第七章 实际案例中的深化应用（以虚拟案例展开）

[Monira65]

为了更具体地说明，我们设想一个名为“智慧校园学生成长数据平台”的虚拟案例，来展示学生学习数据分析数据库如何深化应用。

案例背景： 某大学旨在通过数据赋能，提升学生个性化培养水平和就业竞争力。

数据库架构特点：

混合存储： 核心学籍与成绩数据存储在关系型数据库；在线学习平台的日志和行为数据存储在NoSQL（如MongoDB）；学生科研项目、竞赛参与等复杂关系数据存储在图数据库。
数据湖作为统一入口： 所有原始数据（包括非结构化 阿尔巴尼亚消费者手机号码清单 的课程视频、学生论坛文本、毕业论文等）先进入数据湖，然后通过ETL/ELT流程加载到数据仓库进行结构化和建模。
实时流处理： 基于Kafka+Flink构建实时流处理通道，实时监测学生课堂签到、在线答题、实验操作等数据，用于即时反馈和预警。
深化应用举例：

精准学业辅导与生涯规划：

数据洞察： 数据库整合了学生各学期成绩、在线学习平台课程完成度、作业提交情况、课程难度评价、以及往届学生就业去向等数据。通过关联分析和机器学习模型，识别出某位学生在特定专业课程上的潜在困难，以及其专业兴趣与就业市场趋势的匹配度。
深化应用： 系统自动推荐相关辅导资源和导师，并基于其兴趣和能力倾向，提供个性化的职业发展路径建议，包括推荐相关实习机会、校友导师，甚至提供模拟面试数据分析，帮助学生补齐短板。