小故事大智慧范文第1篇
小目標 大成效
高瑞紅
開學已經這么長時間了，可是心里老覺得，沒有著落。一天到晚忙的馬不停蹄，可一切仍然是亂糟糟。這幾天，我開始“面壁思過”：反復問自己“今天你要做什么?怎么做會更好?”、“你今天都做了什么?達到要求了嗎?”幾天下來，把自己下了一大跳，原來自己一直都是被牽著鼻子走，毫無計劃而言，更談不上合理安排。如同行尸走肉般的生活、工作，怎么可能會有激情?有創新?
我開始嘗試沉下心來，理出工作的重心，哪些是每天必做的，要求是什么?哪些是需要點滴滲透的，近期目標是什么?我開始更具體的面對自己的工作，自己很清楚能力有限，不可能一蹴而就，只追求日有進步。
我發現自從有了清晰的工作思路，盡管目標是小了，可效果卻比以往要好得多，至少沒有莫名的愁緒，至少是“我要做”的激情。這樣下來與學生的相處也多了幾分融洽。盡管自己的教育教學能力仍然不能得心應手，但我會在積極地心態支配下，不斷探索，不斷提升!
小故事大智慧范文第2篇
歐盟利用大數據實現智慧城市的做法給我們很多啟示。
歐盟對智慧城市的評價分為六個方面：智慧經濟、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧環境、智慧移動性。也就是說智慧城市要促進經濟的發展，要改進和幫助更多大眾的參與，讓老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服務，居住環境更加優化。智慧城市的應用很廣泛，我們都知道有物流、交通、電網、工業、農業、建筑、環境、醫療等方面?，F在我要講的是，智慧城市本身會催生大數據，我們可以看到一個企業會涉及到很多環境，管理環境，開放環境，知識環境、服務環境，過去這些環境的關聯度不夠，那么現在通過數據庫使得這些環境能夠聯合起來，使得企業的效率提高40%-60%，根據賽門鐵克的一份最新調研報告，今天全世界所有企業的信息存儲總量已達2.2ZB，企業平均10PB，大企業更大點，小企業小點。一般企業都會建立數據庫，必須進行數據的集資和數據的挖掘，企業的數據在企業內部已經占有很重要的位置。
(1)智慧經濟
首先大數據在商業上怎么能很好運用，它會分析用戶的購物行為，什么商品搭配在一起會賣得更好，還有很多公司通過分析找到最佳客戶，淘寶數據魔方則是淘寶平臺上的大數據應用方案。那么商家可以了解淘寶平臺上的行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況、消費者行為情況等，并可以據此作出經營決策。
美國有個投資公司分析了全球3.4億微博賬戶留言，判斷民眾情緒，人們高興的時候會買股票，而焦慮的時候會拋售股票，依此決定公司股票的買入或賣出，該公司今年第一季度獲得7%的收益率。
阿里公司根據在淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，從而無需擔保來放貸，目前已放貸300多億元，壞帳率僅0.3%，大大低于商業銀行。
企業通過信息收集很好的掌握企業的運營狀況，分析居民與財務有關的記錄包括貸款申請、租賃、房地產、購買零售商品、納稅申報、水電費繳付、有線電視繳費、電話繳費、報紙與雜志訂閱、機動車檔案等，能夠得出消費者的個人信用評分，從而推斷客戶支付意向與支付能力，發現潛在的欺詐。
IBM日本公司建立了一個經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響制造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI預測值。
印第安納大學學者利用Google提供的心情分析工具，對270萬用戶在2008年3～12月所張貼的970萬條留言，挖掘出用戶happiness、kindness、 alertness、sureness、 vitality 和calmness等六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，準確率達到87%。
利用大數據分析可實現對合理庫存量的管理，華爾街對沖基金依據購物網站顧客評論分析企業產品銷售狀況，華爾街銀行根據求職網站崗位數量推斷就業率。
(2)智慧治理
美國紐約的警察分析交通擁堵與犯罪發生地點的關系，有效改進治安。美國紐約的交通部門從交通違規和事故的統計數據中發現規律，改進了道路設計。
利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集熱點事件與輿情挖掘。
電信運營商擁有大量的手機數據，通過對手機數據的挖掘，不針對個人而是著眼于群體行為，可從中分析：實時動態的流動人口的來源及分布情況;出行和實時交通客流信息及擁塞情況。利用手機用戶身份和位置的檢測可了解突發性事件的聚集情況。
MIT的Reality Mining項目，通過對10萬多人手機的通話、短信和空間位置等信息進行處理，提取人們行為的時空規則性和重復性，進行流行病預警和犯罪預測。
(3)環境監測
對城市的河流進行采樣，通過衛星發布，收集產量的數據，這個數據非常大，通過這個數據分析能夠判別城市中有沒有污染。
(4)智慧醫療
無論是藥品的研發還是商業模式的開發運用數據分析都能夠得到很好的分析，我們醫院里有大量的病例，這里有大量的數據，傳統的普通病例很難挖掘數據，現在變成電子化有利于更高數據挖掘，數據的挖掘有利于發現醫療知識，由于醫療資源的分配不均，因此遠程醫療十分必要，另外，居家監護很重要，谷歌公司與美國疾病控制和預防中心等機構合作，依據網民搜索內容分析全球范圍內流感等病疫傳播狀況，谷歌的判斷與疾控中心的判斷是一致的。
社交網絡為許多慢性病患者提供了臨床癥狀交流和診治經驗分享平臺，醫院借此可獲得足夠多的臨床效果統計。個性化的醫療同樣很重要，我們發現，同樣的治療對一些病人無效，75%癌癥病人，70%的老年癡呆者、50%的關節炎病人、43%的糖尿病患者、40%的哮喘病患者，38%的抑郁癥病人。因為人體對藥品代謝方式的差異取決于個體特定的基因、酶和蛋白質組合，因此基因信息對選擇最優治療非常關鍵。對人體個性體質的挖掘會做到真正意義上的對癥下藥，一個人的基因信息大概1GB。
(5)智能搜索
除此之外，我們還通過網絡進行學習，早期的網絡學習是通過網站專業人員編制的內容，如今我們希望能夠實現更加智能的搜索。隨著移動互聯網的出現，搜索引擎會變成基于語音的智能搜索;基于位置的搜索;基于個性化搜索。
(6)輿情監測
大眾傳播發展的很快，這里包含著大量的數據，例如微博傳播具有裂變性、主動性、即時性、便捷性、交互性、草根性，跟進性和臨場感，每一個微博用戶既是"服務器"，也是"受眾"。中國的微博比社交網絡更熱，因為140個字符的微博在英文和中為分別約等于25個和85個英語單詞，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近兩個月在YouTube上上載的視頻超過了ABC、 NBC和 CBS 電視臺自1948年以來24/7/365 連續播出的內容，而"云平臺+多屏融合"模式已成為智能家居和智能車載等的發展方向。
(7)精準營銷
美國信用營銷分析專家張川告訴《環球時報》記者，在大數據分析的應用上，美國政府和大公司領先新興國家至少20年。15年前，美國的信用卡公司就可以進行數據挖掘實現精準營銷：在合適的時間，通過合適渠道，把合適的營銷信息投送給每個顧客。
(8)犯罪預警
隨著智能電話和電腦網絡的普及，美國政府和大公司把自己的觸角伸到個人生活的每個方面。美國個人的一切在線行為數據都被收集儲存，再加上已被有關機構掌握的個人信用數據、犯罪記錄和人口統計等數據，有關公司和政府機構可以運用數據挖掘的辦法，監控和預測個人的行為，并做出相關決策。
(9)全球安全監測
如美國已具備對全球網絡空間的監視控制能力。斯諾登披露的“棱鏡”計劃，緣于美國政府的“星風”監視計劃。2004年，布什政府通過司法程序，將“星風”監視計劃分拆成由國家安全局執行的4個監視計劃，除“棱鏡”外，還包括“主干道”、“碼頭”和“核子”。其中，“棱鏡”用于監視互聯網個人信息。“核子”則主要負責截獲電話通話者對話內容及關鍵詞。“主干道”和“碼頭”分別對通信和互聯網上數以億兆計的“元數據”進行存儲和分析。“元數據”主要指通話或通信的時間、地點、使用設備、參與者等，不包括電話或郵件等的內容。
(10)市場價格監測
肯尼思·丘基爾是《經濟學家》雜志數據編輯、《大數據：一次將改變我們生活、工作和思考方式的革命》一書的合著者之一，他日前在美國《外交政策》雜志掀起一場有關“大數據時代令隱私保護問題更加突出”的討論。丘基爾舉例說，警方如果要偵破一個城市的加油站是否存在合謀操控價格的“卡特爾行為”，以往要靠線人舉報。但今天，可以做大數據分析——分析該市油價變化和加油站分布情況。通過分析，可以發現正常的價格變化規律，如果價格變化持續異常，就可以懷疑存在價格壟斷的行為。丘基爾認為，大數據的價值在于存儲后的再使用。不過，關鍵的一個問題是，收集、保存一切信息，與隱私保護政策是有沖突的，“保存一切信息是必要的，但是在這么做之前，我們有必要問自己一個問題，即現行的隱私保護政策是不是妨礙了我們正在邁入的大數據世界”。丘基爾提到，社會有必要就此進行大辯論，以便為大數據時代的隱私保護劃定新的邊界。
結束語
美國IT咨詢公司Avanade商業情報部副總裁斯蒂夫·帕爾默告訴《環球時報》記者，大數據是指非常“膨脹”的數據集，用典型的數據分析軟件和工具難以對其進行捕捉、儲存、管理、分享、分析和可視化。大數據有3個特征：一是數據的數量大;二是產生或被吸收的速度和頻率快;三是數據的多樣性。為從大數據中“挖出金礦”，一家企業或機構必須能夠應對大數據上述3個特征。帕爾默說，大數據給人類帶來的真正機遇是把許多信息碎片拼起來，為我們的決策服務。
附：全球頂尖大數據公司一覽
企業名稱：IBM
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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大數據分析平臺。InfoSphere大數據分析平臺包括 BigInsights和Streams，二者互補，Biglnsights基于Hadoop，對大規模的靜態數據進行分析，它提供多節點的分布式計算，可以隨時增加節點，提升數據處理能力。Streams采用內存計算方式分析實時數據。InfoSphere大數據分析平臺還集成了數據倉庫、數據庫、數據集成、業務流程管理等組件。
企業名稱：亞馬遜
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對于云計算和大數據，亞馬遜絕對具有先見之明，早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亞馬遜對Hadoop的需求和應用可謂了若指掌，無論是中小型企業還是大型組織。彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務，運行在亞馬遜彈性計算云(Amazon EC2)和亞馬遜簡單存儲服務(Amazon S3)上。這可是貨真價實的云：面對數據密集型任務，比如互聯網索引、數據挖掘、日志文件分析、機器學習、金融分析、科學模擬和生物信息學研究，用戶需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
除了數據處理外，用戶還可以使用Karmasphere Analyst的基于服務的版本，Karmasphere Analyst是一種可視化工作區，用于在亞馬遜彈性MapReduce上分析數據。用戶還可以提取結果文件，以便在數據庫或者微軟Excel或Tableau等工具中使用。
企業名稱：甲骨文
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甲骨文在近期發布的Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)為許多企業提供了一種處理海量非結構化數據的方法。在2011年10月初召開的Oracle OpenWorld 2011大會上甲骨文正式推出了Oracle大數據機。對于那些正在尋求以更高效的方法來采集、組織和分析海量非結構化數據的企業而言，該產品具有很大的吸引力。
與甲骨文近期推出的其他一體化產品一樣，Oracle大數據機集成了硬件、存儲和軟件，包括Apache Hadoop軟件的開源代碼分發、新的甲骨文NoSQL數據庫和用于統計分析的R語言開源代碼分發。該產品被設計為能夠與甲骨文Database 11g、Oracle Exadata數據庫云服務器，以及針對商業智能應用的新的Oracle Exalytics商業智能云服務器一起協同工作。
企業名稱：谷歌
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谷歌一直是科技行業的領軍者，近年來幾乎在任何一項互聯網科技項目你都能看到谷歌的身影，大數據時代谷歌自然不會錯過。何況如果對其擁有的海量數據進行深入挖掘，這對于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服務的價值無可估量。
BigQuery是Google推出的一項Web服務，用來在云端處理大數據。該服務讓開發者可以使用Google的架構來運行SQL語句對超級大的數據庫進行操作。 BigQuery允許用戶上傳他們的超大量數據并通過其直接進行交互式分析，從而不必投資建立自己的數據中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速掃描高達70TB未經壓縮處理的數據，并且可馬上得到分析結果。大數據在云端模型具備很多優勢，BigQuery服務無需組織提供或建立數據倉庫。而BigQuery在安全性和數據備份服務也相當完善。
去年底該服務只向一小部分開發者開放，現在任何人都可以注冊這項服務。免費帳號可以讓你每月訪問高達100GB的數據，你也可以付費使用額外查詢和存儲空間。
企業名稱：微軟
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微軟研究部門從2006年起就一直致力于某種非常類似于Hadoop的項目，被稱為“Dryad”。今年年初，該計劃通過與SQL Server和Windows Azure云的集成實現了Dryad的產品化。雖然現在微軟還沒有更新，但看上去Dryad似乎將成為在SQL Server平臺上影響大數據愛好者的有力競爭者。
微軟進入這一市場可謂“姍姍來遲”，而且在一定程度上說，數據倉庫分析和內存分析計算市場落下了后腿。2011年初微軟發布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行數據倉庫)，PDW使用了大規模并行處理來支持高擴展性，它可以幫助客戶擴展部署數百TB級別數據的分析解決方案。微軟目前已經開始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社區技術預覽版本的連接器。 該連接器是雙向的，你可以在Hadoop和微軟數據庫服務器之間向前或者向后遷移數據。
微軟在去年推出了基于Azure云平臺的測試版Hadoop服務，今年它承諾會推出與Windows兼容的基于Hadoop的大數據解決方案(Big Data Solution)，這是微軟SQL Server 2012版本(首發日期還不知道)的一部分，現在也不清楚微軟是否會與其他硬件合作伙伴或者相關大數據設備廠商合作。
企業名稱：EMC
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EMC于1979年成立于美國麻州Hopkinton市，1989年開始進入企業數據儲存市場。 EMC公司是全球信息存儲及管理產品、服務和解決方案方面的領先公司。EMC是每一種主要計算平臺的信息存儲標準，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通過EMC的解決方案管理的。
面對大數據時代，EMC公司推出用于支持大數據分析的下一代平臺――EMC Greenplum統一分析平臺(UAP)。Greenplum UAP是一個唯一的統一數據分析平臺，可擴展至其他工具，其獨特之處在于，它將對大數據的認知和分享貫穿整個分析過程，實現比以往更高的商業價值。
企業名稱：Teradata
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Teradata公司(Teradata Corporation，紐約證券交易所交易代碼TDC)是全球領先的數據倉庫，大數據分析和整合營銷管理解決方案供應商，專注于數據庫軟件，數據倉庫專用平臺及企業分析方案。 不久前宣布推出一款集硬件、軟件和服務于一體的全面產品組合——Teradata分析生態系統 (Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系統實現無縫協作，為企業客戶提供分析和更深入的洞察力，幫助其預測商業機會和加速實現商業價值。Teradata Unity 將確保整個Teradata Analytical Ecosystem的同步和統一。為了增強在大數據分析領域的優勢， Teradata還收購Aster Data公司，以增強其非傳統數據分析的能力，突破了SQL分析的限制，協助企業從全部數據中獲取更多價值。
企業名稱：NetApp
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Network Appliance，Inc.(NetApp，美國網域存儲技術有限公司)是IT存儲業界的佼佼者，自1992年創業以來，不斷以創新的理念和領先的技術引領存儲行業的發展。Network Appliance, Inc. (NetApp) 是向目前的數據密集型企業提供統一存儲解決方案的居世界最前列的公司。
NetApp StorageGRID 是一個久經驗證的對象存儲軟件解決方案，設計用于管理 PB 級、全球分布的存儲庫，這些存儲庫包含企業和服務提供商的圖像、視頻和記錄。通過消除數據塊和文件中數據容器的典型約束，NetApp StorageGRID 提供了強大的可擴展性。它支持單個全局命名空間內的數十億個文件或對象和 PB 級容量。
NetApp StorageGRID 實現了智能的數據管理和安全的內容保留。它通過一個具有內置安全性的全局策略引擎來優化數據存放、元數據管理和效率，該引擎管理數據的存儲、放置、保護和檢索的方式。此外，使用數字指紋和加密等技術防止內容受到篡改。
NetApp StorageGRID 有助于隨時隨地提供數據，以便于不間斷地運營。該解決方案被設計為允許靈活進行部署配置，以滿足全球的多站點組織的不同需要。
企業名稱：Sybase
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Sybase公司成立于1984年11月，總部設在美國加州的Emeryville(現為美國加州的Dublin市)。作為全球最大的獨立軟件廠商之一，Sybase公司致力于幫助企業等各種機構進行應用、內容及數據的管理和發布。
Sybase IQ是Sybase公司推出的特別為數據倉庫設計的關系型數據庫。 相比于傳統的“行式存儲”的關系型數據庫， Sybase IQ 使用了獨特的列式存儲方式，在進行分析查詢時，僅需讀取查詢所需的列，其垂直分區策略不僅能夠支持大量的用戶、大規模數據，還可以提交對商業信息的高速訪問，其速度可達到傳統的關系型數據庫的百倍甚至千倍。“隨著 Sybase IQ 不斷地在分析應用 POC 測試中拔得頭籌，有時甚至超過其他對手 100 倍之多”， Gartner 評價道，“ Sybase IQ 逐漸成為從數據集市到企業數據倉庫架構最令人渴望的 DBMS (數據庫管理系統)。”
自 2009 年推出以來， Sybase 陸續發布了 Sybase IQ 15.1 、 15.2 、 15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每個版本都著力于增加新的核心能力以促進更深入的高級分析。Sybase IQ 15.4是面向大數據的高級分析平臺，將大數據轉變成可指揮每個人都行動的情報信息，從而在整個企業的用戶和業務流程范圍內輕松具備大數據的分析能力。
因此，有人說Sybase IQ15.4正在徹底改變“大數據分析”。
企業名稱：惠普
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大數據時代來臨，老牌巨頭惠普也不甘落后。不久前惠普企業服務事業部宣布推出全新服務，幫助客戶更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform ，從而迅速洞悉關鍵的業務信息，輔助決策過程。
Vertica Analytics Platform 讓用戶能夠大規模實時分析物理、虛擬和云環境中的結構化、半結構化和非結構化數據，從而深入洞悉“大數據”。
Advanced Information Services for Vertica 幫助客戶最大化實現 Vertica 分析平臺性能，并構建企業分析專用環境?；萜仗峁脑u估到實施的一系列服務，與客戶共同定義多種交付方式組合，并找出匹配其現有基礎設施的最佳解決方案。
Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，將為實現“瞬捷”企業構建靈活的智能環境。
企業名稱：沃爾瑪
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在這里看到沃爾瑪的身影，可能很多人會有疑問，全球最大的傳統零售業巨頭沃爾瑪怎么就跟大數據扯上關系了?看了下面的介紹你就會明白了。
沃爾瑪是最早通過利用大數據而受益的企業之一，曾經擁有世界上最大的數據倉庫系統。通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，沃爾瑪成為最了解顧客購物習慣的零售商，并創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例。早在2007年，沃爾瑪就已建立了一個超大的數據中心，其存儲能力高達4Pb以上?！督洕鷮W人》在2010年的一篇報道中指出，沃爾瑪的數據量已經是美國國會圖書館的167倍。
沃爾瑪實驗室計劃將沃爾瑪的10個不同的網站整合成一個，同時將一個10個節點的Hadoop集群擴展到250個節點的Hadoop集群。目前實驗室正在設計幾個能將當前像Oracle、Neteeza這樣的開放資源的數據庫進行遷移、整合的工具。
沃爾瑪曾進行了一些列的收購，包括Kosmix(沃爾瑪實驗室前身)、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型創業公司，這些創業公司要么精于數據挖掘和各種算法，要么在移動社交領域有其專長，從此我們就可以看出沃爾瑪進軍移動互聯網和挖掘大數據的決心。相信在沃爾瑪的帶領下，傳統行業也會慢慢意識到大數據的重要性，加速步入大數據時代。
企業名稱：Clustrix
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Clustrix創立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成員。Clustrix可以為SQL數據庫提供專利數據應用方法，幫助人們處理大量的數據，使SQL數據庫無限擴容成為可能。最近Clustrix從Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家風險投資公司處再次獲得價值675萬美元的風險投資，至今已獲融資1200萬美元。Clustrix總部設在美國舊金山，研發中心設在西雅圖。為打開歐洲市場，公司計劃將總部遷至荷蘭的阿姆斯特丹，并將于年底前在印度設立辦公室。
企業名稱：Cloudera
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Cloudera是一家專業從事基于Apache Hadoop的數據管理軟件銷售和服務的公司，總部位于加州帕洛阿爾托，2009年3月發布了第一款商業產品，當時獲得由AccelPartners領投的500萬美元投資。該公司于2010年6月正式推出Cloudera企業產品。 2011年11月募集到4000萬美元風險投資資金，此輪融資由風險投資機構Ignition Partners的合伙人弗蘭克·阿泰勒(Frank Artale)領投。Cloudera之前的投資者頂尖風投機構Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也參與本輪投資。
小故事大智慧范文第3篇
2011年大智慧萬國測評十大金股
(風險提示：股市有風險，投資需謹慎，以下觀點僅供參考!)
1、長江電力(600900)
看點1：蓄水成功到達175米 提升明年發電量
10月26日三峽工程試驗性蓄水成功到達175米，是三峽電站建成后的首次，將有提升長江電力第二年的發電量。機構預計2011年開始三峽電站發電量將達到892億千瓦時。另外，按照集團在建水電站進度，預計“十二五”期間長江電力“十二五”期間年均增長率約15%，成為世界上最大的水力發電企業。
看點2：水電提價預期顯著，股價低估
電力市場化是大勢所趨，隨著水電建設中的環保及移民成本的不斷上升，以及出于水火電同網同價的考量，水電電價都會逐年提升。預計長江電力未來利潤具有連續大幅增長潛力，股價處于嚴重低估。
看點3：有集團資產注入題材
結合三峽總公司與長江電力自身實際，三峽總公司以長江電力為平臺，將水電業務整體上市預期強烈。長江三峽地下電站預計于2011年首批機組投產發電，2012年全部建成。金沙江下游梯級電站建設項目作為中國三峽總公司主營業務相關資產，未來注入上市公司將進一步提升公司價值。
2、威華股份(002240)
看點
1、林板一體化，具有資源和產品質量高雙重優勢：公司是國內位居前列林板一體化生產企業，中纖板年設計生產能力為128萬m3共計8條生產線(另有一條在建)，分別占全國和廣東省中纖板產能的3.2%和28.5%。通過種植速生豐產工業 原料林，具有林地資源優勢。
看點
2、板材價格上漲，業績迎來拐點：公司中纖板業務隨著行業的復蘇以及公司產能的釋放，將迎來拐點，盈利能力將觸底反彈。產品價格走勢在經歷09 年的低潮之后今年連續回升。三季報披露預計2010年業績同比09年將扭虧為盈。
看點
3、退稅政策有望延續
中纖板行業極大地提高了木材的綜合利用率，有效地緩解了林木短缺的矛盾，歷來受國家政策，尤其是稅收政策支持。中纖板行業增值稅即征即退稅收優惠政策明年繼續享受增值稅優惠政策的可能性較大。
另外，高盛全資子公司JD減持接近尾端對未來股價上漲形成利好。截至2010年12月13日收盤，JD公司持有公司1533.44萬股，占總股份的4.9999674%，已首次低于5%。
3、申通地鐵(600834)
公司屬于以地鐵經營為主的城市軌道交通行業，作為國內軌道交通行業唯一的一家上市公司，以上海地鐵一號線的經營為主營業務。在大智慧板塊分類中同時屬新上海概念、運輸物流概念、中價概念、長江三角概念。
看點
1、世博客流提升公司全年收入：根據研究測算，在2010年上海世博期間，世博參觀人數中有20%以上都乘坐了地鐵一號線，地鐵一號線全年客流增長幅度有望在30%左右。
看點
2、大股東集團資產注入預期：公司股東為申通集團，出資比例達56.6%。申通集團作為上海城市軌道交通網絡建設的政府出資代表和市級投資主體，承擔著市政府在城市軌道交通領域的投融資職能。市場普遍認為，申通集團有意將目前運營和在建的17 條地鐵線路分批注入申通地鐵，從而實現集團整體上市。
看點
3、股價調整充分，股東籌碼集中：2010年全年股價跌幅接近17%，估值明顯下跌，而三季報披露前十位股東合計持有流通盤64.69%，且股東人數繼續減少，籌碼趨于集中。大智慧超贏數據顯示目前超大戶、大戶持倉達67.2%。
4、凌鋼股份(600231)
看點
1、鐵礦石資源優勢：公司地處鐵礦石含量豐富的遼寧省，鐵礦石70%來源于公司所在的朝陽地區，而集團自有礦山的鐵精礦品位70%，列全國第一位，尾礦品位3.5%，是全國最低的，這些優勢可使公司取得先機。據我的鋼鐵網監測，截至12月29日，品位63.5%印度粉礦報177-179美元/噸，價格已經比9月中旬以來上漲了20%。
看點
2、業績超預期，凸現估值優勢：前三季度每股收益0.57元，大大超出市場預期，其中三季度EPS為0.23元，顯著高于一季度的0.06元，稍低于二季度的0.28。鐵礦石自給、產品價格及產量提升對業績提升明顯，對應目前價格估值優勢明顯。
看點
3、華夏入主，QFII增倉：:2010年三季報披露，前十大流通股東中有8家為機構投資者，占流通盤11.94%，其中有5家為三季度新進;華夏優勢新進持倉1150萬股，占流通盤3.09%，華寶系3家基金合計持倉1069萬股，占2.87%，2家新進，1家減持;1家QFII大幅增持至918.53萬股。
5、海特高新(002023)
看點1：低空開放，政策鼓勵：國務院、中央軍委11月印發《關于深化我國低空空域管理改革的意見》，對深化我國低空空域管理改革作出部署，2011年開始將在全國推廣改革試點。公司航空維修以及航空培訓兩大業務被認為是最先受益的。受益于低空域開放，預計公司業務將進入高速發展期。
看點2：進軍公務機市場，主營新增亮點：公司和瑞士宜捷航空集團共同投資組建天津宜捷海特航空服務有限公司，打開公司更多盈利空間。新公司主要從事公務機的維修、管理和固定基地運營服務等相關業務，項目計劃一期投資1.5億元，將建成一座可同時進行兩架最大型公務機大修的綜合維修機庫，預計年維修能力40架次。同時，還將為國內外公務機客戶提供飛機托管、全壽命一體化保障等相關服務。
看點3：三季度華夏系3只基金看好：2010年三季報披露，股東人數較上期增加10%，籌碼集中度繼續降低。不過，十大流通股東中有4家基金合計持有3090萬股，其中華夏系3只基金合計持有2590萬股。
6、華域汽車( 600741 )
看點一：
2月10日，江鈴汽車發布1月產銷快訊，公司2011年1月份合計生產各類汽車1.5萬輛，同比增長36.24%;1月份銷售各類汽車2.1萬輛，同比增長39.69%。
研究人員認為，汽車企業在銷量好和估值低的狀況下，有望迎來新一輪反彈行情。作為器部件配套行業，業績有望繼續向好。
看點二：
2011年1月29日公告，預計公司2010歸屬于上市公司股東凈利潤同比增長60%以上;上年同期凈利潤153085萬元。業績增長主要原因：公司抓住2010年國內乘用車市場快速增長的機遇，加大市場開拓力度，優化調整產品結構，不斷提高生產效率，持續深化降本增效，公司經營業績取得穩步提升。
7、海南航空(600221)
看點一：
海島建設資產規模龐大，預計2015年資產規模達到1700 億，業務范圍涵蓋地產、免稅、高爾夫、酒店、商業、農業、游艇等。公司持有海島建設1/3 的股權，將能夠分享國際旅游島盛宴，想象空間巨大。 看點二：
公司以24.6 億元人民幣的價格受讓海南航鵬實業有限公司、海南國旭實業有限公司和海南國善實業有限公司3 家地產項目公司各100%股權，坐擁71 萬平米的商業地產，而國際旅游島細則即將出臺，國人離島免稅政策值得期待，公司持有的資產未來可能具有較大的增值空間。 看點三：
近期持續創出新高的人民幣兌美元匯率意味著航空公司匯兌收益的提高。機構預計，人民幣升值步伐今年將加快，全年升值幅度至少在3%。此外，海南航空短程航線和干線航線少，受高鐵影響最小。成為中國內地首家全球五星級航空公司，也將使得海航品牌影響力進一步提升。
8、光迅科技( 002281 )
看點一：
電子信息產業已經列入新興產業之中，而無論是三網融合，互聯網，物聯網，光纖都是最好的傳輸渠道。伴隨著下一代互聯網、智能光網絡以及FTTX的加速布局，以及政策引導的三網融合、智能電網以及物聯網等，光通信器件的需求迅速放大，公司產能通過募投資金有望在2011年擴張，從而分享光通信網絡的長景氣周期。
看點二：
公司前身是郵電部固定器件研究所，目前最大股東是武漢郵科院，持股比例為46.25%。武漢郵科院為國資委直屬機構，公司的最終控制人為國資委。而相對于無源器件,有源器件領域是一個高技術門檻、高產品附加值的藍海。目前公司的規模已經具有并購的實力,從無源器件向有源器件、芯片等上游領域拓展,可能成為公司穩步擴張的必然選擇。
看點三：高價股權激勵成亮點
2011年1月27日公告，公司股票期權激勵計劃(草案)獲國務院國資委批復，2010年12月9日，公司擬向72名激勵對象授予155.60萬份期權，行權價格43.90元。
9、振華重工
(600320)
看點
公司集裝箱起重機業務基本上進入穩定發展期，未來發展空間有限;海上重型裝備業務是新業務，隨著陸地石油資源的逐漸減少，海上采油業務逐步增多，海工業務發展空間很大。隨著世界造船業務向中國的轉移，再加上國家相關政策的扶持，使得國內海洋工程發展前景更廣闊。
我國海底油氣資源豐富，主要集中在渤海、黃海、東海以及南海北部。大陸架勘探預計石油資源為275.3億噸，天然氣資源為10.6億m3。目前發現率僅為18.5%和9.2%，尚具有很大潛力。
10、智光電氣(002169)
看點1 十二五高壓電網建設提速
1月6日 ，國家電網公司總經理劉振亞在全球首條特高壓輸電線路擴建工程動員會上宣布，“十二五”期間中國將投資超過5000億元，建成“三縱三橫”特高壓交流骨干網架和11項特高壓直流輸電工程。
根據電力工業“十二五”規劃研究編制領導小組編制的《電力工業“十二五”規劃研究報告》，“十二五”期間電源投資約為2 .75萬億元，占全部電力投資的51%，電網投資約2.55萬億元，占電力總投資的48%，較“十一五”約提高3.0個百分點。 看點2 本土設備商受扶持
特高壓線路建設規模等將在“十二五”期間大幅擴容，而且這些投資將首先扶持本土設備供應商，國內電力設備行業也將隨著電網建設的提速迎來黃金發展期。而公司在通用高壓變頻器領域正逐步替代國外產品。
看點 3 定向增發 加速高壓變頻系統產業化
10年11月，公司以16元/股定向增發1185.63萬股，募資18970萬元，加大智能高壓變頻調系統產業化。經估算，項目實施后可新增凈利潤6750余萬元。
小故事大智慧范文第4篇
打開DZH文件夾里的IND文件,將GWIND.SEL(GwInd.sel)文件復制保存下來。重新安裝DZH后再將這個文件
覆蓋到IND里面,打開DZH,你會發現以前的指標都回來了,這樣就不用一個一個的導出了，是不是很方便呀。
大智慧系統升級會清除自編指標的,我就遇到過,平時注意備分,雙擊在internet文件夾下的repair就可備分
重裝大智慧不用重新設定自選板塊的方法
由于設定了好幾個自選板塊，，重裝軟件時都沒了，，所以下力氣找到了一個文件
dzhcfg etwrkic.bk2 "netwrkic.bk2"這個文件就包含了全部自選板塊。。平時復制一個，重裝軟件時拷貝一下即可。。
大智慧備份：dzhinternet epair 個人理財：dzhinvest 自選股：dzhcfg 指標：dzhind 備份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自選股 dzhcfg etwrkic.bk2 主要是自選股 dzhind 指標文件、系統評價、預警功能 dzhlcdb 個人理財
dzhdata k線數據、F10 dzhzhdoc 地雷文件 dzhindExport 新建公式
大智慧的所有指標可以一次備份，你可以X:dzhind可以找到GwInd.dat和GwInd.sel，這兩個是系統公式和自編公式文件。 @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
大智慧資料備份
為保存個性化設置，請在重裝大智慧程序前備份相關的文件 1.備份dzhdata， 里面存放有歷史K線和F10資料; 2.備份dzhind， 里面存放有自定義指標、系統評價、預警功能; 3.備份dzhzhdoc，里面有信息地雷和財務數據;
4.備份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自選股 ;
5.備份dzhcfgselfdzh.dat，里面存放有所選擇的分析師營業部 ; 6.備份dzhlcdb目錄下的所有文件，里面存放有個人理財; (最好把ind, cfg,data目錄都保存下來) 程序安裝完畢后只要將你先前保存的文件復制到相應目錄即可 備份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自選股
以后新安裝大智慧,就可以用這個備份文件覆蓋新安裝文件即可
大智慧1和大智慧新一代，沒有導出保存自選股功能。通過備份自選股文件，可以達到備份效果。
大智慧int版 (經典版 v5.57) 自選股備份在大智慧的安裝目錄 dzhcfg etwrkic.bk2 這個文件，里面存放有自選股。
大智慧新一代(大智慧L2)自選股備份大智慧的安裝目錄 dzh2userdatalock 這個目錄下存放自選股文件。備份你對應的自選股文件即可。
@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
現在計算機一出問題，大家一般就會重新安裝系統。那么如何備份大智慧中的一些數據呢? 方法有兩種：
一、麻煩的辦法：
1、先將現在正在使用的大智慧的文件夾(含全部數據)全部備份到其它盤中。
2、重新安裝操作系統.。
3、再重新安裝大智慧軟件。
4、大智慧軟件安裝好后，用剛才備份到其它盤中的大智慧文件夾，來替換現在重新安裝的大智慧 中的所以文件和文件夾文件夾。(要注意：重新安裝的大智慧的路徑要搞清楚)
5、替換后，運行大智慧，那個你熟悉的大智慧就回來了。
二、利用大智慧本身帶的工具:
1、首先找到要進行備份的大智慧的安裝目錄
2、在這個安裝目錄中有一個“internet”的文件夾，在這個文件夾中有一個名為：repair.exe 的可執行文件
大家雙擊運行它，可以看到下面這個界面
3、根據需要進行相關的選擇進行備份。
4、安裝完系統后，同樣還是使用上邊的repair.exe 文件 ，進行恢復就可以了。 @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
dzh2自定義指標數據備份
點擊數：552 時間：2008-12-29 8:31:32 作者：guguai
1、自選股
dzh2userdatalock
2、自定義公式指標文件
dzh2userdata 文件夾里的 SELFN.DTA 文件
3、重裝大智慧不用重裝指標的好方法
打開DZH文件夾里的IND文件,將GWIND.SEL(GwInd.sel)文件復制保存下來。重新安裝DZH后再將這個文件 覆蓋到IND里面。
1.備份dzhdata， 里面存放有歷史K線和F10資料;
2.備份dzhind， 里面存放有自定義指標、系統評價、預警功能; 3.備份dzhzhdoc，里面有信息地雷和財務數據;
4.備份dzhcfg etwrkic.bk2，里面存放有自選股 ;
5.備份dzhcfgselfdzh.dat，里面存放有所選擇的分析師營業部 ; 6.備份dzhlcdb目錄下的所有文件，里面存放有個人理財;
4、如何備份大智慧新一代選股預警組合條件
打開大智慧新一代的安裝文件夾，進入userdata文件夾，進入SELF文件夾，選擇自己想要備份的CEP文件，復制，備份保存。
5、自編公式備份
x:dzh2userdataUSERDATA下的文件：SELF.DTA
6、大智慧2絕密資料 SUPERSTK下的文件: SYS.DTA 存放系統提供的公式
USERDATA下的文件：
AUTOBLK.CFG:自動板塊設定
SELF.DTA 存放用戶自編的公式
BLOCK文件夾下的文件： *.IBK 板塊指數定義 *.BLK 板塊定義
*.EBK 條件選股結果
SELF 文件夾下的文件： *.WSV 保存頁面文件 ALERT.DAT 歷史預警紀錄 EXTDATA.INF 擴展數據定義 *.CEP 保存組合條件選股條件
TEMPCMPD.CEP測試附加條件 *.INV 用戶個人投資紀錄 *.TPT 保存指標模板
SELF年月日.DTA 每日自動公式備份文件 TEST 文件夾下的文件： *.TST 存放系統測試結果 *.OPT 存放參數優化的結果 PARAM參數指引文件夾
*.PRM 存放參數指引的結果
TABLE文件夾下的文件：
*.ESS數據表文件
*.ESD數據表文件(帶數據保存)
SelfData文件夾下的文件：
*.str 字符串數據
*.oth 與股票無關序列值數據
Pattern 文件夾下的文件
*.PIN 模式匹配設計
*.PWT模式匹配方法
SpotAna文件夾下的文件: *.SPT 定位分析結果
Relate文件夾下的文件: *.RTL 相關分析結果
Posible文件夾下的文件: *.PSB 預測分布設計
DATA件夾下的文件： DAY.DAT 日線數據 EXTDAY.DAT 擴展數據 MIN.DAT 5分鐘線數據
REPORT.DAT 當天的分筆成交數據
STKINFO.DAT 代碼表/即時行情數據/財務數據/除權數據 *.PRP 歷史回憶數據，一天一個文件 NEWS文件夾下的文件：
*.TXT 財經報道、上交所公告、深交所公告
大智慧l2 1. 自定義數據放在x:dzh2userdataselfn.dta中
論壇內很多好心人能用收費版大智慧l2提取出的機構增倉、散戶增倉數據發上來造福大家，大家發的往往是導出的*.txt格式的文件，由于大智慧自定義數據導入導出刷新很費時間，發數據的人可以直接將它做好的數據如x:dzh2userdataselfn.dta中的機構增倉、散戶增倉等文件夾直接壓縮上傳(這些文件夾容量很小壓縮后更小了：如導出的機構增倉.txt大小是6.6兆，而原目錄內的文件只有1.6兆)。
這樣大家下載后直接覆蓋原文件夾即可，不用刷新了?？梢悦馊ゴ蠹宜⑿碌木揲L時間等待。
2. 大智慧的板塊文件放在 dzh2userdatalock 目錄里
3. 把大智慧Level-2目錄下的dzhupdate.exe刪掉直接運行dzh2.exe，可阻止大智慧Level-2自動升級
4. 大智慧、飛狐自定義數據轉換工具
利用它可以 EXCEL轉TXT Excel多表同時轉換;
引入數據按日期排序，對日期重復的數據以新數據覆蓋舊數據 等功能 以下是大智慧、飛狐自定義數據轉換工具的專貼
那里有詳細的使用說明和大智慧飛狐自定義數據引入工具2.0版的下載文件， http://www.chcj.net/viewthread.p ... ;page=1#pid15655538
5. 重裝大智慧L2只需要把 data 文件夾和 userdata 文件夾備份就可以了，重新安裝后覆蓋回去,公式和數據都在，還需要將安裝目錄下的注冊表文件fxj.reg雙擊加入注冊
6. 大智慧自編指標簡單備份:打開DZH文件夾里的IND文件,將GWIND.SEL(GwInd.sel)文件復制保存下來。重新安裝DZH后再將這個文件覆蓋到IND里面,打開DZH,你會發現以前的指標都回來了。打開DZH文件夾里的CFG文件，找到了一個文件：dzhcfg etwrkic.bk2;"netwrkic.bk2"這個文件就包含了全部自選板塊。平時復制一個，重裝軟件時拷貝一下即可.
大智慧安裝動態明細數據,最好斷開網線后安裝.
想安裝以前的動態明細數據,需要先把網線斷開.再把系統的年,月,日,時間調整到要安裝的這天下午盤后.然后安裝----啟動軟件----收盤作業----結束.
安裝多天的方法.比如10的動態明細數據. 下載好數據待用.斷開網線. 把系統的年,月,日,時間調整到第一天的下午15點后.調好后.將第一天的滬深數據解壓覆蓋到相應的文件夾里.然后啟動軟件做收盤作業.結束后關閉軟件,接著再將系統的年,月,日,時間調整到第二天的下午15點后.再將第二天的滬深數據解壓覆蓋到相應的文件夾里,然后再啟動軟件做收盤作業.結束后再關閉軟件. 時空隧道是一種方便快捷的查看過去某一時間的交易情況的方法。它可以將數據定位到指定時間，該時間后的數據將不被顯示，好像時間真的回到了過去。若存儲了分時線數據，還可以再現定位時間的及時行情。另外您還可以通過時空隧道里來實現歷史動態顯示牌的排序，包括指標排序和其它行情排序。
進入時空隧道后，系統顯示一個時鐘，調整時鐘即可以改變定位時間。大智慧新一代支持定位時間自動調整功能，每次點擊對話框底部的按鈕系統自動調整一次定位時間，變化量由"步長"決定，可以從1秒鐘到若干日自由設定;底部最左邊紅色按鈕是自動連續調整按鈕，點擊后會每隔一定時間自動調整一次定位時間，間隔時間由"速度"決定。例如設定步長為30分鐘，速度為60次/分，則系統將按照每分鐘60次的速度調整時空隧道，每次將時間增加30分鐘。
(1，看了上邊的資料，也就是說收盤后你最少得下載1分鐘的數據! 2，時空隧道中是不能夠看到隨時變化的10檔買賣盤和價格的!)
7、大智慧L2文件目錄結構 dzh2
dzh2drvdata(實時數據目錄) ---sh(接收上海股票實時數據) ---sz(接收深圳股票實時數據) ---hk(接收香港股票實時數據)
<如果在電腦時間年月日正確及網絡狀態良好的情況下，分時線出現一條直線或紊亂現象，刪除該文件夾，重新開啟大智慧軟件就可解決。> ------------------------------ dzh2data$$(大盤指數) ---day.dat(日線數據) ---min1.dat(一分鐘數據) ---min.dat(五分鐘數據) ---extday.dat(擴展數據)
---report.dat(當天的分筆數據)
---stkinfo.dat(代碼表/即時行情數據/財務數據/除權數據)
dzh2data$(板塊數據)
dzh2datash(上海市場)
---day.dat(日線數據)<多個股票日線出現錯誤可刪除，再重新下載數據> ---min1.dat(一分鐘數據)<多個股票一分鐘線出現錯誤可刪除，再重新下載數據> ---min.dat(五分鐘數據)<多個股票日線出現錯誤可刪除，再重新下載數據> ---extday.dat(擴展數據)
---report.dat(當天的分筆數據)
---stkinf060.dat(代碼表/即時行情數據/財務數據/除權數據)<多個股票財務數據出現錯誤可刪除，再重新下載數據> ---abh.txt(a股b股h股相關信息)
---*.prp(歷史回憶文件，一天一個文件)<只能通過每天執行收盤獲得該文件，從別的機器拷貝及網上下載軟件均不能識別> <如果軟件中股票價格或dde決策數據不對，建議刪除data文件夾里(除*.prp)所有文件夾及文件，再重新下載數據。>
dzh2datasz(深圳市場) ---day.dat(日線數據) ---min1.dat(一分鐘數據) ---min.dat(五分鐘數據) ---extday.dat(擴展數據)
---report.dat(當天的分筆數據)
---stkinfo060.dat(代碼表/即時行情數據/財務數據/除權數據) ---abh.txt(a股b股h股相關信息)
---*.prp(歷史回憶文件，一天一個文件)
<如果軟件中股票價格數據不對，建議刪除data文件夾里(除*.prp)所有文件夾及文件，再重新下載數據。>
dzh2datahk(香港市場)<同上> dzh2datasf(上海金融期貨指數)<只是一個模擬平臺，要看行情每天要執行收盤，第二天要下載數據再看>
dzh2dataextra(擴展數據)
dzh2datalistpage(平臺數據)
dzh2datadeflayout(默認方案布局)
<與文件夾layout內容一樣，但layout文件夾不能刪除，因為系統不能自動生成layout文件夾，而可以生成deflayout文件夾。>
dzh2dataabh.txt(a股b股h股相關信息)
------------------------------ dzh2userdata(用戶目錄) ---selfn.dta(存入用戶自編的公式) ---freq.,ind(常用指標) ---autoblk.cfg(自動板塊設定)
dzh2userdatalock(板塊定義,包括板塊數據/自選股)
dzh2userdataself(用戶自定義數據，用戶自定義函數) ---dde決策.xml(動態顯示牌中頁面布局文件) <刪除后軟件重啟兩次可自動恢復> ---*.xml(用戶自己新增的頁面) ---*.wsv(保存頁面文件) ---*.cep(保存組合條件選股條件) ---*.inv(個人理財文件) ---self年月日.dta(每日自動公式備分文件) ---alert.dat(歷史預警紀錄)
dzh2userdataIndiTemp ---*.tpt(保存指標模板) ---*.tpm(保存指標模板)
dzh2userdata ote(備忘錄) <即便自己加了備忘，該文件夾里也不保存文件>
dzh2userdataselfline(用戶畫線文件) <保存的文件格式是：sh*.lin、sz*.lin>
dzh2userdatapattern(模式匹配設計)
dzh2userdataspotana(定位分析保存結果) dzh2userdata elate(相關性分析保存結果)
dzh2userdataposible(預測分析設計)
dzh2userdataparam(參數指引)
dzh2userdata est(系統測試、優化保存結果)
dzh2userdata able(數據保存結果)
dzh2userdataimport()
dzh2userdata emp()
dzh2userdatamp() ----------------------------- dzh2update(系統自動更新目錄)
dzh2upgrade(升級文件目錄)
---updatefiles.ini(升級文件)
---update.log(升級日志)
dzh2layout(布局方案設計)---有七種窗口方案 <刪除后只有默認方案，且頁面類型不能切換，軟件不能自動生成，不能刪除該文件夾>
dzh2infcatch(地雷信息目錄)---<每只股票都有相對應的信息地雷，文件格式為*.idx>
dzh2face(圖片文件)---廣告類的圖形 <可刪除，軟件不會自動生成，但影響不大，未遇到這方面的問題>
dzh2 ew(新聞)---<作用不大，遇到問題幾乎為零>
---*.xml(動態顯示牌不同頁面布局文件，如：行情、擴展、財務、統計)
dzh2fxjhqserver.ini(該文件保存了各主站的名稱和ip地址)
dzh2dzhinfo.txt()
dzh2autoupdate.ini(軟件自動升級文件) dzh2fxj.reg(注冊表項文件)<如果沒有鍵盤精靈、沒有股票代碼、開機菜單點擊無效、f10資料欄和菜單欄重合時導入注冊表;一般是軟件安裝或升級出錯要導入;英文版的xp安裝好后一定要導入注冊表> 在英文版的xp里安裝好軟件后，如果出現亂碼，應到網上去下載中文字體庫 DATA 數據目錄 SH上海市場 SZ 深圳市場 SS 板塊指數
SUPERSTK下的文件:
SYS.DTA 存放系統提供的公式
USERDATA下的文件：
AUTOBLK.CFG:自動板塊設定
SELF.DTA 存放用戶自編的公式
BLOCK文件夾下的文件：
*.IBK 板塊指數定義
*.BLK 板塊定義
*.EBK 條件選股結果
SELF 文件夾下的文件：
*.WSV 保存頁面文件
ALERT.DAT 歷史預警紀錄
EXTDATA.INF 擴展數據定義
*.CEP 保存組合條件選股條件
TEMPCMPD.CEP測試附加條件
*.INV 用戶個人投資紀錄
*.TPT 保存指標模板
SELF年月日.DTA 每日自動公式備份文件 TEST 文件夾下的文件：
*.TST 存放系統測試結果
*.OPT 存放參數優化的結果 PARAM參數指引文件夾
*.PRM 存放參數指引的結果
TABLE文件夾下的文件：
*.ESS數據表文件
*.ESD數據表文件(帶數據保存)
SelfData文件夾下的文件：
*.str 字符串數據
*.oth 與股票無關序列值數據
Pattern 文件夾下的文件
*.PIN 模式匹配設計
*.PWT模式匹配方法
SpotAna文件夾下的文件:
*.SPT 定位分析結果
Relate文件夾下的文件:
*.RTL 相關分析結果
Posible文件夾下的文件:
*.PSB 預測分布設計
DATA件夾下的文件：
DAY.DAT 日線數據
EXTDAY.DAT 擴展數據
MIN.DAT 5分鐘線數據
REPORT.DAT 當天的分筆成交數據
STKINFO.DAT 代碼表/即時行情數據/財務數據/除權數據
*.PRP 歷史回憶數據，一天一個文件 NEWS文件夾下的文件：
*.TXT 財經報道、上交所公告、深交所公告 大智慧應該備份哪個文件? 簡單備份法：
x:dzh2data,x:dzh2userdata兩個文件夾壓縮一下，備份。(最笨就是最簡單的，壓縮時間很長啊 )
很小的一些備份
1、x:dzh2userdataSELF 壓縮備份，SELF文件夾內容：
*.WSV 保存頁面文件、ALERT.DAT 歷史預警紀錄、
EXTDATA.INF 擴展數據定義、*.CEP 保存組合條件選股條件、TEMPCMPD.CEP測試附加條件、*.INV 用戶個人投資紀錄
*.TPT 保存指標模板、 SELF年月日.DTA 每日自動公式備份文件
2、自編公式備份：x:dzh2userdataUSERDATA下的文件：SELF.DTA
3、自定義數據文件：x:dzh2userdataSelfData下的文件：selfdata.idx、SelfData.dta
4、x:dzh
小故事大智慧范文第5篇
歐盟利用大數據實現智慧城市的做法給我們很多啟示。
歐盟對智慧城市的評價分為六個方面：智慧經濟、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧環境、智慧移動性。也就是說智慧城市要促進經濟的發展，要改進和幫助更多大眾的參與，讓老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服務，居住環境更加優化。智慧城市的應用很廣泛，我們都知道有物流、交通、電網、工業、農業、建筑、環境、醫療等方面?，F在我要講的是，智慧城市本身會催生大數據，我們可以看到一個企業會涉及到很多環境，管理環境，開放環境，知識環境、服務環境，過去這些環境的關聯度不夠，那么現在通過數據庫使得這些環境能夠聯合起來，使得企業的效率提高40%-60%，根據賽門鐵克的一份最新調研報告，今天全世界所有企業的信息存儲總量已達2.2ZB，企業平均10PB，大企業更大點，小企業小點。一般企業都會建立數據庫，必須進行數據的集資和數據的挖掘，企業的數據在企業內部已經占有很重要的位置。
(1)智慧經濟
首先大數據在商業上怎么能很好運用，它會分析用戶的購物行為，什么商品搭配在一起會賣得更好，還有很多公司通過分析找到最佳客戶，淘寶數據魔方則是淘寶平臺上的大數據應用方案。那么商家可以了解淘寶平臺上的行業宏觀情況、自己品牌的市場狀況、消費者行為情況等，并可以據此作出經營決策。
美國有個投資公司分析了全球3.4億微博賬戶留言，判斷民眾情緒，人們高興的時候會買股票，而焦慮的時候會拋售股票，依此決定公司股票的買入或賣出，該公司今年第一季度獲得7%的收益率。
阿里公司根據在淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，從而無需擔保來放貸，目前已放貸300多億元，壞帳率僅0.3%，大大低于商業銀行。
企業通過信息收集很好的掌握企業的運營狀況，分析居民與財務有關的記錄包括貸款申請、租賃、房地產、購買零售商品、納稅申報、水電費繳付、有線電視繳費、電話繳費、報紙與雜志訂閱、機動車檔案等，能夠得出消費者的個人信用評分，從而推斷客戶支付意向與支付能力，發現潛在的欺詐。
IBM日本公司建立了一個經濟指標預測系統，從互聯網新聞中搜索影響制造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI預測值。
印第安納大學學者利用Google提供的心情分析工具，對270萬用戶在2008年3～12月所張貼的970萬條留言，挖掘出用戶happiness、kindness、 alertness、sureness、 vitality 和calmness等六種心情，進而對道瓊斯工業指數的變化進行預測，準確率達到87%。
利用大數據分析可實現對合理庫存量的管理，華爾街對沖基金依據購物網站顧客評論分析企業產品銷售狀況，華爾街銀行根據求職網站崗位數量推斷就業率。
(2)智慧治理
美國紐約的警察分析交通擁堵與犯罪發生地點的關系，有效改進治安。美國紐約的交通部門從交通違規和事故的統計數據中發現規律，改進了道路設計。
利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集熱點事件與輿情挖掘。
電信運營商擁有大量的手機數據，通過對手機數據的挖掘，不針對個人而是著眼于群體行為，可從中分析：實時動態的流動人口的來源及分布情況;出行和實時交通客流信息及擁塞情況。利用手機用戶身份和位置的檢測可了解突發性事件的聚集情況。
MIT的Reality Mining項目，通過對10萬多人手機的通話、短信和空間位置等信息進行處理，提取人們行為的時空規則性和重復性，進行流行病預警和犯罪預測。
(3)環境監測
對城市的河流進行采樣，通過衛星發布，收集產量的數據，這個數據非常大，通過這個數據分析能夠判別城市中有沒有污染。
(4)智慧醫療
無論是藥品的研發還是商業模式的開發運用數據分析都能夠得到很好的分析，我們醫院里有大量的病例，這里有大量的數據，傳統的普通病例很難挖掘數據，現在變成電子化有利于更高數據挖掘，數據的挖掘有利于發現醫療知識，由于醫療資源的分配不均，因此遠程醫療十分必要，另外，居家監護很重要，谷歌公司與美國疾病控制和預防中心等機構合作，依據網民搜索內容分析全球范圍內流感等病疫傳播狀況，谷歌的判斷與疾控中心的判斷是一致的。
社交網絡為許多慢性病患者提供了臨床癥狀交流和診治經驗分享平臺，醫院借此可獲得足夠多的臨床效果統計。個性化的醫療同樣很重要，我們發現，同樣的治療對一些病人無效，75%癌癥病人，70%的老年癡呆者、50%的關節炎病人、43%的糖尿病患者、40%的哮喘病患者，38%的抑郁癥病人。因為人體對藥品代謝方式的差異取決于個體特定的基因、酶和蛋白質組合，因此基因信息對選擇最優治療非常關鍵。對人體個性體質的挖掘會做到真正意義上的對癥下藥，一個人的基因信息大概1GB。
(5)智能搜索
除此之外，我們還通過網絡進行學習，早期的網絡學習是通過網站專業人員編制的內容，如今我們希望能夠實現更加智能的搜索。隨著移動互聯網的出現，搜索引擎會變成基于語音的智能搜索;基于位置的搜索;基于個性化搜索。
(6)輿情監測
大眾傳播發展的很快，這里包含著大量的數據，例如微博傳播具有裂變性、主動性、即時性、便捷性、交互性、草根性，跟進性和臨場感，每一個微博用戶既是"服務器"，也是"受眾"。中國的微博比社交網絡更熱，因為140個字符的微博在英文和中為分別約等于25個和85個英語單詞，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近兩個月在YouTube上上載的視頻超過了ABC、 NBC和 CBS 電視臺自1948年以來24/7/365 連續播出的內容，而"云平臺+多屏融合"模式已成為智能家居和智能車載等的發展方向。
(7)精準營銷
美國信用營銷分析專家張川告訴《環球時報》記者，在大數據分析的應用上，美國政府和大公司領先新興國家至少20年。15年前，美國的信用卡公司就可以進行數據挖掘實現精準營銷：在合適的時間，通過合適渠道，把合適的營銷信息投送給每個顧客。
(8)犯罪預警
隨著智能電話和電腦網絡的普及，美國政府和大公司把自己的觸角伸到個人生活的每個方面。美國個人的一切在線行為數據都被收集儲存，再加上已被有關機構掌握的個人信用數據、犯罪記錄和人口統計等數據，有關公司和政府機構可以運用數據挖掘的辦法，監控和預測個人的行為，并做出相關決策。
(9)全球安全監測
如美國已具備對全球網絡空間的監視控制能力。斯諾登披露的“棱鏡”計劃，緣于美國政府的“星風”監視計劃。2004年，布什政府通過司法程序，將“星風”監視計劃分拆成由國家安全局執行的4個監視計劃，除“棱鏡”外，還包括“主干道”、“碼頭”和“核子”。其中，“棱鏡”用于監視互聯網個人信息。“核子”則主要負責截獲電話通話者對話內容及關鍵詞。“主干道”和“碼頭”分別對通信和互聯網上數以億兆計的“元數據”進行存儲和分析。“元數據”主要指通話或通信的時間、地點、使用設備、參與者等，不包括電話或郵件等的內容。
(10)市場價格監測
肯尼思·丘基爾是《經濟學家》雜志數據編輯、《大數據：一次將改變我們生活、工作和思考方式的革命》一書的合著者之一，他日前在美國《外交政策》雜志掀起一場有關“大數據時代令隱私保護問題更加突出”的討論。丘基爾舉例說，警方如果要偵破一個城市的加油站是否存在合謀操控價格的“卡特爾行為”，以往要靠線人舉報。但今天，可以做大數據分析——分析該市油價變化和加油站分布情況。通過分析，可以發現正常的價格變化規律，如果價格變化持續異常，就可以懷疑存在價格壟斷的行為。丘基爾認為，大數據的價值在于存儲后的再使用。不過，關鍵的一個問題是，收集、保存一切信息，與隱私保護政策是有沖突的，“保存一切信息是必要的，但是在這么做之前，我們有必要問自己一個問題，即現行的隱私保護政策是不是妨礙了我們正在邁入的大數據世界”。丘基爾提到，社會有必要就此進行大辯論，以便為大數據時代的隱私保護劃定新的邊界。
結束語
美國IT咨詢公司Avanade商業情報部副總裁斯蒂夫·帕爾默告訴《環球時報》記者，大數據是指非常“膨脹”的數據集，用典型的數據分析軟件和工具難以對其進行捕捉、儲存、管理、分享、分析和可視化。大數據有3個特征：一是數據的數量大;二是產生或被吸收的速度和頻率快;三是數據的多樣性。為從大數據中“挖出金礦”，一家企業或機構必須能夠應對大數據上述3個特征。帕爾默說，大數據給人類帶來的真正機遇是把許多信息碎片拼起來，為我們的決策服務。
附：全球頂尖大數據公司一覽
企業名稱：IBM
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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大數據分析平臺。InfoSphere大數據分析平臺包括 BigInsights和Streams，二者互補，Biglnsights基于Hadoop，對大規模的靜態數據進行分析，它提供多節點的分布式計算，可以隨時增加節點，提升數據處理能力。Streams采用內存計算方式分析實時數據。InfoSphere大數據分析平臺還集成了數據倉庫、數據庫、數據集成、業務流程管理等組件。
企業名稱：亞馬遜
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對于云計算和大數據，亞馬遜絕對具有先見之明，早在2009年就推出了亞馬遜彈性MapReduce(Amazon Elastic MapReduce)，亞馬遜對Hadoop的需求和應用可謂了若指掌，無論是中小型企業還是大型組織。彈性MapReduce是一項能夠迅速擴展的Web服務，運行在亞馬遜彈性計算云(Amazon EC2)和亞馬遜簡單存儲服務(Amazon S3)上。這可是貨真價實的云：面對數據密集型任務，比如互聯網索引、數據挖掘、日志文件分析、機器學習、金融分析、科學模擬和生物信息學研究，用戶需要多大容量，立即就能配置到多大容量。
除了數據處理外，用戶還可以使用Karmasphere Analyst的基于服務的版本，Karmasphere Analyst是一種可視化工作區，用于在亞馬遜彈性MapReduce上分析數據。用戶還可以提取結果文件，以便在數據庫或者微軟Excel或Tableau等工具中使用。
企業名稱：甲骨文
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甲骨文在近期發布的Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)為許多企業提供了一種處理海量非結構化數據的方法。在2011年10月初召開的Oracle OpenWorld 2011大會上甲骨文正式推出了Oracle大數據機。對于那些正在尋求以更高效的方法來采集、組織和分析海量非結構化數據的企業而言，該產品具有很大的吸引力。
與甲骨文近期推出的其他一體化產品一樣，Oracle大數據機集成了硬件、存儲和軟件，包括Apache Hadoop軟件的開源代碼分發、新的甲骨文NoSQL數據庫和用于統計分析的R語言開源代碼分發。該產品被設計為能夠與甲骨文Database 11g、Oracle Exadata數據庫云服務器，以及針對商業智能應用的新的Oracle Exalytics商業智能云服務器一起協同工作。
企業名稱：谷歌
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谷歌一直是科技行業的領軍者，近年來幾乎在任何一項互聯網科技項目你都能看到谷歌的身影，大數據時代谷歌自然不會錯過。何況如果對其擁有的海量數據進行深入挖掘，這對于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服務的價值無可估量。
BigQuery是Google推出的一項Web服務，用來在云端處理大數據。該服務讓開發者可以使用Google的架構來運行SQL語句對超級大的數據庫進行操作。 BigQuery允許用戶上傳他們的超大量數據并通過其直接進行交互式分析，從而不必投資建立自己的數據中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速掃描高達70TB未經壓縮處理的數據，并且可馬上得到分析結果。大數據在云端模型具備很多優勢，BigQuery服務無需組織提供或建立數據倉庫。而BigQuery在安全性和數據備份服務也相當完善。
去年底該服務只向一小部分開發者開放，現在任何人都可以注冊這項服務。免費帳號可以讓你每月訪問高達100GB的數據，你也可以付費使用額外查詢和存儲空間。
企業名稱：微軟
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微軟研究部門從2006年起就一直致力于某種非常類似于Hadoop的項目，被稱為“Dryad”。今年年初，該計劃通過與SQL Server和Windows Azure云的集成實現了Dryad的產品化。雖然現在微軟還沒有更新，但看上去Dryad似乎將成為在SQL Server平臺上影響大數據愛好者的有力競爭者。
微軟進入這一市場可謂“姍姍來遲”，而且在一定程度上說，數據倉庫分析和內存分析計算市場落下了后腿。2011年初微軟發布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse(PDW，并行數據倉庫)，PDW使用了大規模并行處理來支持高擴展性，它可以幫助客戶擴展部署數百TB級別數據的分析解決方案。微軟目前已經開始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社區技術預覽版本的連接器。 該連接器是雙向的，你可以在Hadoop和微軟數據庫服務器之間向前或者向后遷移數據。
微軟在去年推出了基于Azure云平臺的測試版Hadoop服務，今年它承諾會推出與Windows兼容的基于Hadoop的大數據解決方案(Big Data Solution)，這是微軟SQL Server 2012版本(首發日期還不知道)的一部分，現在也不清楚微軟是否會與其他硬件合作伙伴或者相關大數據設備廠商合作。
企業名稱：EMC
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EMC于1979年成立于美國麻州Hopkinton市，1989年開始進入企業數據儲存市場。 EMC公司是全球信息存儲及管理產品、服務和解決方案方面的領先公司。EMC是每一種主要計算平臺的信息存儲標準，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通過EMC的解決方案管理的。
面對大數據時代，EMC公司推出用于支持大數據分析的下一代平臺――EMC Greenplum統一分析平臺(UAP)。Greenplum UAP是一個唯一的統一數據分析平臺，可擴展至其他工具，其獨特之處在于，它將對大數據的認知和分享貫穿整個分析過程，實現比以往更高的商業價值。
企業名稱：Teradata
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Teradata公司(Teradata Corporation，紐約證券交易所交易代碼TDC)是全球領先的數據倉庫，大數據分析和整合營銷管理解決方案供應商，專注于數據庫軟件，數據倉庫專用平臺及企業分析方案。 不久前宣布推出一款集硬件、軟件和服務于一體的全面產品組合——Teradata分析生態系統 (Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系統實現無縫協作，為企業客戶提供分析和更深入的洞察力，幫助其預測商業機會和加速實現商業價值。Teradata Unity 將確保整個Teradata Analytical Ecosystem的同步和統一。為了增強在大數據分析領域的優勢， Teradata還收購Aster Data公司，以增強其非傳統數據分析的能力，突破了SQL分析的限制，協助企業從全部數據中獲取更多價值。
企業名稱：NetApp
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Network Appliance，Inc.(NetApp，美國網域存儲技術有限公司)是IT存儲業界的佼佼者，自1992年創業以來，不斷以創新的理念和領先的技術引領存儲行業的發展。Network Appliance, Inc. (NetApp) 是向目前的數據密集型企業提供統一存儲解決方案的居世界最前列的公司。
NetApp StorageGRID 是一個久經驗證的對象存儲軟件解決方案，設計用于管理 PB 級、全球分布的存儲庫，這些存儲庫包含企業和服務提供商的圖像、視頻和記錄。通過消除數據塊和文件中數據容器的典型約束，NetApp StorageGRID 提供了強大的可擴展性。它支持單個全局命名空間內的數十億個文件或對象和 PB 級容量。
NetApp StorageGRID 實現了智能的數據管理和安全的內容保留。它通過一個具有內置安全性的全局策略引擎來優化數據存放、元數據管理和效率，該引擎管理數據的存儲、放置、保護和檢索的方式。此外，使用數字指紋和加密等技術防止內容受到篡改。
NetApp StorageGRID 有助于隨時隨地提供數據，以便于不間斷地運營。該解決方案被設計為允許靈活進行部署配置，以滿足全球的多站點組織的不同需要。
企業名稱：Sybase
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Sybase公司成立于1984年11月，總部設在美國加州的Emeryville(現為美國加州的Dublin市)。作為全球最大的獨立軟件廠商之一，Sybase公司致力于幫助企業等各種機構進行應用、內容及數據的管理和發布。
Sybase IQ是Sybase公司推出的特別為數據倉庫設計的關系型數據庫。 相比于傳統的“行式存儲”的關系型數據庫， Sybase IQ 使用了獨特的列式存儲方式，在進行分析查詢時，僅需讀取查詢所需的列，其垂直分區策略不僅能夠支持大量的用戶、大規模數據，還可以提交對商業信息的高速訪問，其速度可達到傳統的關系型數據庫的百倍甚至千倍。“隨著 Sybase IQ 不斷地在分析應用 POC 測試中拔得頭籌，有時甚至超過其他對手 100 倍之多”， Gartner 評價道，“ Sybase IQ 逐漸成為從數據集市到企業數據倉庫架構最令人渴望的 DBMS (數據庫管理系統)。”
自 2009 年推出以來， Sybase 陸續發布了 Sybase IQ 15.1 、 15.2 、 15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每個版本都著力于增加新的核心能力以促進更深入的高級分析。Sybase IQ 15.4是面向大數據的高級分析平臺，將大數據轉變成可指揮每個人都行動的情報信息，從而在整個企業的用戶和業務流程范圍內輕松具備大數據的分析能力。
因此，有人說Sybase IQ15.4正在徹底改變“大數據分析”。
企業名稱：惠普
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大數據時代來臨，老牌巨頭惠普也不甘落后。不久前惠普企業服務事業部宣布推出全新服務，幫助客戶更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform ，從而迅速洞悉關鍵的業務信息，輔助決策過程。
Vertica Analytics Platform 讓用戶能夠大規模實時分析物理、虛擬和云環境中的結構化、半結構化和非結構化數據，從而深入洞悉“大數據”。
Advanced Information Services for Vertica 幫助客戶最大化實現 Vertica 分析平臺性能，并構建企業分析專用環境?；萜仗峁脑u估到實施的一系列服務，與客戶共同定義多種交付方式組合，并找出匹配其現有基礎設施的最佳解決方案。
Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，將為實現“瞬捷”企業構建靈活的智能環境。
企業名稱：沃爾瑪
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在這里看到沃爾瑪的身影，可能很多人會有疑問，全球最大的傳統零售業巨頭沃爾瑪怎么就跟大數據扯上關系了?看了下面的介紹你就會明白了。
沃爾瑪是最早通過利用大數據而受益的企業之一，曾經擁有世界上最大的數據倉庫系統。通過對消費者的購物行為等非結構化數據進行分析，沃爾瑪成為最了解顧客購物習慣的零售商，并創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例。早在2007年，沃爾瑪就已建立了一個超大的數據中心，其存儲能力高達4Pb以上?！督洕鷮W人》在2010年的一篇報道中指出，沃爾瑪的數據量已經是美國國會圖書館的167倍。
沃爾瑪實驗室計劃將沃爾瑪的10個不同的網站整合成一個，同時將一個10個節點的Hadoop集群擴展到250個節點的Hadoop集群。目前實驗室正在設計幾個能將當前像Oracle、Neteeza這樣的開放資源的數據庫進行遷移、整合的工具。
沃爾瑪曾進行了一些列的收購，包括Kosmix(沃爾瑪實驗室前身)、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型創業公司，這些創業公司要么精于數據挖掘和各種算法，要么在移動社交領域有其專長，從此我們就可以看出沃爾瑪進軍移動互聯網和挖掘大數據的決心。相信在沃爾瑪的帶領下，傳統行業也會慢慢意識到大數據的重要性，加速步入大數據時代。
企業名稱：Clustrix
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Clustrix創立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成員。Clustrix可以為SQL數據庫提供專利數據應用方法，幫助人們處理大量的數據，使SQL數據庫無限擴容成為可能。最近Clustrix從Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家風險投資公司處再次獲得價值675萬美元的風險投資，至今已獲融資1200萬美元。Clustrix總部設在美國舊金山，研發中心設在西雅圖。為打開歐洲市場，公司計劃將總部遷至荷蘭的阿姆斯特丹，并將于年底前在印度設立辦公室。
企業名稱：Cloudera
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Cloudera是一家專業從事基于Apache Hadoop的數據管理軟件銷售和服務的公司，總部位于加州帕洛阿爾托，2009年3月發布了第一款商業產品，當時獲得由AccelPartners領投的500萬美元投資。該公司于2010年6月正式推出Cloudera企業產品。 2011年11月募集到4000萬美元風險投資資金，此輪融資由風險投資機構Ignition Partners的合伙人弗蘭克·阿泰勒(Frank Artale)領投。Cloudera之前的投資者頂尖風投機構Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也參與本輪投資。
小故事大智慧范文第6篇
12月1日,我們來到了臨沂市國家中印軟件創新園,參加了為期兩天的臨沂市智慧教育云平臺的培訓學習,親身感受到了教育科技的發展給教育教學注入的新的活力,它給教育教學帶來了巨大的便利,使我開闊了視野,受益匪淺。
本次培訓的主要內容包括信息技術與學科教學深度融合,智慧教育云平臺資源使用、與21學科資源、題庫資源的應用,拓普學堂、暢言教學通的應用,cs8視頻相關處理、、交互式課件的設計與制作、電子課本資源優化設計、教學設計及分享、網絡備課和網絡教研等。
培訓中,華中師范大學大學李兵教授所作的《信息化教學創新與教師專業化發展》給我留下來深刻的印象。他的報告深入淺出,使我明白了小學數學教學的誤區,教學設計、教學環境駕馭、玩轉數字化資源、云平臺對教學的促進作用,令人耳目一新。
在臨沂市智慧教育云平臺,我學習了云平臺的相關使用方法。了解了云平臺的資源中心,學習了如何獲取優質的教學資源,如何獲取教學微課等內容。其中教學資源包含導學案、教案、課件、習題、微課等,使資源完全符合本地課堂授課標準,可以直接獲取“21世紀教育資源網”的教學資源。通過這些內容,老師可以取百家之長,為我所用,大大方便了教學資源獲取的時間,感覺這一點對老師們來說非常實用,值得稱贊。
云平臺中的教學通軟件,是為配套觸摸一體機和電子白板所研發的教育信息化軟件,可以將觸摸一體機和電子白板的功能進行特色發揮,其中的電子課本更是一種新穎而實用的教學軟件?？稍陔娮诱n本中添加各種資源,比如圖片、課件、視頻、習題等,進行課本、課件交互使用,同時可以進行部分聚焦,進行重點強調講解,全面滿足課堂教學需要,感覺是教師課堂教學的利器。
本次還對CamtasiaStudio8 進行了學習,CS8 是一款可以錄制微課,并對微課視頻加以編輯的軟件,其中視頻編輯功能強大而實用,視頻可以剪切、刪除、合并,也可以在視頻中加入圖片、背景音樂以及添加標注、水印、放大縮小等功能,大大方便了教師對視頻進行個性化的編輯處理。
第二天進行了教學設計及分享,通過45分鐘的教學設計,我重新認識了教學設計的流程,通過對幾位教師的分享,我理解了教學設計的基本流程,教師學生的教學活動、教學資源和教學工具的使用,為課堂教學打下了良好的基礎。隨后進行了網絡備課和網絡教研的學習,明確了平臺當中如何備課和集備,提高了備課和教研的工作效率,是一個好的舉措。
同時這個平臺還可以快速搭建學校圈,教師圈,班級圈,學生家長也可以注冊使用,為各級教育主管部門及學校、機構輕松建設實名制網絡空間人人通。
網絡時代的到來,我們的生活和學習、工作都發生了變化。教師已不再是傳遞信息的工具,教師更需要更高層次的教育教學能力,掌握現代教育技術、研究教學的各個環節,適應未來教育的需要。