析能力、大数据平台综合部署能力、大数据平台应用软件开发能力和数据产品可视化展现与分析能力的高级应用型专业大数据技术人才。
毕业生可以在银行、金融、移动互联网等领域担任大数据开发工程师、大数据算法工程师、大数据分析师、大数据架构师等职位，也可在IT领域从事计算机应用工作。
（3）课程体系特色
我们大数据学院的两个专业的课程体系专业的课程体系也是以企业人才需求为导向，通过引入阿里云丰富的行业企业案例资源，从专业基础课、专业核心课、项目实践课、企业实战课四个层面逐层递进的完成课程体系的学习。
关于企业实战课，我们的课程中其实每个学期的理论学习后都会安排工程实训跟进，让学生在项目中更好完成理论和实践的融汇贯通。但是仅仅是这样的训练是不够的，项目的复杂性、综合性都达不到要求，因此我们在大三的下学期，就是学生下去专业实习之前的一个月，我们有一个企业综合实战课程，实训过程中每个项目组配备企业导师、学校跟训导师和EMO（运营体验管理师），学生根据项目需求分成5-6个角色（项目经理、需求分析师、设计工程师、开发工程师、测试工程师、安全工程师等），并按照企业项目实施流程、角色职责完成实训实践。结束后，学院会组织专门的十强答辩会，邀请校企专家共同评审，同时这个评审会也是我们的实习推介会，很多学生会在这次答辩评审会上就能够拿到企业的offer，进入专业实习阶段。
（二）计算机科学与技术专业
计算机科学与技术专业是我校第一批招生的本科专业，主要培养方向为云架构和安全服务。
1. 专业与实践结合
这个专业的培养特点也非常鲜明，第一个就是专业认证，课程体系与社会需求紧密结合，与华为、思科和RedHat认证体系紧密融合，学生可以考取HCIE、CCIE、RHCE、阿里云认证等IT行业权威资格证书。毕业生就业面广，发展空间大，具备进入核心研发部门和继续深造的能力。
2. 与企业深度结合
聘请华为、思科、阿里和网络安全行业协会等IT行业知名企业专家作为前沿技术授课教师。与网络安全行业协会、华为合作伙伴单位联合举办云安全和网络技术实战大赛，同时我们我们很多安全企业，如启明星辰、绿盟等，国家护网行动的重点合作院校，每年学生都会去参加护网行动，学生的表现也非常好，很多学生在这个活动就能够直接拿到企业的offer。
3. 学生工作室和创新工场
计算机专业建设有“云服务”工作室、“计算机技术咨询”工作室和“网络安全”工作室，网安工作室是我们和中科院信工所合作的一个工作室，每年都会有学生到中科院实习和就业。
4. 学生未来发展方向与就业情况
计算机专业的就业一直处于高位，我们定位于云架构和安全服务方向，社会需求量非常大，毕业后，不仅可以进入各类企事业单位，从事计算机、网络、数据中心或云系统的集成规划、安全保障和培训应用等工作。也可以进入如联想、华为、360、百度、阿里等大中型IT企业，从事产品售前/售后、系统开发/测试/安全运维、智慧城市运行管理和客户培训等工作。
（三）物联网工程专业
物联网工程专业是教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业，本科专业主要利用感知识别、网络传输、智能处理等技术，完成智能化的工程应用，目前物联网专业已经得到了产业界的认可，众多知名企业向物联网工程专业的学生伸出了橄榄枝。在城市学院物联网工程专业是重点建设的新工科专业。目前物联网工程专业的，方向主要包括智能，机器人和智能传感网络两个方向。
1. 学生实践活动
物联网工程专业是典型的交叉专业，课程知识涉及面比较广，因此在人才培养过程中，专业非常重视课程实践、以及通过参加各类大赛、创新活动突出复合型创新人才的培养。我们会开展一些学生实践活动，包括到联想、西门子、顺义市政等公司进行参观学习，学生也可以参与到各种社会服务项目当中，同时我们积极组织学生参加各类大赛，包括华北五省机器人大赛、互联网+大赛等，在这个过程当中，学生也取得了非常优异的成绩。
2. 培养特色
我举个例子，这是我们老师带着学生承接的一个顺义农业局的项目。
项目很有社会意义，但实际执行过程中有一定难度，我们老师带着学生进驻现场搞测试，一年的时间完成了3个大棚的建设，而且完成了数字化大棚展示、手机端控制平台以及农产品销售和溯源平台的开发。所以作为这样一个交叉专业，我们主要通过跨专业联合研发和实践项目的方式培养学生，效果很显著。
3. 就业与实习
毕业生就业前景广阔，薪资待遇高是本专业的一个主要特点，毕业生可就业于政府环境监督、市政规划、交通管理、食品监管等管理部门，还可就业于中国信息通信研究院，中国技术电子标准化研究院等科研院所以及顺义市政控股集团公司、时代凌宇科技股份有限公司、赛佰特科技有限公司、神州新桥科技有限公司、联想集团等知名企业。
专业每年都有部分同学进入国内外知名高校深造，包括美国南加州大学、英国诺丁汉大学、英国华威大学、电子科技学院、信息科技大学、工业大学等。
（四）机械类专业
1. 车辆工程
车辆工程专业主要定位与新能源智能车的试验、设计、技术服务等工作的工程应用型专业技术人才的培养。
2. 机械电子工程
机械电子专业则定位于从事机器人、高端数控设备、3D打印设备等智能装备与系统的应用、运行管理、研发助理等方面工作的应用型人才的培养。
3. 培养模式
建立“一主两翼三融通”人才培养模式,通过“课赛融通、产学融通、校企融通”，实现“课外活动全员覆盖，企业活动全程融入”，充分利用校内外各种资源，拓展学习时空，使学生全面发展。校内我们建有智能汽车工程实践中心，校外有实习实践基地，北汽集团、北奔都是我们的重要合作伙伴。
三、报考建议
大数据学院的软件工程和数据科学与大数据技术都是偏软的两个专业，如果考生对软件编程、对数据分析感兴趣的话可以重点考虑这两个专业。计算机专业和物联网专业属于软硬结合的专业，既需要一定的软件编程能力还需要一定的硬件设计、开发能力，对学生的动手能力要求更高，如果你平时就比较喜欢，当然这样的专业更适合你学习。机械类的两个专业主要是对机械结构及机械零件感兴趣，喜欢研究汽车、机器人、机械设备的运动和操作的话就非常适合学习这类专业了，需要动手操作能力强。
难不难学我觉得是相对的，其实兴趣才是第一位的，只要你感兴趣，愿意去学习去尝试，我们提供了非常多的学习机会和平台，一定能够学好的。
各位考生同学，你是敢于创新勇于创新的人，如果你想融入国家和社会发展的大潮领略技术变革，如果你想解锁数字时代密码，成为用科技影响世界的人，请选择信息学部的专业，我在北城等你，相信你一定能够圆梦北城的！
以上内容就是城市学院信息学部的直播实录，日报客户端特别推出“决胜高考”直播栏目，介绍2022高考最新、最重要的资讯，并邀请各高校重量级专家进行解读，敬请关注！
补充拓展：数据采集与分析的意义
本文通过以下七部分拆解数据分析：一、什么场景和行业需要数据分析
二、数据分析会骗人吗？
三、怎样排除虚假流量？
四、PC端数据分析指标&方法论
五、电商、金融行业数据分析
六、数据分析的趋势
七、怎么培养数据分析的能力？
第二部分拆解六、七部分
六、数据分析的趋势
第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。
第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。
第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。
第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。
目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。
这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。
七、怎么培养数据分析的能力？
第一个建议，方向比努力还要重要。
数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。数据分析有三个常见的发展方向。一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。
第二个建议，懂生意比懂数据重要。
一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。
第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。
第一方面，优化流量。流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。
第二方面，用户体验输出。你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。
第四个建议，注重人机协作。
对刚入门的数据分析师，我非常建议把人机协作这件事情提上日程，作为重点学习的方面，善于利用机器的力量代替人的力量，把人解放出来做人更擅长做的事情，人机配合最大化。机器擅长数据清洗、数据建模、数据预警、数据可视化等，所以提升数据分析能力一定是面向未来的，善于让机器去做它更擅长的事情，人去弥补机器的不足，更高效地完成分析工作，节省下来的时间就用来提升人独有的能力。
数据分析的意义在于提供更宽泛的更客观的，切实来自实际用户的使用、购买、访问等等行为的轨迹，由这些数字转化为产品推广、运营、制造等提供策略方向参考。而不是过去一拍脑袋去试一试的方式。这样大大节省了时间和成本，可以快速准确地定位需求实现盈利。 （推荐答案！）
主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总。具体的实例可以去阿里云大学官网做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，或者九道门商业大数据分析实验室官网，学习数据库、数据建模等大数据实例分析。