数据展示层
数据集合中的数据作为图形元素,通过图像方式展现数据之间的关联信息，使阅读者能从不同维度、不同层次、不同组合中观察、分析和挖掘数据，形象地展示数据所代表的事实意义
数据分析层
实现从数据获取状态认知的转变，需要通过数据分析与挖掘技术，将大量直接、复杂的原始信息梳理为具有根本性、概括性的认证信息，同时将隐含的、难以直接察觉的变量关系、状态信息从原始数据中挖掘出来。
数据整合层
数据采集可通过人工采集、半自动采集和全自动采集。采用何种采集方式，主要取决于数据存储形式、数据规模和数据生成的速度。
数据清洗时发现并纠正数据中可识别的错误，保障数据质量的关键步骤。数据清洗一般是由计算机辅助以人工完成的。数据清洗的主要工作包括数据一致性检查、填补缺失值、数据去重等。
数据仓库是监控评估的重要数据源。数据仓库定义为面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用来支持管理者的决策过程。
提供服务
标准化数据采集
大数据分析与预警
三级专业认证
一流专业申报
校内自我评估
教学基本状态数据
教学基本状态数据库
采集全流程100%一致性
院校审核评估系统确保在填报流程、校验规则、数据审核等与教育部国家平台保持-致,以保证学校用户在操作上的习惯。
支持实时导出多种规格报告
通过大数据分析实现准确预警
校级数据采集完毕后,用户通过分析功能生成各类报告,通过随填随看的方式,可查看报告中各指标值在同地区、同类型、等均值的对标情况,并给出报告中各项指标在报告中的预警数量,方便学校查看根据目录准确定位预警指标。
全景分析为各专业提供一站式诊断
通过数据全景分析可查看学校各专业的专业全景分析情况,分析内容为专业基本信息、国标监测标准监控预警、以及专业认证的一级、二级、三级标准监控预警,通过对专业各指标的监测预警,为学校各专业认证提供数据支撑。
优势
数据填报阶段提供针对指标内涵，校验规则，表间逻辑等多种问题的实时咨询服务
支持各类分析报告实时导出，并可由专人对报 告进行人工加大数据分析，协助找出问题
报告在线浏览目录中提供标记数量的预警提示并为各指标提供均值对标分析
报告支持在线随填随看随生成(采集数据无需填报至100即可生成报告和下载报告)
通过可视化和分支层次来表示自评报告目标之间的逻辑关联
高校数据的全面分析，包含校级、院系级、专业级等层面的全景数据分析与预警监控
所导出的报告中的算法、内涵、格式等与高等教育质量监测国家数据平台保持一致
高基表
系统支持快速完成高基表的采集填报,并建立统计值和明细数据的关联。模块支持数据填报、任务拆分、高基报表自动生成以及报表数据的统计分析,并且模块的流程、算法、内涵等与国家平台保持一致。
校内自评
自评的过程包括数据.上报、指标自评、自评报告,用户根据采集的模板上报自评所需的数据及根据观测点关联所需支撑材料,并对自评所需的指标进行自评打分,最后根据自定义的自评报告模板功能选择合适的模板进行自评报告的编写。