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數學建模和數據分析范文1
1、通過微課構建直線參數方程形成數學建模，提高學生建立運算關系的能力
1. 復習回顧內容的設置建立知識點聯系，為數學建模搭建平臺
復習回顧：
向量的坐標與起點、終點坐標的關系
與向量的知識點建立聯系，引導學生建立能解決新問題的模型
1. 直線參數方程概念的形成，提高學生觀察建立運算關系的能力
讓學生回顧如何求直線方程，引導任意取點，再利用微課播放得到明顯得到點是動點，引導學生從方向考慮，從而得到有向線段，與向量結合，從回顧――微課――引導――得到求直線方程的解決方案，整個思考過程，能讓到學生提高建立模型的能力，建立運算關系的能力，因為有成就感而提高學習的興趣。以下是這部分教學學案的設計。
那么請問如何建立直線l的?⑹?方程呢？
2、通過微課發現問題，提出問題形成邏輯推理，提高學生有論據、有條理、合乎邏輯的思維習慣和交流能力
2. 回顧圓和橢圓的參數方程中參數的幾何意義，發現問題，提出問題。
教師通過引導學生回想學習圓和橢圓的參數方程時的重要知識點，用類比的方法學習直線的參數方程，學生一下能想到方程中參數t的幾何意義是什么呢？引起了學生繼續學習的興趣，
2. 通過微課播放，引導學生發現問題，提出問題
引導學生提出問題之后，這時，出現微課播放，學生更加注意力集中，由此，借助微課播放重點內容能突出重點，突破難點，同時，微課錄制的時候也能有針對性，針對學生不能理解得好的地方，甚至可以控制速度，有停頓，就算播放微課，跟學生也能互動，以下是微課的部分展示：
微課錄制時，強調M0是定點，M是動點，移動t時，速度要慢，便于學生觀察，圖中兩個t 的位置明顯不同，讓學生觀看的同時能發現問題，提出問題，比如t的正負跟動點M的位置的關系，t在數值上與動點到定點距離的關系，微課錄制時，語言上要同時引導學生繼續觀察發現
微課顯示上面兩個數據，可以做對比，從而引導學生對t 的幾何意義的思考，再引導他們用數學語言來表達，提高學生邏輯推理能力，提高學生合乎邏輯推理思維能力。
微課播放中還應體現直線的多樣性，改變直線的傾斜角，不同的直線會不會有不一樣的結果呢？學生對此會有思考，因此利用微課也可以直觀體現結果，讓學生體驗到數學的神奇，提高學習數學的興趣。
3、通過微課發現數據的變化，形成數據分析，提高用數據思考問題的能力
3. 通過觀察t和定點到動點距離數據變化形成數據分析
微課中數據是在變動的，學生通過微課可以發現數據的變化，那么接下來是引導學生如何分析變動的數據給出來的信息，這個過程即是培養學生分析數據的的能力，同時，通過數據的分析又能得到結論，從而使學生的學習變為主動，自覺的。
由于上述學生的出來的結論是通過數據分析得到，還需要有證據支撐，于是在此處還可以繼續利用微課，讓學生觀看，讓自己的猜想得到論證
上述的微課，主要是定義中引入的向量的運算，運算同時也能提高數據分析的能力，而且，本來枯燥的運算，通過微課的展示，更吸引學生，更能引起學生的思考。
4、通過微課培養學生用數學眼觀看世界，提高數學學習的興趣
知識點的獲取，如果單純靠傳授，可能會有點枯燥，而且學生也并沒有真正的接受，如果通過新的方式，微課的播放來引導學生一起思考，方式比較新鮮，同時，因為微課是動態視頻，更能讓學生集中精神，從而學到以知識點為載體，帶來的學生核心素養的提高，如數學建模、邏輯推理和數據分析等等
微課因為短，同時錄制時時自己老師的聲音，通過加工之后播放，讓學生眼前一亮，更愿意主動去學習，主動探索，養成思考的習慣，用數學眼光看世界。
數學建模和數據分析范文2
關鍵詞：運籌學；數學建模；教學；案例
中圖分類號：G642.3 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2012）08-0106-03
運籌學應用分析、試驗、量化的方法，對經濟管理系統中人、財、物等資源進行統籌安排，為決策者提供有依據的最優方案，以實現最有效的管理。該課程主要培養學生在掌握數學優化理論的基礎上，具備建立數學模型和優化計算的能力。本文提出一種新的教學改革思路，將運籌學和數學建模兩門課程合并為一門課程，即開設大容量交叉課程《運籌學與數學建?！穪砣〈哆\籌學》和《數學建?！穬砷T課程，采用案例教學和傳統教學相結合的教學方法，數學建模和優化算法理論并重的教學模式。這樣既可以避免出現極端教學和隨意選取教學內容的現象，又可以將新穎的教學方法與傳統方法相結合，按照分析問題、數學建模、優化算法理論分析及其方案制定、實施等解決實際問題步驟展開教學。下面就該課程開設的必要性、意義、可行性、注意事項及其存在問題等方面進行分析。
一、開設《運籌學與數學建模》課程的必要性
1.一般院校的運籌學課程的教學課時大約為64或56（包含試驗教學），所以教學中不能囊括運籌學的各個分支。一方面，由于課時量不足，教師選取教學內容時容易出現隨意性和盲目性；另一方面，教學中為強化運籌學的應用，消弱理論教學，從而導致學生對知識的理解不透徹，在實際應用中心有余而力不足。
2.運籌學解決實際問題的步驟是：（1）提出和形成問題；（2）建立數學模型；（3）模型求解；（4）解的檢驗；（5）解的控制；（6）解的實施。大部分教學只涉及步驟（3），即建立簡單數學模型，詳細介紹運籌學的算法理論，與利用運籌學解決實際問題的相差甚遠。因此，學生仍然不會應用運籌學解決實際問題，從而導致學生認為運籌學無用。
3.數學建模課程包含大量的運籌學模型；運籌學在解決實際問題的環節中包含建立數學模型步驟。目前兩門課程分開教學，部分內容重復教學，浪費教學課時。
二、開設《運籌學與數學建?！氛n程的意義
1.激發學生的學習動機，培養學習興趣。該課程包含數學建模和運籌學兩門課程的內容，內容容量大，教學課時豐富，教學過程中能夠以生產生活中的實際問題為案例，分析并完整解決這些問題，創造實際價值，使學生認識到該課程不但對未來的工作很重要，而且還有可以利用運籌學知識為企業或個人創造價值，改變運籌學“無用論”的觀念。從而激發學生的學習動機，產生濃厚的學習興趣。
2.合理處理教學內容。運籌學與數學建模的課時量相對充足，能夠安排更多的內容，能夠系統、完整地介紹相關知識，在一定程度上避免了運籌學內容安排的隨意性和盲目性。
3.促進教學方法改革。運籌學與數學建模的教學不再是簡單的數學建模和理論證明，教學內容豐富、信息量大，傳統的一支筆一本教案一塊黑板的模式不再適用，需尋找新的教學方法，促進了多種教學方法的融合。
4.培養學生綜合能力。實際案例源于社會、經濟或生產領域，需要用到多方面的知識，但學生不可能掌握很多專業知識。因而，在解決實際案例的過程中，需要查閱大量的相關文獻資料，并針對性閱讀和消化。而且，實際案例數據量大，需要運用計算機編程實現。因此，通過該課程的學習，可以提高學生多學科知識的綜合運用能力和運用計算機解決實際問題的能力。
5.改變教學考核方式。教學改革后，教學內容已延伸到運用優化知識解決實際案例的整個過程。教學過程中既有對實際案例分析、建模，又有算法介紹、求結果的檢驗及其最終方案的實施。因而，傳統的單一閉卷考試改為筆試和課后論文相結合的方式。
三、開設該課程的可行性
1.運籌學和數學建模互補性、遞進性使得開設該課程在理論上可行。數學建模是利用數學思想去分析實際問題，建立數學模型；運籌學是利用定量方法解決實際問題，為決策者提供決策依據。由此可見，建立數學模型為運用運籌學解決實際問題的重要步驟。所以，運籌學可以認為是數學建模的進一步學習。同時，運籌學模型為數學建模課程介紹的模型中的一部分，并且運籌學處理實際問題的方法為數學建模提供了專業工具。因此，運籌學與數學建模在內容上是互補的。由此可知，開設該課程在理論上是可行的。
2.計算機的發展使得開設該課程在操作上可行。隨著計算機的發展，能很快完成大數據量的計算，實際案例的數據分析、數學建模及其求解能快速實現，從而使得該課程的教學工作能順利開展。
3.大學生的知識儲備使得開設該課程在基礎上可行。學習該課程的學生是高年級學生，通過公共基礎課和專業基礎課的系統學習，分析問題、解決問題的能力得到進一步提高。同時，運籌學和數學建模所需基礎知識類似，學習該課程所需的線性代數、概率論與數理統計、高等數學及微分方程等課程也已經學習，運用運籌學與數學建模知識解決實際案例所需的基礎知識已經具備。因此，開設該課程是可行的。
數學建模和數據分析范文3
【關鍵詞】數學意識；數學化；水平數學化；垂直數學化
【中圖分類號】G623.5 【文獻標志碼】A 【文章編號】1005-6009（2017）33-0010-03
【作者簡介】顧亞龍，上海市徐匯區教育學院（上海，200032）小學數學教研員，高級教師，徐匯區小學數學學科帶頭人，徐匯區小學數學學科基地主持人，獲全國小學數學課堂教學評比一等獎。
數學核心素養，是學生適應個人終身發展和社會發展需要的必備數學品格和關鍵數學能力。培養學生良好的數學品格是數學教育的頂層目標之一，而數學意識則是形成良好數學品格的核心與關鍵。因此，厘清數學意識的內涵，掌握培養學生數學意識的有效策略，是促進數學核心素養“落地”的基礎和前提。
一、數學意識的內涵
意識，作為動詞，即意識到的活動；作為名詞，是與活動相對應的結果（知識）。數學意識作為人腦對客觀世界的數量關系和空間形式的反映，也有兩方面的含義：其一，作為人腦的反映，數學意識是主體能動地“自覺”運用數學的觀點去分析、處理問題的思維習慣；其二，作為數學活動的結果，數學意識主要包括數學概念、原理、公式、定理所運用的數學思想方法及其知識。二者相輔相成，辯證統一于數學活動過程之中。
關于數學意識，日本數學教育家米山國藏則說得更加明了：“在學校學的數學知識，畢業后若沒什么機會去用，一兩年后，很快就忘掉了。然而，不管他們從事什么工作，唯有深深銘刻在心中的數學的精神、數學的思想方法、研究方法、推理方法和看問題的著眼點等，卻隨時隨地發生作用，使他們終身受益。”
這種即便忘掉具體數學知識，依然能從數學的視角去分析和研究問題的思維習慣，是一種植根于內心的數學素養和無須提醒的文化自覺，即數學意識。因此，通俗地講，數學意識是“自覺”地從數量關系和空間形式的角度認識世界的一種頭腦與眼光。數學意識能“自覺”地指導、調節、監控學生的數學活動，使其行動具有目的性、方向性和A見性。
數學意識深深植根于數學思想方法的形成過程之中。數學思想方法在主體的認知結構中被固定下來以后，便形成數學意識，而數學意識的進一步內化便上升為數學精神。
數學意識通常包括初步的符號意識、建模意識、數據分析意識、應用意識等。數學意識體現在日常生活的方方面面，可謂如影隨形。
例如：生活中身經百戰的麻將高手不乏其人，但你要問他們到底怎樣才算是和牌了？他們往往只能一類一類地給你講一些具體的牌局，卻很難一言以蔽之。
這個看似與數學無關的問題，卻能用數學公式表示為：
m*ABC+n*DDD+EE（m、n可以等于零）
稍加分析，可知這其中蘊含著如下數學意識：
符號意識：用字母A、B、C、D、E表示各種牌及其相互關系，用m、n表示牌的數量，簡潔明了。
建模意識：將各種和牌的方式用公式m*ABC+n*DDD+EE構建為數學模型，優雅漂亮。
數據分析意識：對于m、n各種取值情況的分析（m、n可以等于零），展現出具體的數據分析意識。
應用意識：在非數學情境中能夠數學化地分析并解決實際問題，是數學思想方法被內化為數學意識和數學能力后的自覺應用，這是數學意識的自然流露。
數學具有得天獨厚的工具價值，特別是在日益“數字化”的今天，社會發展呈現出顯著的數學化趨勢，連許多過去與數學似乎無關的領域都被納入了數學的版圖，并獲得了數學定量研究的推進，因此取得了長足的進步。人們越來越意識到，現代科學的問題在本質上都是數學問題，這種認識本身正是數學意識的升華。
二、數學意識的培養策略
學生數學意識的培養是一個潤物細無聲的滋養和浸潤過程；就像只有在游泳中才能學會游泳一樣，學生數學意識的培養是一個不斷引導學生進行“數學化”的過程。
荷蘭數學家弗賴登塔爾說：“與其說學習數學，不如說學習數學化?！薄皵祵W化”是弗賴登塔爾數學教育思想的核心，他將“數學化”進一步分為“水平數學化”和“垂直數學化”。
水平數學化是指由現實問題到數學問題的轉化，即把情景問題表述為數學問題的過程，是“把生活世界引向符號世界”。垂直數學化，是在水平數學化之后進行的數學化，是建立數學問題與數學形式系統之間關系的過程，是“在符號世界里符號的生成、重塑和被使用”。這兩個維度的數學化事實上構成了培養學生數學意識的兩個基本策略。下面，從“水平數學化”和“垂直數學化”這兩個維度，結合具體案例對數學意識培養的兩個策略做進一步的闡述。
策略一：水平數學化
數學源于生活，將生活情境中的問題表述為數學問題，讓學生逐步嘗試從數學的視角看世界，能不斷增強學生的數學意識。
例如：在大河的一邊有兩個村莊，為方便村民們到河邊取水，打算在河邊建一個碼頭。如果要使兩個村莊到碼頭距離的和最短，問碼頭應該建在何處？
數學建模和數據分析范文4
關鍵詞：信息管理與信息系統專業；實踐教學平臺；課程群
1引言
隨著信息技術不斷發展，物聯網、云計算、大數據、移動互聯網等技術已經在各行各業中發揮越來越重要的作用，現代企業信息管理也利用信息系統轉變為利用相關信息技術進行敏捷化、智能化、柔性化、一體化和社會化的商業模式創新[1-2]。信息管理與信息系統專業所培養的學生在知識儲備以及實踐能力方面有了新的要求，因此專業建設需要適時調整人才培養方式以及課程體系來主動迎合社會對于相關人才的需求[3]。
信息管理與信息專業作為一門由管理學基礎理論與計算機科學技術相結合的交叉學科，是一門強調實踐性與應用性的學科[4]。信息管理與信息系統專業的實踐能力主要是運用所學的專業課程知識，進行信息的設計開發，實現資源的充分利用，解決相關問題。因此，所培養的學生除了具有信息開發的能力，還需要具備數據分析能力。其中，數據分析能力主要是對信息系統數據加以挖掘和分析，獲取自身需要的信息[5]，對學生未來從事與專業相關的工作有重要影響。
近年來，不少高校的信息管理與信息系統專業開始推動課程群建設，明確專業定位，減少不同課程的內容重復，加強課程之間的聯系，從而有效地整合現有的教學資源[6-7]。由于專業的特點，信息管理與信息系統專業對實踐教學平臺建設的要求更為迫切，高質量、高效率和高水平的實踐教學平臺既對課程群建設提供有力支撐，也是提升學生實踐能力和專業素質的重要手段[8-9]。
本文以中國地質大學（武漢）經濟管理學院信息管理與信息系統專業往屆畢業生以及相應實習企業的調研，發現部分專業畢業生的實踐能力較弱，面對實際業務中出現的問題或者需求，往往是“紙上談兵”，而無法獨立自主解決。因此，本文依托信管專業課程群和實驗軟件平臺建設項目，在整合專業核心課程，形成專業課程群的基礎上，進行實踐教學平臺的建設。該平臺以培養學生的信息系統開發能力與數據分析能力為目標，整合了教學團隊，軟件平臺和企業等資源，分別形成了課程教學軟件平臺、實踐課程資源平臺、專業實驗室平臺、校外實習基地平臺四大實踐平臺，幫助我校信息管理與信息系統專業的學生提升專業技能和實踐能力。
2實踐教學平臺建設存在的問題
從中國地質大學（武漢）經濟管理學院的信息管理與信息系統專業課程群和實驗軟件平臺建設項目出發，項目組一方面調查了2011年-2015年的信息管理與信息系統專業畢業生的工作情況，了解學生的主要就業行業、崗位、能力需求等，同時對我院現有的信管專業實踐教學平臺建設情況進行分析總結；另一方面，項目組調研了國內外高校的實踐教學平臺建設情況，了解其他高校的信息管理與信息系統專業實踐教學平臺建設的進展與成效。通過上述兩個方面的系統調研，項目組充分意識到我院現有的信管專業實踐教學平臺迫切需要加強建設，以增強學生的專業實踐能力。因此，我們比較分析了我校信息管理與信息系統專業實踐教學平臺建設主要存在以下幾方面的不足：
第一，師生對實踐教學的重要性認識不足。由于專業的特點，實踐教學是信息管理與信息系統專業本科人才培養的重要組成部分，但少數師生對實踐教學的重要性認識不足，還存在著“重知識、輕實踐”的現象，他們認為實踐教學環節僅僅是課堂理論教學中可有可無的輔助。所以，在教學工程中出現了以下現象：一是學生認為實驗課程相比課堂理論知識無關緊要，造成了實驗課的缺勤較多；二是實驗課在考核中占的比例相對較少，造成學生對實驗教學的不夠重視；三是教師相對于理論課對實驗課的要求不高，造成實驗課課堂紀律渙散。這些現象導致實踐教學環節不能很好地支撐理論教學，不僅造成理論知識掌握不牢，而且實踐操作能力也不能得到很好的鍛煉。
第二，軟件平臺對理論課程教學的支撐不夠。信息管理與信息系統專業的課程較多，而且要求的軟件也種類繁雜，而該專業所擁有的軟件不足，設置的實踐教學環節的教學定位未能與課程密切聯系而造成的軟件平臺對專業課程教學缺少強有力的支撐，而且實踐環節的課程設計未能與其專業理論課程完全對應，造成理論課程與實踐內容結合度不夠。
第三，實踐教學方法和手段的新穎性不強。實踐教學環節的課程功能定位不夠清晰，層次不高，硬件設施相對落后，難以滿足學生自主、多元、個性化的學習需求，在一定程度上限制了學生專業素質的提高。同時，有很多實踐教學的方法和手段還是原來的方式，未能隨著社會的發展進行更新。例如：關于數據挖掘的實踐教學還是學生在學習各種數據挖掘及分析方法的基礎上，按照老師的要求和給定的數據進行數據挖掘等實踐的練習。實踐內容不夠新穎，學生學習積極性不高，造成學生實踐操作能力不強。隨著物聯網、云計算、大數據、移動互聯網等信息技術的不斷發展，社會對于信息管理與信息系統專業的人才要求越來越高，不夠前沿的實踐教學方法和手段造成了所培養的人才的實踐能力不能滿足社會的發展需求。
第四，理論教學與企業實踐融合度不高。根據畢業生的反饋調查反映，信息管理與信息系統專業60%以上的畢業生從事信息系統設計開發和維護、系統實施、市場開拓、產品研發等崗位，這些工作均需要學生掌握最新的IT技術應用和管理知識。同時，學生普遍反映數據處理能力和系統實現能力需要加強。因此，迫切需要通過“產教協同”的實習基地的建設將基礎教學與企業實踐相融合，給學生提供更多的實踐技能培訓和實習機會，提升他們的實踐能力。
3實踐教學平臺的建設體系
為了優化教學內容，理順課程之間的內容與聯系，我們將信息管理與信息系統專業的核心課程進行銜接設計和集成，進一步劃分為相互支撐的三個課程群：信息系統設計實現、數據分析與優化決策與電子商務運營。“信息系統設計實現”核心課程群定位于信息系統設計理論和方法等基礎知識的培養，包括《管理信息系統》、《信息系統分析與設計》、《信息系統項目管理》、《ERP原理與應用》四門專業課以及《專業教學實習》；“電子商務運營”核心課程群定位于管理決策在商業管理應用方面應用實踐能力的培養，包括《電子商務》、《信息系統戰略與管理》、《企業電子商務管理》和《供應鏈與物流管理》四門專業課；“數據分析與決策”核心課程群定位于數據驅動的管理決策方面應用實踐能力的培養，包括《決策支持系統》、《數據挖掘》、《商務智能》、《R語言與數據分析》和《python數據分析與機器學習》五門專業課以及《數據分析實訓》。
通過對已有的信管專業實踐教學平臺建設中存在的問題進行分析和總結，依托信息管理與信息系統專業核心課程群建設，我們構建了“課程主導、軟件協同、配套完善、實戰訓練、需求驅動、綜合應用”的實踐教學平臺，主要包括三部分：“課程主導、軟件協同”的課程教學軟件平臺，“配套完善”的實踐課程資源平臺，“實戰訓練”的專業實驗室平臺，“需求驅動、綜合應用”的校外實習基地平臺。
3.1課程教學軟件平臺建設
課程教學軟件平臺建設是在課程群建設和已有軟件的基礎上，完善課程教學軟件建設，形成滿足課程群教學的軟件平臺。首先要保證信管專業教學各個課程群的軟件配備。其次是為教學提供合理配套的最新軟件工具，避免使用過時的教學軟件，使用最新最為實用的軟件，培養學生與社會接軌，真正成為社會所需的應用型人才。
因此，在信息管理與信息系統專業的培養方案里面確定了三項實訓科目：《建模與系統應用實訓》《信息系統設計與開發實訓》和《大數據分析與處理實訓》。通過這三項實訓內容，并與課程內容有機結合起來，學生可以將在課程中學到的知識在實訓中檢驗，看自身是否已經掌握，并且在實訓中補充自己課程知識中忽略的知識點。通過專業課程對應的實訓，來提升學生系統建立、數據分析等方面的能力，在實訓中開拓學生的視野，同時加強學生的專業理論知識的學習。
3.2實踐課程資源平臺建設
信息管理與信息系統專業具有交叉學科的特點，要求所培養的學生具備較強的實踐和動手能力。在構建課程教學軟件平臺基礎上，我們完善實踐課程與資源建設，發揮軟件實驗室的作用，更好支撐對學生實踐動手能力的培養。
首先，我們完成了“信息系統設計實現”課程群的課程案例集“決策支持系統案例集”和“電子商務運營”課程群的課程案例庫“社交商務案例集”，以及“數據分析與決策”課程群的大數據分析數據集“大數據分析數據集”。這些案例集在教學過程中不斷應用，根據學生的反饋進行修改完善。
其次，我們完成了《數據清洗與可視化實驗手冊》、《GAMS軟件實踐應用手冊》等實踐教學指導書。在進行實踐教學過程中，我們可以更好地進行實踐教學，提升實踐教學的效果。并在此基礎上，我們不斷完善教學指導體系。
3.3專業實驗室平臺建設
專業實驗室平臺主要是為信管專業學生構建科研實訓平臺與實戰環境，這主要是彌補傳統的專業實驗課內容設計較為單一、功能定位不夠清晰且較為脫離企業實際需求的不足[10]。
因此，為了培養信息管理與信息系統專業的學生形成數據分析思維，我們指導學生如何從數據采集、清洗到數據挖掘多個方面來鍛煉，從而讓他們可以具備足夠的能力滿足大數據環境下知識管理與智能決策的需要。首先，我們建設了大數據實踐教學軟件實驗室，構建大數據實訓科研平臺，從企業引進先進的軟硬件平臺，以及相關數據和項目案例，為學生搭建起接近企業真實應用的大數據實戰環境，讓學生有機會理解企業業務需求和數據分析，通過實戰訓練，解決實際問題，切實服務于教學與科研。其次，我們結合實踐課程資源，指導學生通過自主設計、團隊合作，完成相關的實驗項目。最后，信息管理與信息系統專業教師與學院的實驗教師一起組建實驗指導教師隊伍，每門課都有相應的實驗指導老師負責進行上課，同時借助企業的力量來培訓實驗指導老師，并以客座教授來引入企業導師加強實驗指導的師資力量。
3.4校外實習基地平臺建設
校外實習基地是企業和高校溝通的橋梁。通過合作，企業可以共享高校的人才和相關的研究設備，高校也可以參與到企業的技術研發工作中，并提升學校的科研能力和學生的就業能力。通過加強校企合作，樹立以就業為導向的教學理念，能夠讓學生盡快適應社會發展對專業人才的能力要求。
我校信息管理與信息系統專業與上海漢得信息技術有限公司、武漢鵬程信息技術有限公司和九派（武漢）全媒體股份有限公司等企業合作建設了實習基地，在校學生參與企業的實際項目中，不僅了解了企業的環境和項目情況，而且在參與項目的工程中熟悉了項目規劃、設計到研發實施的整個流程。學生通過在實習訓練基地實習，學習了實際工作中對信息技術的要求，并通過在校學習彌補與實際工作中的差距，不斷提升自己的工作能力，成為一個專業知識與專業技能“雙過硬”的人才。同時，在學生的實訓過程中，信息管理與信息系統專業教師也加強了與企業相關人員的交流與溝通，共同探討新的教學方式，改進教學內容和方式，提升教學水平，為企業的發展提供更多的實踐性人才。
4所取得的成效
我們形成了信息管理與信息系統專業開放、共享、融合的實踐教學平臺，滿足了專業實訓的需要。該平臺良好地支撐了信息管理與信息系統專業的實踐教學，有力地促進了該專業學生知識、能力、思維和素質的全面協調發展，在四個方面體現了學生實踐動手能力的提升：
（1）在信息管理與信息系統專業學生的畢業設計中，學生對于信息系統實現完整程度有了明顯的進步，數據分析的能力也有顯著提升。在畢業設計中，信息管理與信息系統專業更多學生以數據分析作為論文選題，論文質量很高，多篇論文獲得校級、湖北省優秀論文。
（2）信息管理與信息系統專業學生積極申請各類別的大學生科研計劃、社會實踐活動，積極參加國家級、省級全國數學建模競賽、挑戰杯等各類科技競賽活動，獲得了豐碩成果。例如在數學模型競賽和數據分析競賽中學生參與度和獲獎方面取得了極大的進步：2018年僅有3位信息管理與信息系統專業學生在這兩個方面獲得省部級獎項，在2019年有20余位信息管理與信息系統專業學生獲得了省部級以上的獎項，其中3項國際級獲獎。
（3）信息管理與信息系統專業學生實踐能力的提升，使得他們在實習單位更好地走進企業內部，能夠運用自己所學的知識去處理實際工作中遇到的問題，將理論與實踐結合，進而進一步增強自身實踐能力，提升專業技能，更好地完成實習中的任務。因此，信息管理與信息系統專業學生在就業方面無論是就業的質量和數量方面都有了很大的提高。
（4）信息管理與信息系統專業學生積極參與“學術領航”活動，在學習專業知識的同時，鍛煉科研能力，從理論與科研結合方面來更好地提升了實踐能力。因此，信息管理與信息系統專業學生一直保持良好的保研情況，基本上報送到985高校繼續深造。
5總結
數學建模和數據分析范文5
【關鍵詞】工作流引擎云計算業務流程管理商業智能
一、引言
工作流技術原理分為Petri 網、有向圖（DGA）或基于規則描述等[1-3]。通過將工作分解為著色和任務兩部分，按固定規范來執行，它使得工作中固定程序的常規活動，在IT系統中實現成為可能，并實現全過程監控和數據分析[4]；廣泛應用于項目管理、辦公自動化等領域。
C/S模式的傳統集中式工作流能有效解決一般數據分析，如Clementine、SPSS等，但隨著大數據時代的來臨、商業智能（BI）的出現，使得用戶更注重數據顯性、隱形的聯系。但隨著數據規模的爆炸式增長、非結構和半結構化數據的增多、突發性自主分析需求的增大，傳統工作流已無法滿足海量數據的采集清洗、聯機分析（OLAP）和數據挖掘等大數據時代的處理要求[5]。
云計算通過分布式技術，在相對低廉的基礎設施上，提供工作流所需的計算、存儲資源；包括基礎設施服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）[6]等。
開源的Hadoop事實成為云計算上的平臺基礎，當下Hadoop成長為龐大體系，包括海量數據分析、存儲、非結構數據收集處理、任務調度和監控等等。如智能商務平臺BC-PDM就基于Hadoop，將ETL、OLAP、數據挖掘和報表分析云化，以Web方式向用戶提供分析決策服務[8]。
基于著色Petri網原理，本文提出了面向海量數據業務分析的輕量級云工作流引擎，并在Hadoop平臺中部署實現，該引擎運用于某運營商建設工程項目管理系統中。系統中，通過工作流引擎實現項目配置化管理；通過處理單元分配和分布式處理技術，實現流程處理分布式和海量數據實時分析。上線狀態良好，有效支撐運營商內控管理和決策分析。
二、工作流引擎構建
2.1工作流引擎構建原理
當用戶請求到達時，工作流引擎立刻創建過程實例，建立過程實例文件保存過程實例的運行信息。同一過程實例中，選擇結構活動實例化1次或0次，循環結構活動實例化1次或N次，其他活動實例化1次。
同時，引擎將滿足條件的活動實例化，包含活動ID、初始化時間、參與者、應用程序、執行狀態等信息，保存在過程實例文件中并生產用戶工作列表；用戶工作列表分己辦和待辦任務列表兩類，已辦任務列表提供完成任務信息查詢，待辦任務列表提供執行工作項。依據工作流引擎的調度過程，本文將工作流引擎網劃分為過程實例化模塊、活動實例化模塊和任務分配與執行模塊。
2.2工作流活動分解
根據引擎原理，工作流內部數據分為五類：包括組織結構、活動實例、過程實例、活動定義和過程定義；據此定義的工作流引擎數據結構如下。（1）活動定義?；顒有畔⒂苫顒铀鶎龠^程、具體活動和執行用戶信息構成。包括普通活動、and-join、and-join前驅活動、and-split、or-join、or-split、or-split結束活動、begin、end九種。（2）過程定義。定義過程中具體的活動列表內容，包括活動前驅活動和后繼活動兩種。（3）過程實例。過程實例包括對象有實例創建者和過程定義的實例化兩種。（4）活動實例?；顒訉嵗娣旁谌蝿樟斜碇?，存放具體活動在過程實例中的任務。（5）組織結構。組織結構中存放用戶著色和分工，分配相應權限從而對應工作列表中的具體活動。
2.3工作流引擎調度算法
根據過程定義，工作流引擎控制工作流的流轉并分配參與者相應任務，而后自動調用程序執行；包括過程實例化模塊、活動實例化模塊和任務分配與執行模塊三部分，具體活動步驟如下：（1）用戶發起請求后，過程實例化模塊將所需執行的流程實例化加入排隊表；（2）從流程中取出第一個活動并實例化，生成活動實例；（3）進行工作項分配、任務分配和模塊執行，從流程實例化排隊表中取出活動分配任務，將工作項存放到用戶工作列表中；（4） 用戶執行工作列表中的任務，并將完成活動放入已辦活動列表中；（5）引擎根據已辦活動從流程實例中獲取下一個活動；如為終止活動則結束；否則轉到（3），執行重新實例化活動，直至流程完成或外部中止；具體調度過程如圖1所示：
三、著色Petri網
3.1著色Petri網原理
20世紀60年代出現了形式化的建模工具Petri網，它采用圖形直觀表示并經數學嚴格證明，但也存在以下缺陷：（1）無數據概念，數據控制必須轉換為網結構，導致模型復雜度的增大；（2）無層次概念，大型模塊無法用子模型來構建。
上述弊端使得Petri網只能為小型系統建模。
1981年，丹麥人Kurt Jensen提出具有層次性的著色Petri網（Colored Petri Net，簡稱CP net或CPN），它用顏色聲明表示托肯的數據類型，用函數表示變遷的激發和著色標識的關系，將庫所與指定的顏色集綁定，指定庫所存儲的資源類型，具有嚴格的形式化描述方法、直觀圖形表達能力和動態仿真特性等特點。在并發系統、通信系統和分布式系統等的建模方面廣泛應用。
CPN可用任意復雜的數據類型作為顏色集，其表達能力上的優勢，可有效解決如下問題：（1）動態工作流生成多種狀態空間，使實際應用結點過多，計算機固化受限問題；（2）運行過程中，從多個可執行的活動產生的路徑不確定和著色申請問題；（3）運行過程中，處理多個實例導致的token消耗和混亂問題。
CPN為九元組[9] （∑，P，T，A，N，C，G，E，I），利用token顏色描述對象屬性。其中，p（s）表示與弧s連接的庫所，Var（exp）表示表達式exp變量集合，CMS表示集合C上的多重集，Type（v）表示變量v類型，對應含義見表1。
3.2CPN觸發分析
m（p）為不同顏色標記的多集合，用于表示庫所中的 token，表示庫所P包含2個顏色為和3個顏色為的令牌，如下方法：
C（m（P））={g，r}=2g+3r（1）
公式（1）表明，每個庫所的顏色集合C（P）定義允許計入的令牌顏色集合，每條弧A的顏色集合包含在C（P）中，而token顏色屬于弧A顏色集合。當觸發規則和弧函數E決定進行轉換時，顏色變換被觸發。
[A]Pj∈ti且[A]Pk∈ti，如果Ef（pi，ti）≤m（pj）且m（pj）可用，則觸發ti，產生新標記m如下：
m（pk）=m（pk）+Ef（ti，pk） （2）
m（pj）=m（pj）-Ef（pi，ti）（3）
當且僅當ti的導入庫所pj包含token與弧f（pj，ti）相關的弧函數Ef（pj，ti）一樣多時，變換ti才被觸發。觸發時，ti使用輸入地Ef（pj，ti）指定數量的顏色token，并存放Ef（ti，pk）指定數量的token到輸出地pk中。即f（pj，ti）弧函數指定應從pj回收的特定顏色token數；f（ti，pk）弧函數指定插入的特定顏色token數。
四、云平臺實現
4.1云平臺部署
算法分析單元通過工作流形成有序結合，最終在云平臺實現BI應用和分析。云平臺包括三部分：（1）Web客戶端：供用戶使用界面；（2）工作流引擎：基于CPN網，實現流程的解析、分發、執行和監控；（3）云平臺：基于Hadoop，融合BI經營分析算法，提供云存儲和云計算服務；將工作流各個活動節點封裝在Web服務的節點中；調用對應的抽象類型實現對不同對象實例的動態加載，最終完成整個流程。
當用戶在Web客戶端提出需求后，云平臺中事務的具體活動步驟如下，如圖2所示：
（1）工作流事務需求提交給工作流引擎處理；工作流引擎結合參數實例化流程，并解析為有向無環圖（DAG），保存到流程列表中；（2）用戶需求為云事務需求，則通過部署模塊解析調用相應BI算法，提交到云平臺；（3）云平臺中的Job Tracker安排執行Job，并通過MapReduce計算模式在分布式文件系統（Hadoop Distributed File System，HDFS）中處理，將最終結果存放到數據庫HBase的BigTable表中；（4）反饋給用戶最終結果，完成整個流程。
4.2系統實現
結合CPN，開發“企業信息化快速開發平臺”的輕量級工作流中間件，該中間件可實現圖形化的流程配置和路由控制。流程實例化可根據參數和規則，動態判定執行節點和執行路徑。某運營商項目管理流程圖中，深色部分表示已執行節點，黑色部分表示無需執行節點，其他淺色節點表示尚需完成流程，如圖3所示。
將工作流中間件、BI分析模塊和0.20.2版本的Hadoopv融合，開發了某運營商工程項目管理信息云服務系統。系統正式部署運行成功，已通過為期3個月的環境和壓力測試。
運營商工程項目類型包含5個大類、18個小類，在系統中均通過工作流中間件，實現可視化配置。流程節點的處理著色和權限與客戶信息分類對應，并融入對上下流程節點的無縫連接和處理個性化要求（如時限要求），如圖4所示。
系統中，單個工程項目文件最小200MB，最大6GB，平均大小在1.2GB左右；全省每年項目約6000個，文件大小共計約7.2TB?？紤]到HDFS分布式存儲和高度容錯機制需求，云平臺所需的存儲空間按3:1擴展，共計24TB。
云平臺環境中，采用1臺IBM3850作為Web服務器和數據庫服務器；1臺IBM3650作為工作流引擎服務器；1臺IBM3650做Hadoop平臺主控服務器；6臺配置為雙路4核Xeon E5405@2GHZ、16G內存、4TGB硬盤的利舊服務器作為云平臺子節點。
在BI分析中，云平臺精細到工作流流程節點顆粒度，進行各流程環節信息統計、分析處理。包括單個項目詳細信息、多緯度項目超時明細、各環節部門運作情況、待辦超時明細和對應著色評估，并能按發起部門、所在區域統計整體建設情況分析和資金預算使用比?；贖adoop的云平臺分析，可實時提供經營分析數據，為企業公平管理和快速決策分析提供有力支撐，如圖5所示。
五、結束語
基于CPN，本文提出一種輕量級的云平臺工作流系統，并實現Saas應用。結合并行BI統計分析能力，融合云平臺分布式計算和存儲能力，為運營商建設工程項目管理提供有效項目管理和經營分析應用。實際使用表明，系統能夠支持省級多用戶的高并發量，而且能夠高效地調用數據分析算法，實時展現數據分析結果。
云平臺中，下一步深入研究可集中在：①云工作流系統效能的進一步提高；②ODS（企業數據倉庫）的建立和數據有效清洗；③包括OLAP、數據挖掘和報表分析云化等BI功能的加強。
參考文獻
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數學建模和數據分析范文6
HyperWorks是Altair公司CAE核心軟件，是一套杰出的企業級CAE仿真平臺解決方案，它整合了一系列一流的工具，包括建模、分析、優化、可視化、流程自動化和數據管理等解決方案，在線性、非線性、結構優化、多體動力學、流體動力學等領域有著廣泛的應用。作為平臺技術，HyperWorks始終遵循開放系統理念的承諾，在其平臺基礎上堅持為客戶提供最為廣泛的商用CAD和CAE軟件交互接口。同時，Altair獲得專利的按需使用的靈活的軟件授權模式，為用戶增加軟件使用的靈活性和投資價值。
目前，HyperWorks包含的產品模塊主要有：HyperMesh/HyperView/HyperGraphHyper Crash、MotionView、HyperMath、solidThinking、SimLab、RADIOSS、AcuSolve、OptiStruct、HyperStudy、MotionSolve、HyperForm、HyperXtrude等。
1.HyperMesh
HyperMesh是全球知名的頂級CAE前處理工具，問世20多年來得到不斷的豐富和完善，適應日新月異的硬件環境和日益增長的模型規模需求，其開放、靈活的特性受到廣泛認可?，F在，HyperMesh作為市場占有率最大的高端前處理工具，被汽車、航空航天、鐵道、電子、船舶、重型機械、包裝和土木工程等眾多行業認可，同時也為生物醫學、納米材料乃至文物保護等基礎研究科學提供了杰出的工具。
2.HyperView
HyperView是目前全球圖形驅動速度最快的CAE仿真和試驗數據的后處理可視化環境之一。它擁有全面的圖形處理和數據處理功能，可以用于處理有限元分析、多體系統仿真和試驗視頻的結果可視化，并支持對實驗及仿真等工程數據進行各類處理。其驚人的三維圖形處理性能和開放的接口，為CAE后處理的速度和集成性建立了新的標準。
3.HyperGraph
HyperGraph是一款非常成熟的數據分析和繪圖工具。其強大的工程數據分析和處理工具幫助用戶從海量的仿真或實驗數據中挖掘出最有價值的信息，并為其提供豐富的可視化報表。
4.HyperCrash
HyperCrash是一款專門為自動創建碰撞分析和安全評估中所需要的高精度模型而設計的前處理軟件。通過流程驅動的工作流和自動化的模型檢查和修正工具，提高了安全性仿真部門的工作效率和仿真結果的精度，幫助用戶為最復雜的碰撞和安全分析建立高質量的模型。
5.MotionView
MotionView為分析師和設計者們提供了一個直觀而強大的接口來研究機械系統。作為多體動力學仿真市場上唯一的獨立于求解器的建模環境，其開放系統設計幫助最終用戶簡化了定制和自動化的工作，實現高度的自動化或交互式建模。
6.HyperMath
HyperMath是一個通用的數值計算環境，使用戶方便地開發和執行定制的數值操作于不同的數據類型，包括與CAE前后處理相關聯的數據。它包含一個強大的和靈活的編程語言，全面的數學和工具庫，集成的代碼開發環境，數據可視化和通用數據格式的直接支持。
7.solidThinking
solidThinking是一款專為設計師打造的三維設計/造型軟件，它幫助用戶輕松、快速、低成本地探索、評估新創意。目前它已被廣泛應用于消費品、首飾配飾、產品包裝、家具設計、建筑工程等領域。其中Inspire模塊更是面向設計工程師的快速概念創新設計優化軟件，其清晰的用戶界面及優異的易用性使得幾乎沒有CAE背景的工程師可以快速掌握，被行業稱為“綠色設計精靈”。
8.SimLab
SimLab是面向工作流程、基于先進的特征識別和映射技術的有限元建模軟件，可以幫助用戶快速而精確地模擬復雜幾何體和復雜裝配模型的工程行為，減少有限元建模中的人為錯誤以及手工創建有限元模型和解釋結果中的巨大時間消耗。
9.RADIOSS
RADIOSS是精確而可靠的多學科求解器，為企業提品在真實使用環境下的性能虛擬仿真，幫助提升產品的剛度、強度、耐用性、NVH特性、碰撞安全性能、可制造性等，并降低物理實驗的成本，提升整體研發效率和質量。RADIOSS融合了線性與非線性結構有限元求解技術、多體動力學仿真技術和流固耦合仿真技術。
10.AcuSolve
AcuSolve是一款領先的基于有限元的通用計算流體動力學（CFD）求解器。它以超凡的穩健性、快速和高精度著稱。AcuSolve簡單的操作界面，方便各層次研發人員使用，既可作為獨立的產品使用也可以無縫集成到現有的設計和分析工具中。
11.OptiStruct
OptiStruct于1993年問世并在次年即獲得《IndustryWeek》年度技術獎，隨后在過去的近20年中不斷證明了其在結構設計領域革命性的創新意義。在航空業，包括Airbus A380、A350、Boeing 787、Dornier 728和F35及國產商業飛機等最新機型的研發全部采用了該技術實現性能提升和減重及復合材料部件優化設計。在汽車、機械和軌道交通領域，OptiStruct則被廣泛用于輕量化設計、強度提升、降噪和減振。在建筑與土木工程領域，OptiStruct則被用于尋找最佳的結構布局。在電子和消費品行業，其帶來了更輕便和耐用的產品。
12.HyperStudy
HyperStudy是一個開放的多學科優化平臺，以其強大的優化引擎調用各類FEA、MBD、CFD求解器，甚至Matlab或Excel等非CAE軟件實現多參數的多學科全局優化。其應用領域極為廣泛，上至“Aurora”火星登陸器，下至各類快速消費品和體育用品。它幫助工程師和設計師改進設計、進行“Whatif”研究、對試驗數據進行相關性研究、優化復雜的多學科設計問題以及評價設計的可靠性和魯棒性。
13.MotionSolve
MotionSolve采用一種新的具有革命性意義的多體動力學表述技術，代表著新一代的多體動力學分析系統。它為分析人員和設計者提供了豐富的建模要素，可以用最少的假設條件準確地建立復雜的機械系統模型。
14.HyperForm
HyperForm是功能全面的基于有限元的金屬鈑金沖壓成型和液壓成型仿真工具，其功能涵蓋從工藝過程設計到模具和零件設計的整個過程。
