數據可視化技術在教務信息數據庫中的應用分析

喬 嵐

（寧夏財經職業技術學院， 寧夏 銀川 750021）

引言

在互聯網高速發展的背景下，使得信息能夠在全球范圍內實現數據傳輸和數據共享，對于教務信息數據庫而言，數據可視化技術在其中占據重要的地位。與此同時，計算機在信息處理技術中發揮著重要的作用，但由于數據庫中的數據量增加，使得計算機數據處理的難度隨之增加。因此，本文結合云計算技術、人工智能計算法在數據處理過程中的實際應用情況，提出高效科學的應用措施[1]。

1 數據可視化技術

大數據技術經過多年的發展，日益成熟。在21世紀初被提出，不僅能夠將大數據中所涵蓋的邏輯、結構等多種構成要素結合，還能憑借圖形化交互式界面將人們對知識的掌握技能與對事物的認知理解與大數據融合，在很大程度上能夠將人工難以解決的問題進行有效的處理。在進行可視化分析處理的過程中，可以將這個過程進行準確分析比作是假設生成，不僅可以使得假設得到進一步的認證，還能借助自動處理方法來完成，例如統計、機器學習等。在人腦的介入過程中，能夠將非均勻數據以及噪聲數據的優勢得以充分的發揮，在進行分析與推理的過程中，不需要借助與先驗模型。可視化分析作為一個典型的交叉研究領域，涉及的領域較廣，例如腦認知、數據分析、信息可視化等。經過不斷的開發，已經從Excel過渡至D3、Visual.ly等多種類型的可視化分析工具，但是對于具有針對性的可視化方法依舊需要研究人員進行不斷的探索與研究[2]。數據可視化技術的發展已經能夠實現多向轉換，在利用計算機技術獲取信息時，可以將數據可視化技術與計算機通訊技術有效結合。對于處理后的數據進行實時存儲，在計算機技術領域中，數據可視化技術打破了傳統技術的局限，使數據的獲得更加便捷、快速，使得語音通訊與視頻通話形成一體化。在此基礎上，數據可視化技術的發展不僅帶動了諸多經濟領域發展，并在教務信息數據庫的應用中發揮了較大的優勢。

2 可視化分析方法的基本原理

2.1 潛意識處理

一小部分視覺屬性能夠借助潛在意識進行分析與判斷，在沒有集中注意力的條件下就可以將信息進行高效地處理。由于人類對顏色、形狀、角度等視覺屬性相對敏感，可以在最短的時間內將其中存在的差別進行有效的區分，可以將位置之間存在的差異進行準確的掌握。因此，可視化技術在設計過程中盡可能地將存有差異的形象借助視覺的特性得以表現，這樣不僅可以幫助人們在最短的時間內將數據所呈現的形式進行準確的分析，還能充分掌握數據中所隱藏的知識[3]。

2.2 格式塔視覺原理

借助事物之間所存在的相近性、相似性、封閉性以及簡單性的原理，將一個孤立的部位以整體的形式得以表現。數據在展示的過程中，要將數據之間的不同屬性借助相近的部位、相似的部位、具有簡單特征的圖形進行描述，避免出現混淆。

3 教務信息數據庫可視化技術的應用

3.1 設計依據

3.1.1 提升模塊的獨立性

借助數據可視化技術對教務信息數據庫進行系統的評價，將模塊分解或者合并，以此來提升模塊的獨立性。要對各個模塊之間的處理功能進行完善以及系統的分析，將公共的處理部分在多個模塊中進行提取，再生成一個個相對獨立的小模塊。對于處理難度相對較高的模塊部分可以借助模塊合并的方式，減少信息之間的傳遞以及對整體數據的引用，在最大程度上降低接口的難易程度。

3.1.2 選取合適的模塊

在進行模塊設計的過程中，要準確掌握模塊的復雜程度，并根據具體的情況進行確定。根據以往的經驗來講，模塊設計在規模上要以一頁紙的大小為準，在這種規模下，能夠便于相關人員進行閱讀與理解。但是也會存在部分特殊情況，在遇到特別案例時，要結合具體的情況與條件進行確定。

3.1.3 選擇契合的深度與寬度

模塊中的層數作為深度，如果深度過大，會影響模塊的整體效果。寬度作為模塊結構中模塊總數的最大值，如果寬度大，會對系統中的結構復雜性產生巨大的影響。扇出作為下級模塊數量，如果扇出過大，會使得模塊的結構呈現過于復雜，致使其所掌握的下級模塊數量較多，經實驗與分析表明，扇出的平均最佳數值應該控制在3到4之間。扇入指的是一個模塊中直接調用它的上下級模塊。如果扇入過大，那就代表上層模塊中使用這個模塊的數目相對較多，這在一定角度而言具有優勢。因此，相對理想的模塊軟件結構應該是：最上層扇出高，中層扇出少，下層用公共模塊[4]。

4 大數據信息處理技術的功能與優勢

4.1 功能

4.1.1 信息采集

信息采集作為計算機信息處理中最基本的功能，在進行信息采集的過程中，要充分確保信息數據的準確性，這也是在進行信息處理與傳輸過程中最為基本的要求，這樣不僅能夠將數據監測建立在信息準確的基礎上，還能最大力度上避免信息數據的最終結果出現錯誤。在完成信息數據采集工作后，要將信息按照所規定的要求進行分類處理，最終確保客戶滿意[5]。

4.1.2 數據存儲

在計算機得到普及之后，對于信息的存儲量以及速度有了更高的要求。這些要求的出現在很大程度上增加了人們在進行信息存儲時的困難程度，但是卻節省了更多時間，實現了人們快速存儲、快速獲取的目的。但是結合目前信息存儲功能的實際發展情況來分析，計算機硬件的能力仍然會受到諸多限制，使得存儲能力不能滿足人們的要求，因此，需要對數據存儲這一功能進行更深一步的分析與創新[6]。

4.1.3 信息安全

在進行計算機信息處理的過程中，必須要將其建立在安全與準確的基礎上，并保障網絡信息處理的可靠性。結合當前互聯網發展的實際情況來分析，需要在整個社會中構建完善、具體、科學、合理的信息安全管理體系。相關單位要加強對信息數據安全的監督與管理，制定信息安全管理體系，并借助法律的手段進行信息數據保護，避免出現信息泄露、信息丟失等問題，在根本上降低信息損失為各單位造成的經濟損失。在此同時，高校要加強計算機技術專業的管理手段，注重培養高素質人才，使學生能夠充分掌握計算機安全管理的相關條例，計算機專業的教師要對信息安全技術進行深入的研究，保障計算機專業的長久發展。在大數據的時代背景下，各項數據的種類相對繁雜，如果借助普通或者是安全等級較低的軟件無法在根本上對信息安全進行全方位的處理。因此，校方要加強投入力度，構建完整的信息安全保護管理系統，以此來保障教務信息數據庫的安全，并進行隨時監督與檢測，保證數據庫中的信息安全。

4.2 優勢

4.2.1 保證獲取信息的時效性

信息的獲取與加工作為計算機信息技術中不可分割的重要內容，這項功能在社會與實際應用中發揮著重要的作用。在進行信息獲取的過程中，將數據庫與計算機的基本功能進行有效的銜接，能夠在最短的時間內獲取定位數據庫中的各項相關信息，相關人員通過信息獲取的結果，進行具體的分析與查詢，這項功能在很大程度上滿足了計算機專業人員的實際需求。相關的工作人員能夠在最短的時間內將目標信息進行定位，不僅能夠保障工作的效率還能提升信息結果獲取的速度。信息獲取加工技術主要包括兩方面，即Hadoop和Spark J技術，信息加工技術在具體的應用過程中，通過信息獲取進行計算機處理工作。

4.2.2 實現數據查詢的完整

數據高效索引技術最開始出現在美國，在最初提出后，在社會上取得的廣泛的關注與應用。當前，業界對索引技術高度重視，在研發與應用的過程中，要以索引的實際應用順利作為主要的出發點，以此進行數據存儲結構的具體分析。在進行研究與應用的過程中，要立足于多個角度，通過對于這種方式的應用，可以實現數據查詢結果的完整性，并使得數據朝向更加優質、準確的構建方向發展。一般來講，數據高效索引技術的主要基礎就是借助相同信息的內容。大數據的時代背景下，信息用戶能夠同搜索引擎查詢自己想要了解的信息，并能夠在最短時間內獲取自己所需要的信息資源。伴隨大數據時代的高速發展，若想真正實現信息與數據的共同發展，需要對信息技術不斷進行更新與優化，從而提升人們的生活水平，并將jaguar信息技術的優勢得以真正的發揮[7]。

5 數據可視化技術在教務信息庫中的應用前景

目前，計算機作為人們日常生活中的主要交流工具，并順應時代發展，推翻傳統的通訊技術的局限。數據可視化技術不再局限于特定的空間內，不論是在空間還是速度上都有了飛躍性的改變與提高。大數據可視化技術將人類的分析與對事物的認知能力引進其中，借助動態的形式將數據分析進行有機的結合，尤其是在規模較大的非結構化數據分析中，在多個領域被廣泛應用。隨數據可視化技術的不斷完善與提高，信息數據技術不但可以與多媒體技術相結合，還實現了數據分析技術。通過計算機通訊技術使人們的生活發生改變，生活變得更加便利，并擴大了活動的空間。打破了傳統的時間與地點的局限，不論是在跨國還是跨時間都能進行交流。計算機的通訊技術讓人們享受到遠距離交流帶來的便捷。利用計算機通訊技術擴大了人與人之間的交流空間，對數據與事件的安全、環境、輿論等的宏觀情況與形勢進行綜合的掌握，并準確掌握事件的發展趨勢，將數據庫中的數據綜合應用，并得出有效的數據分析，在對多種因素進行衡量后，得出達成目標程度。由于現階段信息技術的形式與手段層出不窮，傳統的自動化計算機技術無法準確掌握所有的場景。可視化技術的出現在很大程度上將這種弊端進行有效的緩解，在各類大數據的時代背景下，數據可視化技術能夠將各個數據中的數據、方法、步驟等知識形成視覺元素，將數據可視化技術充分應用至知識領域。利用數據可視化技術不僅能夠為研究人員提供便捷，還能借助數據可視化技術與自動化處理方法聯合使用，將事件的相關要素、關聯與發展趨勢進行有效的分析。對于數據可視化技術的發展展望具體如下。

5.1 探索數據的潛在價值

在大數據的時代背景下，借助數據可視化技術能夠使得數據的獲取途徑更加輕松，在此同時，能夠快速處理數據之間的關系。但是結合當前技術發展的實際情況，有大量潛在的數據在獲取的過程中相對復雜，并具有較大的難度。這就需要不斷進行數據革新，時刻關注社會的發展形勢與人們思想觀念的發展。在進行潛在數據探索的過程中，要構建科學的方法建模，借助當下模式對數據的實際發展情況與前進的趨勢進行具體的分析，并將其轉化為目標的需求[8]。

5.2 物聯網與云計算進行有機結合

物聯網技術在互聯網的基礎上衍生而來，打破了傳統數據獲取的局限性，不再單一地借助虛擬的網絡信息數據，而是能夠將不同的物品進行緊密的銜接與聯合，在很大程度上滿足了人們的需求。在信息處理技術不斷完善的背景下，大數據與云計算能夠在物聯網中得以應用，并高能地服務于物聯網，伴隨云計算技術的不斷成熟，人們的工作與生活中不斷與物聯網相連，并借助云平臺將數據進行存儲與交換。

5.3 云計算網絡實行

現階段，不論是單位還是個人都將云存儲作為一項重要數據存儲選擇，這種數據存儲方式不同于傳統的數據存儲模式，不需要占據大量的空間，也不需要消耗大量設備，主要憑借云計算中的計算機網絡結構就能夠將數據進行準確、安全的存儲。但是就目前云存儲的實際情況來看，技術方面依舊存在諸多不足，但這并不影響人們對這項高效數據處理模式的關注與應用，在很大程度上能夠將網絡中的數據傳輸與計算進行準備分析和存儲。在云計算技術不斷探索與完善的過程中，云技術在大數據中的作用會越來越重要，以此實現高效便捷的計算。

5.4 數據信息開放

計算機技術的不斷提高對社會經濟的發展具有一定的影響，當今時代正處于信息化時代，在新時期的改革背景下，計算機技術成為各項領域重點研發的對象，并且獲得較快的發展。如今，網絡技術已經得到廣泛的普及，使得每個人都能夠成為數據的提供者與使用者，網絡群體的數量逐年遞增，人們在生活與工作中并不是一個單一的個體，而是相互聯系的一個整體。現如今的數據信息不再是僅僅局限于某一個個體，人們擁有自由獲取數據的權利，能夠實現信息共享，不僅能夠提升數據的質量，還能滿足人們的基本需求。因此在大數據的時代背景下，數據信息的開放能夠保證數據傳輸的可持續發展。

5.5 AHP算法實現

在這個頁面中，可以對教師的詳細信息進行教學評價，并在每一項教學的二級指標中進行評價與打分，在進行完打分的項目后，通過數據可視化技術對整體的打分結果進行計算。AHC作為層次分析法中的一種，可以將最終的結果按照不同的層次與比例進行分析，在每個層次中都會有不同的數值比例。在層次分析的過程中，按照不同的層次進行拆分，并將每個層次的比例進行評價，進而分成3個一級指標。在對每個評價指標進行定量分析的過程中，可以提供5個相應的評價標準，例如：（很好，好，一般，差，很差）、（很高、高、一般、低、很低）、（100%、80%、60%、40%、20%，0）等，最終由專家或者相關的評級人員對待評價目標進行評價。

6 結語

數據可視化技術在計算機技術中快速發展，并在教務信息數據庫中取得了實際的應用價值。為了防止數據的丟失或泄露，在研究過程中，要加強對安全與保密技術的處理，在降低數據運行的投資成本的同時，要保證數據庫信息的安全。與此同時，云計算、人工智能算法等多種方法計算機數據處理過程中發揮著重要的作用。在大數據的時代背景下，要保障我國計算機數據處理的長期穩定發展，并將其有效地應用至教務信息數據庫中，對我國教育的整體發展具有重要的意義。