精准数据画像平台，驱动高校智慧运营新发展

随着教育数字化战略的进一步深化，以及大数据技术的成熟，高校数据管理对学生的个性化教育、智慧校园动态监测等提出了新的要求。数据画像作为特征分析与规律挖掘的基础工具，将成为高校数字化、智能化发展的重要基础平台。

基于全流程一体化的数据治理与应用，正方深入研发了“数据画像平台”，助力快速、灵活构建学校画像、专业画像、课程画像、学科画像、师生群像，以及师生个体画像等。

数据画像平台具备多来源数据采集、统一指标管理、标签动态生成、多主题模型搭建、多维画像生成，以及智能预警等功能于一体，助力高校实现全域全场景的数据价值挖掘，赋能高校数字化运营。

正方数据画像平台 · 数据源

画像构建需要全面且高质量的数据，然而实际情况中，高校的教师、学生、专业、课程、学科及众多特征数据分散在多个业务系统，数据质量缺乏保障，难以进行整合分析。

正方数据画像平台支持学校多渠道数据采集，并在校数据仓库基础上构建教师、学生、专业、课程、学科等不同主题库，全面整合数据画像生成所需数据。

正方数据画像平台 · 指标任务

正方数据画像平台 · 指标管理

如何创建合理、科学、全面、统一的评价指标，从而为不同主题画像提供量化评估是数据画像产品的核心竞争力之一。正方数据画像平台通过分解指标体系，进行指标任务构建、指标维度管理、指标信息细化、数据可视化等模块处理，帮助高校统一管理指标体系，发挥数据最大价值。

（1）指标任务构建：从找指标、理指标、管指标三方面来帮助高校流程化的搭建科学的指标体系；

（2）指标维度管理：对高校、学生、教职工、学院、学科等不同维度的指标统一管理；

（3）指标信息细化：支持维护包含指标名称、计量单位、基础分值、所属分类、指标类型、备注信息、评分策略等在内的指标信息，从而为模型搭建、画像分析、预警监测夯实基础；

（4）可视化数据处理：结合业务场景需求，对学校所有系统业务数据进行有机整合、清洗归集，实现数据统一规范。

正方数据画像平台 · 标签管理

高质量的标签是多维画像的生成基础。正方数据画像平台通过给分析对象标注动态标签，帮助学校了解分析对象的特征。平台研发了配套的标签管理体系，形成标签创建、标签管理、标签应用、标签评价，形成标签质量改善的良性闭环，不断提高数据画像平台中标签的质量，确保标签的准确性和可信度，支撑后续多维画像的高效生成和精准分析。

正方数据画像平台 · 模型管理

正方数据画像平台支持高扩展的评价模型搭建。平台支持所有可量化评价场景下的模型搭建，包括教师教学评价、教师科研产出评价、学生学业评价、师德师风评价、学院发展评价、学科发展评价、专业发展评价、课程设置评价等场景。

同时，平台支持多种统计方式，例如：按指标分段、按指标系数、按阶梯算法、按枚举类与自定义公式等，能为不同主题的画像提供量化评估能力支撑。

正方数据画像平台 · 学生个人画像

基于数据、指标、标签、模型，正方数据画像平台根据场景灵活构建出不同主题的画像，包括学校画像、专业画像、课程画像、学科画像、师生群像，以及师生个体画像等。

平台通过生成丰富的画像帮助管理人员更好地了解师生群体、学校发展、学院发展、学科发展、专业发展以及学校课程设置情况，帮助其对相关规律挖掘分析。例如，学业表现优秀的学生的行为特征分析、潜力教师推荐、专业设置分析等。

正方数据画像平台 · 预警管理

正方数据画像平台 · 预警视图

画像生成后，相关的数据、指标、标签和模型保持动态监测。平台支持对教育教学、学生管理、教师发展等不同场景保持实时监测、智能预警。例如，学生挂科预警、未按时上课、未按时就寝、上网超时、异常消费情况；教师教学工作量未达标、科研项目未达标、论文发表未达标等。

管理员基于基于监测结果，一方面对数据、指标、标签和模型进行优化，推进画像分析的科学性，另一方面对实际业务情况进行追踪、处理。平台能自动对异常状况进行预警，通过短信、即时通讯、邮件等不同方式即时发送给相关的责任人，让数据真正大会实际价值。

正方打造的全链路管理数据画像平台，涵盖多源数据、指标体系、动态标签、评价模型、多维画像、智能预警，以数据画像深入释放数据潜力，助力高校教育教学、教师发展、校园治理的高质量发展。