数据可视化技术在教务信息数据库中的应用分析

乔 岚

（宁夏财经职业技术学院， 宁夏 银川 750021）

引言

在互联网高速发展的背景下，使得信息能够在全球范围内实现数据传输和数据共享，对于教务信息数据库而言，数据可视化技术在其中占据重要的地位。与此同时，计算机在信息处理技术中发挥着重要的作用，但由于数据库中的数据量增加，使得计算机数据处理的难度随之增加。因此，本文结合云计算技术、人工智能计算法在数据处理过程中的实际应用情况，提出高效科学的应用措施[1]。

1 数据可视化技术

大数据技术经过多年的发展，日益成熟。在21世纪初被提出，不仅能够将大数据中所涵盖的逻辑、结构等多种构成要素结合，还能凭借图形化交互式界面将人们对知识的掌握技能与对事物的认知理解与大数据融合，在很大程度上能够将人工难以解决的问题进行有效的处理。在进行可视化分析处理的过程中，可以将这个过程进行准确分析比作是假设生成，不仅可以使得假设得到进一步的认证，还能借助自动处理方法来完成，例如统计、机器学习等。在人脑的介入过程中，能够将非均匀数据以及噪声数据的优势得以充分的发挥，在进行分析与推理的过程中，不需要借助与先验模型。可视化分析作为一个典型的交叉研究领域，涉及的领域较广，例如脑认知、数据分析、信息可视化等。经过不断的开发，已经从Excel过渡至D3、Visual.ly等多种类型的可视化分析工具，但是对于具有针对性的可视化方法依旧需要研究人员进行不断的探索与研究[2]。数据可视化技术的发展已经能够实现多向转换，在利用计算机技术获取信息时，可以将数据可视化技术与计算机通讯技术有效结合。对于处理后的数据进行实时存储，在计算机技术领域中，数据可视化技术打破了传统技术的局限，使数据的获得更加便捷、快速，使得语音通讯与视频通话形成一体化。在此基础上，数据可视化技术的发展不仅带动了诸多经济领域发展，并在教务信息数据库的应用中发挥了较大的优势。

2 可视化分析方法的基本原理

2.1 潜意识处理

一小部分视觉属性能够借助潜在意识进行分析与判断，在没有集中注意力的条件下就可以将信息进行高效地处理。由于人类对颜色、形状、角度等视觉属性相对敏感，可以在最短的时间内将其中存在的差别进行有效的区分，可以将位置之间存在的差异进行准确的掌握。因此，可视化技术在设计过程中尽可能地将存有差异的形象借助视觉的特性得以表现，这样不仅可以帮助人们在最短的时间内将数据所呈现的形式进行准确的分析，还能充分掌握数据中所隐藏的知识[3]。

2.2 格式塔视觉原理

借助事物之间所存在的相近性、相似性、封闭性以及简单性的原理，将一个孤立的部位以整体的形式得以表现。数据在展示的过程中，要将数据之间的不同属性借助相近的部位、相似的部位、具有简单特征的图形进行描述，避免出现混淆。

3 教务信息数据库可视化技术的应用

3.1 设计依据

3.1.1 提升模块的独立性

借助数据可视化技术对教务信息数据库进行系统的评价，将模块分解或者合并，以此来提升模块的独立性。要对各个模块之间的处理功能进行完善以及系统的分析，将公共的处理部分在多个模块中进行提取，再生成一个个相对独立的小模块。对于处理难度相对较高的模块部分可以借助模块合并的方式，减少信息之间的传递以及对整体数据的引用，在最大程度上降低接口的难易程度。

3.1.2 选取合适的模块

在进行模块设计的过程中，要准确掌握模块的复杂程度，并根据具体的情况进行确定。根据以往的经验来讲，模块设计在规模上要以一页纸的大小为准，在这种规模下，能够便于相关人员进行阅读与理解。但是也会存在部分特殊情况，在遇到特别案例时，要结合具体的情况与条件进行确定。

3.1.3 选择契合的深度与宽度

模块中的层数作为深度，如果深度过大，会影响模块的整体效果。宽度作为模块结构中模块总数的最大值，如果宽度大，会对系统中的结构复杂性产生巨大的影响。扇出作为下级模块数量，如果扇出过大，会使得模块的结构呈现过于复杂，致使其所掌握的下级模块数量较多，经实验与分析表明，扇出的平均最佳数值应该控制在3到4之间。扇入指的是一个模块中直接调用它的上下级模块。如果扇入过大，那就代表上层模块中使用这个模块的数目相对较多，这在一定角度而言具有优势。因此，相对理想的模块软件结构应该是：最上层扇出高，中层扇出少，下层用公共模块[4]。

4 大数据信息处理技术的功能与优势

4.1 功能

4.1.1 信息采集

信息采集作为计算机信息处理中最基本的功能，在进行信息采集的过程中，要充分确保信息数据的准确性，这也是在进行信息处理与传输过程中最为基本的要求，这样不仅能够将数据监测建立在信息准确的基础上，还能最大力度上避免信息数据的最终结果出现错误。在完成信息数据采集工作后，要将信息按照所规定的要求进行分类处理，最终确保客户满意[5]。

4.1.2 数据存储

在计算机得到普及之后，对于信息的存储量以及速度有了更高的要求。这些要求的出现在很大程度上增加了人们在进行信息存储时的困难程度，但是却节省了更多时间，实现了人们快速存储、快速获取的目的。但是结合目前信息存储功能的实际发展情况来分析，计算机硬件的能力仍然会受到诸多限制，使得存储能力不能满足人们的要求，因此，需要对数据存储这一功能进行更深一步的分析与创新[6]。

4.1.3 信息安全

在进行计算机信息处理的过程中，必须要将其建立在安全与准确的基础上，并保障网络信息处理的可靠性。结合当前互联网发展的实际情况来分析，需要在整个社会中构建完善、具体、科学、合理的信息安全管理体系。相关单位要加强对信息数据安全的监督与管理，制定信息安全管理体系，并借助法律的手段进行信息数据保护，避免出现信息泄露、信息丢失等问题，在根本上降低信息损失为各单位造成的经济损失。在此同时，高校要加强计算机技术专业的管理手段，注重培养高素质人才，使学生能够充分掌握计算机安全管理的相关条例，计算机专业的教师要对信息安全技术进行深入的研究，保障计算机专业的长久发展。在大数据的时代背景下，各项数据的种类相对繁杂，如果借助普通或者是安全等级较低的软件无法在根本上对信息安全进行全方位的处理。因此，校方要加强投入力度，构建完整的信息安全保护管理系统，以此来保障教务信息数据库的安全，并进行随时监督与检测，保证数据库中的信息安全。

4.2 优势

4.2.1 保证获取信息的时效性

信息的获取与加工作为计算机信息技术中不可分割的重要内容，这项功能在社会与实际应用中发挥着重要的作用。在进行信息获取的过程中，将数据库与计算机的基本功能进行有效的衔接，能够在最短的时间内获取定位数据库中的各项相关信息，相关人员通过信息获取的结果，进行具体的分析与查询，这项功能在很大程度上满足了计算机专业人员的实际需求。相关的工作人员能够在最短的时间内将目标信息进行定位，不仅能够保障工作的效率还能提升信息结果获取的速度。信息获取加工技术主要包括两方面，即Hadoop和Spark J技术，信息加工技术在具体的应用过程中，通过信息获取进行计算机处理工作。

4.2.2 实现数据查询的完整

数据高效索引技术最开始出现在美国，在最初提出后，在社会上取得的广泛的关注与应用。当前，业界对索引技术高度重视，在研发与应用的过程中，要以索引的实际应用顺利作为主要的出发点，以此进行数据存储结构的具体分析。在进行研究与应用的过程中，要立足于多个角度，通过对于这种方式的应用，可以实现数据查询结果的完整性，并使得数据朝向更加优质、准确的构建方向发展。一般来讲，数据高效索引技术的主要基础就是借助相同信息的内容。大数据的时代背景下，信息用户能够同搜索引擎查询自己想要了解的信息，并能够在最短时间内获取自己所需要的信息资源。伴随大数据时代的高速发展，若想真正实现信息与数据的共同发展，需要对信息技术不断进行更新与优化，从而提升人们的生活水平，并将jaguar信息技术的优势得以真正的发挥[7]。

5 数据可视化技术在教务信息库中的应用前景

目前，计算机作为人们日常生活中的主要交流工具，并顺应时代发展，推翻传统的通讯技术的局限。数据可视化技术不再局限于特定的空间内，不论是在空间还是速度上都有了飞跃性的改变与提高。大数据可视化技术将人类的分析与对事物的认知能力引进其中，借助动态的形式将数据分析进行有机的结合，尤其是在规模较大的非结构化数据分析中，在多个领域被广泛应用。随数据可视化技术的不断完善与提高，信息数据技术不但可以与多媒体技术相结合，还实现了数据分析技术。通过计算机通讯技术使人们的生活发生改变，生活变得更加便利，并扩大了活动的空间。打破了传统的时间与地点的局限，不论是在跨国还是跨时间都能进行交流。计算机的通讯技术让人们享受到远距离交流带来的便捷。利用计算机通讯技术扩大了人与人之间的交流空间，对数据与事件的安全、环境、舆论等的宏观情况与形势进行综合的掌握，并准确掌握事件的发展趋势，将数据库中的数据综合应用，并得出有效的数据分析，在对多种因素进行衡量后，得出达成目标程度。由于现阶段信息技术的形式与手段层出不穷，传统的自动化计算机技术无法准确掌握所有的场景。可视化技术的出现在很大程度上将这种弊端进行有效的缓解，在各类大数据的时代背景下，数据可视化技术能够将各个数据中的数据、方法、步骤等知识形成视觉元素，将数据可视化技术充分应用至知识领域。利用数据可视化技术不仅能够为研究人员提供便捷，还能借助数据可视化技术与自动化处理方法联合使用，将事件的相关要素、关联与发展趋势进行有效的分析。对于数据可视化技术的发展展望具体如下。

5.1 探索数据的潜在价值

在大数据的时代背景下，借助数据可视化技术能够使得数据的获取途径更加轻松，在此同时，能够快速处理数据之间的关系。但是结合当前技术发展的实际情况，有大量潜在的数据在获取的过程中相对复杂，并具有较大的难度。这就需要不断进行数据革新，时刻关注社会的发展形势与人们思想观念的发展。在进行潜在数据探索的过程中，要构建科学的方法建模，借助当下模式对数据的实际发展情况与前进的趋势进行具体的分析，并将其转化为目标的需求[8]。

5.2 物联网与云计算进行有机结合

物联网技术在互联网的基础上衍生而来，打破了传统数据获取的局限性，不再单一地借助虚拟的网络信息数据，而是能够将不同的物品进行紧密的衔接与联合，在很大程度上满足了人们的需求。在信息处理技术不断完善的背景下，大数据与云计算能够在物联网中得以应用，并高能地服务于物联网，伴随云计算技术的不断成熟，人们的工作与生活中不断与物联网相连，并借助云平台将数据进行存储与交换。

5.3 云计算网络实行

现阶段，不论是单位还是个人都将云存储作为一项重要数据存储选择，这种数据存储方式不同于传统的数据存储模式，不需要占据大量的空间，也不需要消耗大量设备，主要凭借云计算中的计算机网络结构就能够将数据进行准确、安全的存储。但是就目前云存储的实际情况来看，技术方面依旧存在诸多不足，但这并不影响人们对这项高效数据处理模式的关注与应用，在很大程度上能够将网络中的数据传输与计算进行准备分析和存储。在云计算技术不断探索与完善的过程中，云技术在大数据中的作用会越来越重要，以此实现高效便捷的计算。

5.4 数据信息开放

计算机技术的不断提高对社会经济的发展具有一定的影响，当今时代正处于信息化时代，在新时期的改革背景下，计算机技术成为各项领域重点研发的对象，并且获得较快的发展。如今，网络技术已经得到广泛的普及，使得每个人都能够成为数据的提供者与使用者，网络群体的数量逐年递增，人们在生活与工作中并不是一个单一的个体，而是相互联系的一个整体。现如今的数据信息不再是仅仅局限于某一个个体，人们拥有自由获取数据的权利，能够实现信息共享，不仅能够提升数据的质量，还能满足人们的基本需求。因此在大数据的时代背景下，数据信息的开放能够保证数据传输的可持续发展。

5.5 AHP算法实现

在这个页面中，可以对教师的详细信息进行教学评价，并在每一项教学的二级指标中进行评价与打分，在进行完打分的项目后，通过数据可视化技术对整体的打分结果进行计算。AHC作为层次分析法中的一种，可以将最终的结果按照不同的层次与比例进行分析，在每个层次中都会有不同的数值比例。在层次分析的过程中，按照不同的层次进行拆分，并将每个层次的比例进行评价，进而分成3个一级指标。在对每个评价指标进行定量分析的过程中，可以提供5个相应的评价标准，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，最终由专家或者相关的评级人员对待评价目标进行评价。

6 结语

数据可视化技术在计算机技术中快速发展，并在教务信息数据库中取得了实际的应用价值。为了防止数据的丢失或泄露，在研究过程中，要加强对安全与保密技术的处理，在降低数据运行的投资成本的同时，要保证数据库信息的安全。与此同时，云计算、人工智能算法等多种方法计算机数据处理过程中发挥着重要的作用。在大数据的时代背景下，要保障我国计算机数据处理的长期稳定发展，并将其有效地应用至教务信息数据库中，对我国教育的整体发展具有重要的意义。