大数据及软件系统原理教学方法分析

2022-12-31霍妍

科教导刊·电子版 2022年31期

霍妍

（吉林警察学院，吉林长春 130117）

0 引言

大数据技术是现代社会中具有重要的应用，并且可以和软件系统的开发技术加以结合，提高软件系统的应用性能。本文首先分析了大数据技术原理和软件系统的开发原理，之后阐述了大数据及软件系统原理的实践教学、教学中的大数据案例分析、教学中的软件系统开发案例分析等内容，最后对这些教学方法的应用进行了介绍，以下进行具体的分析。

1 大数据及软件系统原理

1.1 大数据技术原理

大数据技术是现代信息技术的典型代表，应该加强大数据技术的教学，使得学生掌握这一新兴技术。大数据技术的应用范围很广，如可以利用该技术进行智能化辅助决策。在利用大数据技术进行辅助决策的过程中，对于辅助决策系统的海量信息检索能力要求较高，并且还需要系统具备交叉复现的分析能力、“全信息”运算能力、智能决策执行能力，这些都是精准辅助决策系统所需要具备的基本能力。通过辅助决策系统的这些基本功能，可以为指挥决策者提供按需订制的情报信息，以及多元多维的决策视角。

大数据技术在具体的应用过程中，需要结合数据聚类分析、数据清洗及数据挖掘等技术，充分发挥出大数据中所蕴含的价值信息。对于数据聚类的分析，需要定义好数据的特征向量，并选择好数据的聚类中心，可以采取欧式距离来对数据的类别进行评估分析[1]。根据算法中的要求，将大数据划分成不同的类别，从而实现数据的聚类。之后就可以对每一个类别中的坏数据进行清洗，达到提取出数据中所含规律的目的。

1.2 软件系统的开发原理

在对软件系统进行教学的过程中，需要明确软件系统的基本开发原理，从而使得学生掌握软件系统的形成过程。对于软件系统的开发原理，首先需要软件系统的基本应用需求进行分析，在整个过程中，应该将资料收集全面，保证所开发出的软件系统能够满足各类不同用户的需求。之后就可以采取方法对软件系统进行开发，如可以采取软件集成开发技术。当软件系统开发完毕之后，就可以对所开发出来的软件系统进行测试，保证软件系统的各项功能能够正常发挥。如果在软件系统测试过程中，发现软件系统存在着缺陷，则应及时加以处理。对于软件系统的测试方法，包括了白盒测试和黑盒测试等，这些都是在软件系统教学过程中关键要点。

2 大数据及软件系统原理教学方法分析

2.1 大数据及软件系统原理的实践教学

由于大数据及软件系统的原理教学实践性相对较强，很多知识的掌握都不能仅仅局限于理论教学，这样就不能使得学生真正掌握大数据及软件系统的原理。为此在大数据及软件系统的原理教学当中，应该多采用实践教学的方法，如可以鼓励及引导学生开展软件程序代码的编写，可以为学生提供一个软件开发的平台。这样就可以使得学生在该开发平台上实现某些功能。这样就可以做到实战，有效锻炼学生的软件编写能力、动手能力以及逻辑分析能力。

2.2 教学中的大数据案例分析

对于大数据技术的教学，可以采取某个实际案例进行分析。通过在该案例当中采取大数据分析技术，从而解决实际问题，并且给出有效的应对解决措施，从而体现大数据技术的应用优势。如可以选择某企业用电规律的挖掘为案例，来进行教学。通过利用所掌握的企业用电数据信息，对各类数据进行分析、清洗、挖掘，从而使得企业中不同电力用户的用电规律。利用所得到的用电规律，就可以有针对性地为企业制定出用能优化方案，从而提高企业的能源综合利用效率。通过采取这样的案例教学方式[2]，就可以使得学生真正体会到大数据技术的实际应用价值，提高学生对大数据分析技术的学习兴趣。

2.3 教学中的软件系统开发案例分析

为了使得学生能够更好地掌握软件系统的开发方法和开发流程，可以采取案例分析的方式，以更为直观的方式将软件系统的开发方法和开发流程展示在学生的面前。一般在软件系统的开发当中，涉及软件控制技术，如在汽车充电软件开发案例，通过采取软件控制技术，可以使得汽车在充电过程中更为安全。在软件系统的开发过程中，可以采取多阶段的软件控制技术，并通过软件控制算法来实现软件程序的编写。对于软件控制算法的选择，可以采取PID控制算法、人工智能算法或者是数值计算等算法。这些不同的算法都在实际中得到了广泛的应用，需要根据软件控制系统的具体应用场合，来对软件控制算法加以选择。

3 大数据及软件系统原理教学方法的应用

3.1 教学系统的开发及应用

大数据及软件系统在教学过程中，涉及很多数据分析和软件操作，可以开发出大数据及软件系统的教学系统，这样就可以方便开展接下来的教学任务。在大数据及软件技术教学系统当中，应该具备多种教学功能，如数据分析功能、数据挖掘功能、软件模块开发功能、软件测试功能、软件应用性能分析功能等。教师利用教学系统，就可以方便开展教学任务。同时通过采取多种不同的教学功能模块，也可以使得学生能够以较为轻松的方式掌握大数据技术和软件系统的基本原理，提高教学质量。同时教学系统应该方便教学和学生的应用，人机界面在开发中应该做到友好。

3.2 软件系统的上机模拟教学

软件系统和计算机系统紧密结合，离开计算机系统则难以掌握软件系统的具体工作及运行原理，故在软件系统的教学过程中，应该加强上机模拟教学，提高学生对软件系统的动手和操作能力，以便更好地对软件系统加以理解。对于上机操作，可以给学生布置相应的软件小系统开发任务[3]。如在上文中所提到的利用大数据技术分析出企业的用电规律之后，接下来就可以利用软件技术来开发出企业的能效优化决策系统。

在能效优化决策系统中，包括了能效采集终端、通信网络和用户负荷精准预测及能效优化决策软件等组成。其中能效采集终端将其所采集到的数据信息通过通信网络传输到优化决策软件中，通过软件中程序的分析和计算，输出提高用户的用电能效决策结果。其中对于用户的能效采集终端，应具备对用户能耗的实时监测功能，并通过采集终端中的通信功能模块，将数据上传发送到远程优化决策服务器中。在大用户能效优化决策系统中，除了上述硬件结构之外，还需要加强优化决策系统的软件架构设计。在软件系统中，包括了数据传输软件、传输软件和接收软件等，同时在数据库系统中包括了实时数据库、关系数据库等。同时通过软件系统中编写的大用户能效优化计算程序，对采集到的数据进行集中处理，并以图形界面的方式输出优化决策结果给大用户能效分析人员。在对用户的能效进行优化时，首先需要对用户能耗的组成进行分析，对用户中每一个用电区块的能耗强度按由高到低进行排序。并且利用可视化技术，展示出用户中的每种用电类型在每个时间段下的用电情况，比较的时间可以为年、月、周、日等。同时掌握了用户每一个用电区块以及每一个时间段下的用能情况，就得出了用户用能的时空分布情况，为用户的能效优化奠定了很好的数据基础。将这些基本原理和学生讲清楚之后，就可以安排学生将上述软件系统功能加以实现，从而提高学生解决实际问题的能力，这样就能够提高教学效果，而不是仅仅局限在书本上的知识。

3.3 大数据及软件系统原理教学方法应用趋势分析

由于大数据及软件系统的发展速度很快，每年都会涌现出很多新技术，并且新技术在技术原理上也相对更为复杂。学生在掌握这些新兴技术上会存在着一定的困难，为此在大数据及软件系统原理教学方法上也应加以跟进。如可以积极引入当前的先进技术，并开发出相关的教学工具，同时搭建好相关的开发平台。今后在大数据及软件系统原理教学方法当中，将会逐渐朝着实践化的教学方向发展，并着重提高学生的系统分析和系统开发能力培养上，培养出应用型、实践型技术人才。