ABSTRACT A New Analysis Model for Data Mining Processes in Higher Educational Systems
M2USIC 2004 TS3B-2
A New Analysis Model for Data Mining
Processes in Higher Educational Systems
Mohammad Reza Beikzadeh1, Naeimeh Delavari2
1Faculty of Engineering, MMU, Cyberjaya, Malaysia
2Faculty of Information Technology, MMU, Cyberjaya, Malaysia
ABSTRACT
One of the main concerns of higher educational system is evaluating and enhancing the educational organization. For better achieving this quality objective we think that these organizations need deep and enough knowledge to better do assessing, evaluating, planning and decision making process. Most of the required knowledge can be extracted from the historical and operational data that reside in the educational organization’s databases. Data mining techniques are analysis tools that can be used to extract meaningful knowledge from large data sets. This paper is designed to present and justify the capabilities of data mining in the context of higher educational system. The main contribution of the paper is an analysis model that represents the data mining processes. It can be used as a decision support tool for a higher educational system to develop a data mining system. It also can acts as a guideline or roadmap for them to identify which part of their educational processes can be enhanced through data mining technology and how they can improve their traditional processes by getting advantages of it.
I. INTRODUCTION
Nowadays, higher educational organizations are placing in a very high competitive environment and are aiming to get more competitive advantages over the other business competitors. These organizations should improve the quality of their services and satisfy their customers (industry, government …). They consider students and professors as their main assets and they want to improve their key process indicators by effective and efficient use of their assets. To remain competitive in educational domain these organizations need deep and enough knowledge for a better assessment, evaluation, planning, and decision-making. Most of the required knowledge can be extracted from the historical and operational data that reside in the educational organization’s database. Data mining techniques are analysis tool that can be used to extract meaningful knowledge from large data sets. Currently the concepts and techniques of data mining is a promising frontier in database systems and new database system applications. Data mining is considered as a highly desirable tool being applied to many application areas such as finance, banking, telecommunication, medicine, retail industry and education [2, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]. One of these application domains is higher educational system. Data mining extracts previously unknown, valid, novel potentially useful and understandable patterns in educational data of large databases. The discovered hidden patterns enable the higher educational system in making better decisions and having more advanced plan in directing students. As a result the higher educational systems, which are delivered through universities, post-academic study schools and university collages can be facilitated in having more accurate, efficient and effective educational processes. Our main contribution in this paper is addressing the capabilities and strengths of data mining technology in the context of higher educational system. Higher educational system can enhance their educational processes according to our proposed analysis model.
This paper is a summarized and improved version of the paper presented in 5th international conference of ITHET 2004 [18] and is structured as follows. Section 2, is briefly explaining the concepts of data mining. Section 3, is designed to present the data mining advantages in higher educational systems. In section 4, the proposed model is presented and clarified. Section 5, emphasis on the current works of data mining in higher educational system and the analysis based on proposed model is presented. Section 6 briefly concludes the whole paper and identifies the further works.
II. CONCEPT OF DATA MINING
Data mining is the process of extracting useful knowledge and information including, patterns, associations, changes, anomalies and significant structures from a great deal of data stored in databases, data warehouses, or other information repositories [1, 2, 3]. It is considered as one of the knowledge discovery step, which interacts with user or knowledge base. The interesting patterns are presented to users, and maybe stored as new knowledge in the knowledge base. Even though it is only one step in the entire knowledge discovery processes but
an essential one since it uncovers hidden patterns for evaluation [2].
The data mining expediency is delivered through a series of functionalities such as outlier analysis, evolution analysis, association analysis,classification, clustering and prediction [1, 2]. Many techniques and algorithms are categorized into a single function so that the wise diversity of techniques and algorithms makes the functionalities to be as flexible as possible. For example DHP (Direct Hashing and Pruning) [19] and Apriori algorithm [2] are techniques that are used for association rule mining [3]. Data mining has been applied into many application domains such as biomedical and DNA analysis [2, 6, 7], retail industry and marketing [2, 8], telecommunications [2, 9], web Mining [10], computer auditing [11], banking [2], fraud detection [9], financial industry [2], medicine [12, 13], and education. Our survey on the current works in data mining field shows that one of the application domains that can take advantage of data mining benefits is education and this field needs much more attention. As our focus in this paper is data mining in higher educational system, in the next section the capabilities of data mining in higher educational system will be clearly clarified.
III. DATA MINING IN HIGHER EDUCATIONAL SYSTEM
Today the important challenge that higher education faces, is reaching a stage to facilitate the universities in having more efficient, effective and accurate educational processes. Data mining is considered as the most suited technology appropriate in giving additional insight into the lecturer, student, alumni, manager, and other educational staff behavior and acting as an active automated assistant in helping them for making better decisions on their educational activities.
As discussed before, lack of deep and enough knowledge in higher educational system may prevent system management to achieve their quality objectives. Data mining technology can help bridging this knowledge gaps in higher educational system. Therefore the hidden patterns, association and anomalies, which are discovered by some data mining techniques, can be used to improve the effectiveness, efficiency and the speed of the processes. As a result, this improvement may bring a lot of advantages to the higher educational system such as maximizing educational system efficiency, decreasing student's drop-out rate, increasing student's promotion rate, increasing student's retention rate, increasing student's transition rate, increasing educational improvement ratio, increasing student's success, increasing student's learning outcome, and reducing the cost of system processes. In order to achieve the above quality improvement, we need a data mining system that can provide the needed knowledge and insights for the decision makers in the higher educational system. We have analyzed such a system and in the next section we will present and describe an analysis model for this system.
IV. THE PROPOSED ANALYSIS MODEL FOR USING DATA MINING IN EDUCATION
In this section we propose a new analysis model to present the superior advantages of data mining technology in higher educational system. The importance of tracking this model in higher educational system can be viewed from two different angels. One is the outsider environmental motivation and the other is internal educational reason.
The outsider environmental motivation can be observed in higher educational system where the higher educational organizations are aiming to be ahead of their business competitors. Therefore they first have to be powered by a proper roadmap and to be demonstrated with an exact guideline of reaching the top-level educational level. Our proposed model is designed to serve as a prerequisite to today higher educational need. Higher educational systems have to look for a new and faster solution to come over the educational problems and achieve a high standard academic level. They can use this model to identify which part of their educational processes can be improved by data mining technology and how they can achieve this goal by implementing a data mining system that can act as decision support tool for them.
The internal educational reason is considered as the proceedings toward improving the educational management system. Applying the model in higher educational organization is projected with the promises of more speed during the processes, fewer costs, minimized loss due to error arising from humanity, more quality and flexibility.
We have identified six main processes in higher educational system, which are evaluation, planning, registration, consulting, marketing and examination. Each process can be categorized into some sub-processes. As an example,” evaluation”, is an educational process. Its main sub-processes are “student assessment”, “lecturer assessment”, “industrial training assessment”, “course assessment”, and “student registration evaluation”.
The main idea in our proposed model is improving the current processes to some new and enhanced educational processes, which have got superior advantages over the traditional processes. Because of the space limitation in Table 1, we have shown part of this model. This model is adopted name as DM_EDU. It signifies the main processes of a generic educational system, their sub processes, the related knowledge that can be discovered by data mining techniques and enhanced or new processes in each
category. The last component presents the appropriate data mining function that can be used to discover the related knowledge.
TABLE 1
PARTIAL DM_EDU ANALYSIS MODEL
As an example, the “student registration evaluation” is a sub process under “evaluation” process. By using some prediction data mining techniques like neural networks analysis, linear and multiple regressions on the set of collage student data this traditional higher education process can be enhanced and the success pattern of those who were accepted to the university level can be extracted. The DM_EDU model presents the resulting enhanced process, which is predicting the possibility of returning to university for every student enrolled at collages. The “acceptance requirement designer” as an external entity in the university can use the result of the process and have an accurate prediction of the number of new arriving students in every year. “Course selection consulting” is a sub-process under the “consulting” educational main process. By applying some of the classification or association technique on the set of student taken various courses data, the characteristic
patterns of previous students who took particular elective subject or courses, and the association of courses or elective subject by various type of student can be extracted as knowledge and be stored in knowledgebase. The resulting enhanced process is “classification or association students to the most appropriate course and elective subject” which is shown in the DM_EDU. The output of the process can be used by the faculty’s consultant to present the most suited courses to students and also by educational course planner to have more advanced strategies on student ‘s course planning. V. ANALYSIS OF THE CURRENT WORKS OF DATA MINING IN HIGHER EDUCATION Main Process Sub-Process Knowledge
Enhanced or New Process Trough Data
Mining
Data Mining Function Lecturer time table planning ? The patterns of previous lecturer's class time table
? Prediction of lecturer coming year time table ? Predicting lecturer's time table schedule for coming year
? Prediction
Planning
Alumni activities planning
? The pattern of previous graduates in university activities contributing
? The pattern of previous alumni who continued studies
? The pattern of previous alumni who find suitable job
? The pattern of previous alumni who were inactive in community
? Predicting alumni pledge
? Predicting the likelihood of alumni who continue studies after graduation ? Predicting the likelihood of alumni who find a suitable job after graduation ? Predicting the likelihood of alumni who are inactive in community ? Prediction ? Prediction ? Prediction ? Prediction
? The patterns of students who show weak test score
? The characteristic pattern of high student achiever
The patterns of previous students which ? Predicting Likelihood of success
? Prediction
Evaluation
Student assessment
? The patterns of previous male and female students in test score
? Association of student gender with test score ? Associating of gender with different student test score
? Association
Student behavioral consulting ? The patterns of previous students behavior in an academic environment
? Cluster of various student characteristic ? Predicting student problem behavior pattern
? Clustering to offer comprehensive characteristic analysis of student ? Prediction, ? Clustering, Prediction ? Clustering
Major selection consulting ? The characteristic patterns of previous students who took particular major
? The patterns of previous students which were likely to be good in a given major ? Association of major with student type ? Classifying student to the most appropriate major
? Associating student to various available majors
? Classification
? Association ? Classification of student to various courses and elective subject
? The characteristic patterns of previous students who took particular courses ? Classifying student to the most appropriate elective subjects ? Classifying student to the most appropriate course
? Classification
? Classification
Consulting
Course selection consulting
? Association of students with courses ? The characteristic pattern of previous students who took various courses
? Association of elective subject to various students
? Associating student's type to the most appropriate courses
? Associating student's type to the most appropriate elective subject
? Association
? Association
There have been some studies in the area of data mining in education but it is still in the analysis phase. In this section, we use our proposed model to analyze two out of three existing works. Our DM_EDU model can also be used to identify the existing gaps and further work but because of the limited space they are not mentioned here. Jing [4, 14, 17] Luan has addressed the capabilities of data mining through four case studies. Here we analyze one of them, which is aiming to create meaningful learning outcome typologies for students at various educational levels. According to our proposed model, this developed application is a type of the "student assessment" sub-process under the "evaluation" process. In the DM_EDU model, it can be seen that by extracting the patterns of previous student's learning outcome, meaningful learning outcome typologies can be created by some clustering techniques. The use of data mining in this case study helps educational system to better describe the clusters of homogeneous groups of students and create a series of typologies with predefined name. The other case studies are aimed in predicting the likelihood of transferring and provide an early intervention for those most at risk, predicting alumni pledge and predicting and clustering persisters and Non-persisters
Waiyamai [16] has used data mining technology to improve the quality of graduates and associate the students to the most appropriate major. According to the proposed DM_EDU model, this study is a type of the "major selection consulting" sub-process. As shown in the model, by applying the classification method on the data, set of knowledge such as; the characteristic patterns of previous students who took particular major, and the patterns of previous students which were likely to be good in a given major can be extracted. These patterns are useful for university advisor or supervisors who are supposed to supervise new students in the best way as possible.
VI. CONCLUSION
This paper has been an effort in providing the motivation toward advancing the traditional educational process via data mining technology. The main idea is organized into a model proposed by the authors to represent how this new technology is used in higher educational system to improve the efficiency and effectiveness of the traditional processes. The model is also presented as a guideline for higher educational system to improve their decision-making processes. It can be used to analyze the existing work, identifying existing gaps and further works. The researchers may use the model to identify the existing area of research in the field of data mining in higher educational system.
As our further work, we use our model as a process model to develop an appropriate data mining system for Multimedia University (MMU) based on the first class priorities and requirements of this institution. So that the university will be reaching a higher standard academic level and get more competitive advantages over the other business competitors
X. REFERENCES
[1] Two Crows Corporation, Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery, TwoCrows Corporation, Third Edition, U.S.A, 1999.
[2] J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Simon Fraser University, Morgan Kaufmann publishers, ISBN 1-55860-489-8. 2001.
[3] M .S. Chen, J. Han, and P. S. Yu. "Data Mining: An Overview from a Database Perspective". IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, 1996.
[4] J. Luan, "Data Mining and Knowledge Management in Higher Education- Potential Applications", Proceedings of AIR Forum, Toronto, Canada, 2002.
[5] N. Rubenking, Hidden Messages. PC Magazine. May 22, 2001.
[6] J. Han, "How can Data Mining Help Bio-Data Analysis". BIOKDD02: Workshop on data mining in Bioinformatics, 2002.
[7] R. Feldman, "Mining the Biomedical Literature using Semantic Analysis and Neural Language Processing Techniques, a link analysis approaches". ClearForest Corporation, New York, 2003.
[8] H. Edelstein, "Building Profitable Customer Relationships with Data Mining", Two Crows Corporation, SPSS white paper-executive briefing, 2000.
[9] W. H. T. Chang and Y. H. Lee, " Telecommunications Data Mining for Target Marketing," Journal of Computers, Vol. 12, No. 4, December 2000, pp.60-74.
[10] A- L na`rgdq+ M- I`h m `m c D- G`m `m c I- R q h u`rs`u`+ !Web Mining: Pattern Discovery from World Wide Web Transactions", Sdbgm h b`k Qdonq s SQ85,/4/+Cdo`q sl dm s ne Bnl ot sdq R bh dm bd+Tm h udq rh sx ne L h m m drns`+ 0885-
Z11] Y. W. Teh, J- L L t rs`ee`, A. B. Zaitun. S. P Lee,"Data Mining In Computer Auditing". In Proceedings of the 2002 Informing Science. Cork, Ireland June 19-21, 2002.
[12] P. Baylis, "Better Health Care with Data Mining", SPSS White Paper, UK, 1999.
[13] S. E. Brossette, A. P. Sprague, J. M.Hardin, K. B. Waites, W. T. Jones, S.A. Moser. "Association Rules and Data Mining in Hospital Infection Control and Public Health Surveillance", Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA), vol. 5: 1998, pp.373-381.
[14] J. Luan, "Data mining and Knowledge Management, A System Analysis for Establishing a Tiered Knowledge Management Model (TKMM)", Proceedings of Air Forum, Toronto, Canada. 2001.
[15] S. Gabrilson, "Data Mining with CRCT Scores". Office of information technology, Geogia Department of Education. October 15, 2003.
[16] K. Waiyamai. "Improving Quality of Graduate Students by Data Mining".Dept. of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Kasetsart University, Bangkok, Thailand, 2003.
[17] J. Luan, "Data Mining Application in Higher Education", SPSS Executive Report, 2002.
[18] N. Delavari, M. R. A. Shirazi, M. R. Beikzadeh. “A New Model for Using Data Mining in Higher Educational System”, 5th International Conference on Information Technology based Higher Education and Training: ITEHT ’04, Istanbul, Turkey, 31st May-2nd Jun 2004.
[19] J .S. Park, M. S. Chen, and P. S. Yu. “An E_ective Hash Based Algorithm for Mining Association Rules”. Proceedings of ACM SIGMOD, pages 175-186, May, 1995.
购买决策过程：五阶段模型
消费者购买过程的五阶段模型 问题认知信息搜索方案评估购买决策购后行为 问题认知 这里问题是指消费者所追求的某种需要的满足。因为需要尚未得到满足，就形成了需要解决的问题。满足的需要 到底是什么？希望用什么样的方式来进行满足？想满足到什么程度？这些就是希望解决的问题。确认问题是购买决策 的初始阶段，因为消费者只有意识到其有待满足的需要到底是什么，才会发生一系列的购买行为。 这个需要可以有内在和外在的刺激所触发。内在刺激，eg. 人的正常需要——饿、渴等上升到某一阶段就会成为一种驱动力。需求也可能有外在刺激引起，一个人可能会羡慕邻居的新车或产品的广告激发购买欲望。 营销人员需要识别能引起消费者某种需要的环境，通过从消费者那里收集来的信息就能识别一些常见的会引起产品兴 趣的刺激因素。这样，营销人员就可以制定各种引起消费者兴趣的营销战略。这对购买奢侈品、度假产品、娱乐产品 来说尤为重要。营销人员需要刺激消费者购买动机，所以要仔细地考虑潜在的购买需要。 信息搜索 消费者一旦对所需要解决的需要满足问题进行了确认，便会着手进行有关信息的搜索。所谓收集信息通俗地讲就是寻 找和分析与满足需要有关的商品和服务的资料。 中等搜索，称之为加强注意。在这种状态之下，一个人对某一产品的信息变得更加关心。 搜 索 的两种水平在下一阶段，这个人可能会进入积极搜寻信息状态。在这种状态下，他会阅读有关材料，给朋友打电话、上网、去店铺了解信息等。 个人来源：家庭、朋友、邻居、熟人； 信息来源商业来源：广告、网站、推销员、经销商、包装、展览；公共来源：大众传播媒体、消费者评价机构； 经验来源：处理、检查和使用产品。
数据模型与决策课程总结
学习总结 （期中论文） 我们所用的教材叫做《数据、模型与决策》，我记得老师第一天给我们上课就提到过一些基本的概念以及思想，例如“什么是管理”；“什么是模型”；“如何对实际问题简化”等等。在这其中我认为非常重要的有以下几点：首先，管理的最初根源是因为资源是有限的。如何将有限的资源进行合理配制、优化从而达到最大的效益是我们应该要去注意的问题。其次，数学问题是有最优解的，当我们给定了一个确定的数学问题我们能够得到一个确定的解，但当我们在研究一个给定的现实管理问题的时候，我们是很难去找到一个最优解的，甚至可以说，管理问题是没有最优解的。（这不同于我们平时所做的运筹学等问题，因为我们平时所做的问题都已经经过了很多的化简，已经把现实管理问题进行了抽象，与其说那些问题是一个管理问题不如说它们是数学问题）这是因为现实中的管理问题比较复杂，具有很强的不确定性，我们只能是抓住主要矛盾，暂且不考虑次要矛盾。（当然了，当我们已经解决了主要矛盾之后我们可以开始考虑次要矛盾，因为这个时候次要矛盾已经上升为主要矛盾了。）所以我们去寻找的是管理问题的满意解而不是最优解。这两点在后面的学习建模中得到了很好的验证。 我们之前的学习大多是倾向于解决一个数学问题而不是一个管理问题。这一门课之所以在大三才开设我认为有其道理，在没有掌握基本的数学基本知识之前，我们是不可能很好地解决管理问题的，因为我们解决一个管理问题是先将其转化为一个可以解决的数学问题。但是并不是说我们掌握了高数、运筹学等知识就能顾很好的解决管理问题，因为如何把现实存在复杂的管理问题转化成为我们可以解决的数学问题正是这门课的核心内容之一。 以企业的生产计划安排作为例子，总结一下应用现行规划建模的步骤： ●我们的问题是什么？（如何安排生产） 如何组合不同产品的生产、生产的种类。 ●我们能做什么？（不同产品的生产数量） 明确决策变量，也就是管理中可以人为设定的要素。
软件开发模型介绍与对比分析
常用的软件开发模型 软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段，有时也包括维护阶段。 软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程，明确规定了要完成的主要活动和任务，用来作为软件项目工作的基础。对于不同的软件系统，可以采用不同的开发方法、使用不同的程序设计语言以及各种不同技能的人员参与工作、运用不同的管理方法和手段等，以及允许采用不同的软件工具和不同的软件工程环境。 1. 瀑布模型-最早出现的软件开发模型 1970年温斯顿?罗伊斯（Winston Royce）提出了著名的“瀑布模型”，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。 瀑布模型核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。从本质来讲，它是一个软件开发架构，开发过程是通过一系列阶段顺序展开的，从系统需求分析开始直到产品发布和维护，每个阶段都会产生循环反馈，因此，如果有信息未被覆盖或者发现了问题，那么最好“返回”上一个阶段并进行适当的修改，开发进程从一个阶段“流动”到下一个阶段，这也是瀑布开发名称的由来。 瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入，利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果，并作为输出传给下一项活动。同时评审该项活动的实施，若确认，则继续下一项活动；否则返回前面，甚至更前面的活动。对于经常变化的项目而言，瀑布模型毫无价值。（采用瀑布模型的软件过程如图所示）
美国常青藤名校的由来
美国常青藤名校的由来 以哈佛、耶鲁为代表的“常青藤联盟”是美国大学中的佼佼者，在美国的3000多所大学中，“常青藤联盟”尽管只是其中的极少数，仍是许多美国学生梦想进入的高等学府。 常青藤盟校(lvy League)是由美国的8所大学和一所学院组成的一个大学联合会。它们是：马萨诸塞州的哈佛大学，康涅狄克州的耶鲁大学，纽约州的哥伦比亚大学，新泽西州的普林斯顿大学，罗德岛的布朗大学，纽约州的康奈尔大学，新罕布什尔州的达特茅斯学院和宾夕法尼亚州的宾夕法尼亚大学。这8所大学都是美国首屈一指的大学，历史悠久，治学严谨，许多著名的科学家、政界要人、商贾巨子都毕业于此。在美国，常青藤学院被作为顶尖名校的代名词。 常青藤盟校的说法来源于上世纪的50年代。上述学校早在19世纪末期就有社会及运动方面的竞赛，盟校的构想酝酿于1956年，各校订立运动竞赛规则时进而订立了常青藤盟校的规章，选出盟校校长、体育主任和一些行政主管，定期聚会讨论各校间共同的有关入学、财务、援助及行政方面的问题。早期的常青藤学院只有哈佛、耶鲁、哥伦比亚和普林斯顿4所大学。4的罗马数字为“IV”，加上一个词尾Y，就成了“IVY”，英文的意思就是常青藤，所以又称为常青藤盟校，后来这4所大学的联合会又扩展到8所，成为现在享有盛誉的常青藤盟校。 这些名校都有严格的入学标准，能够入校就读的学生，自然是品学兼优的好学生。学校很早就去各个高中挑选合适的人选，许多得到全国优秀学生奖并有各种特长的学生都是他们网罗的对象。不过学习成绩并不是学校录取的惟一因素，学生是否具有独立精神并且能否快速适应紧张而有压力的大一新生生活也是他们考虑的重要因素。学生的能力和特长是衡量学生综合素质的重要一关，高中老师的推荐信和评语对于学生的入学也起到重要的作用。学校财力雄厚，招生办公室可以完全根据考生本人的情况录取，而不必顾虑这个学生家庭支付学费的能力，许多家境贫困的优秀子弟因而受益。有钱人家的子女，即使家财万贯，也不能因此被录取。这也许就是常青藤学院历经数百年而保持“常青”的原因。 布朗大学(Brown University) 1754年由浸信会教友所创，现在是私立非教会大学，是全美第七个最古老大学。现有学生7000多人，其中研究生近1500人。 该校治学严谨、学风纯正，各科系的教学和科研素质都极好。学校有很多科研单位，如生物医学中心，计算机中心、地理科学中心、化学研究中心、材料研究实验室、Woods Hole 海洋地理研究所海洋生物实验室、Rhode 1s1and反应堆中心等等。设立研究生课程较多的系有应用数学系、生物和医学系、工程系等，其中数学系海外研究生占研究生名额一半以上。 布朗大学的古书及1800年之前的美国文物收藏十分有名。 哥伦比亚大学(Columbia University) 私立综合性大学，位于纽约市。该校前身是创于1754年的King’s College，独立战争期间一度关闭，1784年改名力哥伦比亚学院，1912年改用现名。
新整理描写常青藤优美句段 写常青藤作文散文句子
描写常青藤优美句段写常青藤作文散文句子 描写常青藤优美句段写常青藤作文散文句子第1段： 1.睁开朦胧的泪眼，我猛然发觉那株濒临枯萎的常春藤已然绿意青葱，虽然仍旧瘦小，却顽强挣扎，嫩绿的枝条攀附着窗格向着阳光奋力伸展。 2.常春藤是一种常见的植物，我家也种了两盆。可能它对于很多人来说都不足为奇，但是却给我留下了美好的印象。常春藤属于五加科常绿藤本灌木，翠绿的叶子就像火红的枫叶一样，是可爱的小金鱼的尾巴。常春藤的叶子的长约5厘米，小的则约有2厘米，但都是小巧玲珑的，十分可爱。叶子外圈是白色的，中间是翠绿的，好像有人在叶子上涂了一层白色的颜料。从叶子反面看，可以清清楚楚地看见那凸出来的，一根根淡绿色的茎。 3.渴望到森林里探险，清晨，薄薄的轻雾笼罩在树林里，抬头一看，依然是参天古木，绕着树干一直落到地上的常春藤，高高低低的灌木丛在小径旁张牙舞爪。 4.我们就像马蹄莲，永不分开，如青春的常春藤，紧紧缠绕。 5.我喜欢那里的情调，常春藤爬满了整个屋顶，门把手是旧的，但带着旧上海的味道，槐树花和梧桐树那样美到凋谢，这是我的上海，这是爱情的上海。 6.当我离别的时候，却没有你的身影；想轻轻地说声再见，已是人去楼空。顿时，失落和惆怅涌上心头，泪水也不觉悄悄滑落我伫立很久很久，凝望每一条小路，细数每一串脚印，寻找你
的微笑，倾听你的歌声――一阵风吹过，身旁的小树发出窸窸窣窣的声音，像在倾诉，似在安慰。小树长高了，还有它旁边的那棵常春藤，叶子依然翠绿翠绿，一如昨天。我心头不觉一动，哦，这棵常春藤陪伴我几个春秋，今天才惊讶于它的可爱，它的难舍，好似那便是我的生命。我蹲下身去。轻轻地挖起它的一个小芽，带着它回到了故乡，种在了我的窗前。 7.常春藤属于五加科常绿藤本灌木，翠绿的叶子就像火红的枫叶一样，是可爱的小金鱼的尾巴。常春藤的叶子的长约5厘米，小的则约有2厘米，但都是小巧玲珑的，十分可爱。叶子外圈是白色的，中间是翠绿的，好像有人在叶子上涂了一层白色的颜料。从叶子反面看，可以清清楚楚地看见那凸出来的，一根根淡绿色的茎。 8.常春藤是多么朴素，多么不引人注目，但是它的品质是多么的高尚，不畏寒冷。春天，它萌发出嫩绿的新叶；夏天，它郁郁葱葱；秋天，它在瑟瑟的秋风中跳起了欢快的舞蹈；冬天，它毫不畏惧呼呼作响的北风，和雪松做伴常春藤，我心中的绿色精灵。 9.可是对我而言，回头看到的只是雾茫茫的一片，就宛如窗前那株瘦弱的即将枯死的常春藤，毫无生机，早已失去希望。之所以叫常春藤，可能是因为它一年四季都像春天一样碧绿，充满了活力吧。也许，正是因为如此，我才喜欢上了这常春藤。而且，常春藤还有许多作用呢！知道吗？一盆常春藤能消灭8至10平
数据,模型,和决策
第一章（管理科学简介） Ｐ５（１）管理科学介绍 管理科学本质：是对与定量因素有关的管理问题通过应用科学的方法进行辅助管理决策制定的一门学科． 管理科学发展过程：快速发展开始于２０世纪四五十年代 起初的动力来自于第二次世界大战 另一个里程碑是１９４７年丹捷格发明单纯形罚 更大的推动作用的是计算机革命的爆发 管理决策：管理者考虑管理科学对定量因素进行分析得出的结果后，再考虑管理科学以外的众多无形因素，然后根据其最佳判断做出决策 管理科学小组系统和考察时步骤：定义问题与收集数据——构件数学模型——从模型中形成对于一个问题进行求解的基于计算机的程序——测试模型并在必要时进行修正——应用模型分析问题以及提出管理建议——帮助实施被管理者采纳的小组建议 课后问题： １．管理科学什么时候有了快速发展？快速发展开始于２０世纪四五十年代 ２．商学院以外还广泛使用的对管理科学学科的叫法：运筹学 ３．管理科学研究提供给管理者什么？ 对问题涉及的定量因素进行分析并向开明的管理者提出建议 ４．管理科学以哪些领域作为基础？科学领域：数学，计算机社会领域：经济学 ５．什么是决策支持系统？辅助管理决策制定的交互式基于计算机的系统 ６．与管理问题有关的一般定量因素有哪些？生产数量，收入，成本，资源 Ｐ１１（２）一个例子：盈亏平衡分析 步骤：分析问题——建立模型——敏感性分析，电子表格模型提供上述三者了方便的途径如果预测销售数量＜盈亏平衡点，Ｑ＝０ 预测销售数量＞盈亏平衡点，Ｑ＝预测销售数量 敏感性分析目的：研究如果一个估计值发生了变化，将会给模型带来什么样的变化 Ｍｉｎ（ａ，ｂ）：取ａ，ｂ中的最小值 Ｉｆ（Ａ，ｂ，ｃ）：如果表达式Ａ为真，则值为ｂ，否则为ｃ 第二章（线性规划：基本概念） Ｐ３１（３）在电子表格上建立恩德公司问题的模型 １．开始在电子表格上建立线性规划模型时需要回答的三个问题： 要做出的决策是什么？ 在做出这些决策上有哪些约束条件？ 这些决策的全部绩效测度是什么？ ２．以下各个单元格的作用 数据单元格：显示数据的单元格 可变单元格：需要做出决策的单元格 输出单元格：依赖于可变单元格的输出结果的单元格 目标单元格：在生产率做出决策时目标值定为尽可能大的特殊单元格 ３．该案例中每个输出单元格（包括目标单元格）的Ｅｘｃｅｌ等式的形式：可以表达为一个ＳＵＭＰＲＯＤＵＣＴ函数，这里的每一项是一个数据单元格和可变单元格的乘积 Ｐ３３（４）电子表格的数学模型 １．电子表格模型与代数模型相同的初始步骤： 收集相关数据
软件工程复习题及答案
2006-2007-2软件工程复习 一、单项选择题（20选10） 1. 结构化分析的主要描述手段有( B )。 A. 系统流程图和模块图 B. ＤＦＤ图、数据词典、加工说明 C. 软件结构图、加工说明 D. 功能结构图、加工说明 2. 用于表示模块间的调用关系的图叫（ D ）。 A．PAD B．SC C．N-S D．HIPO 3. 在（ B ）模型中是采用用例驱动和架构优先的策略，使用迭代增量建造方法，软件“逐渐”被开发出来的。 A．快速原型 B. 统一过程 C．瀑布模型 D. 螺旋模型 4. 常用的软件开发方法有面向对象方法、面向( A )方法和面向数据方法。 A. 过程 B. 内容 C. 用户 D. 流程 5 从工程管理的角度来看，软件设计分两步完成( D )。 A. ①系统分析②模块设计 B. ①详细设计②概要设计 C. ①模块设计②详细设计 D. ①概要设计②详细设计 6. 程序的三种基本结构是（ B ）。 A. 过程、子程序、分程序 B．顺序、条件、循环 C．递归、堆栈、队列 D．调用、返回、转移 7. 程序的三种基本结构是（ B ）。 A. 过程、子程序、分程序 B．顺序、条件、循环 C．递归、堆栈、队列 D．调用、返回、转移 8. SD方法衡量模块结构质量的目标是（ C ）。 A. 模块间联系紧密，模块内联系紧密 B. 模块间联系紧密，模块内联系松散 C. 模块间联系松散，模块内联系紧密 D. 模块间联系松散，模块内联系松散 9．为提高软件测试的效率，应该（ C ）。 A．随机地选取测试数据 B．取一切可能的输入数据作为测试数据 C．在完成编码后制定软件测试计划 D．选择发现错误可能性大的数据作为测试数据 10．( D )测试用例发现错误的能力较大。 A.路径覆盖 B.条件覆盖 C.判断覆盖 D.条件组合覆盖 11．软件需求分析应确定的是用户对软件的( A )。 A. 功能需求和非功能需求 B. 性能需求 C. 非功能需求 D. 功能需求 12．下列各种图可用于动态建模的有（ C ）。 A．用例图 B. 类图 C. 序列图 D. 包图 13．软件过程模型有瀑布模型、( B )、增量模型等。 A. 概念模型 B. 原型模型 C. 逻辑模型 D. 物理模型 14．面向对象的分析方法主要是建立三类模型，即( D )。 A. 系统模型、ER模型、应用模型 B. 对象模型、动态模型、应用模型 C. Ｅ-Ｒ模型、对象模型、功能模型 D. 对象模型、动态模型、功能模型 15．测试的分析方法是通过分析程序（ B ）来设计测试用例的方法。 A．应用范围 B.内部逻辑 C.功能 D.输入数据 16. 软件工程是研究软件( B )的一门工程学科。 A. 数学 B. 开发与管理 C. 运筹学 D. 工具 17. 需求分析可以使用许多工具，但（ C ）是不适合使用的。 A．数据流图 B.判定表 C.PAD图 D.数据字典 18．划分模块时，一个模块内聚性最好的是( A )。 A. 功能内聚 B. 过程内聚 C. 信息内聚 D. 逻辑内聚 19．软件可移植性是用来衡量软件的（ D ）的重要尺度之一。 A．效率 B. 质量 C. 人机关系 D. 通用性 20．软件配置管理是在软件的整个生存周期内管理（ D ）的一组活动。 A．程序 B.文档 C.变更 D.数据 二、判定题（20选10） 1统一过程是一种以用户需求为动力，以对象作为驱动的模型，适合于面向对象的开发方法。（×） 2当模块中所有成分结合起来完成一项任务，该模块的内聚是偶然内聚。（×） 3SD方法衡量模块结构质量的目标是模块间联系松散，模块内联系紧密（√） 4当模块中所有成分结合起来完成一项任务，该模块的内聚是功能内聚。（√） 5在进行需求分析时，就应该同时考虑软件的可维护性问题。（√） 6需求分析可以使用许多工具，但数据流图是不适合使用的。（×）
关于美国常青藤
一、常青藤大学 目录 联盟概述 联盟成员 名称来历 常春藤联盟（The Ivy League）是指美国东北部八所院校组成的体育赛事联盟。这八所院校包括：布朗大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学、达特茅斯学院、哈佛大学、宾夕法尼亚大学、普林斯顿大学及耶鲁大学。美国著名的体育联盟还有太平洋十二校联盟（Pacific 12 Conference）和大十联盟（Big Ten Conference）。常春藤联盟的体育水平在美国大学联合会中居中等偏下水平，远不如太平洋十校联盟和大十联盟。 联盟概述 常春藤盟校（Ivy League）指的是由美国东北部地区的八所大学组成的体育赛事联盟（参见NCAA词条）。它们全部是美国一流名校、也是美国产生最多罗德奖学金得主的大学联盟。此外，建校时间长，八所学校中的七所是在英国殖民时期建立的。 美国八所常春藤盟校都是私立大学，和公立大学一样，它们同时接受联邦政府资助和私人捐赠，用于学术研究。由于美国公立大学享有联邦政府的巨额拨款，私立大学的财政支出和研究经费要低于公立大学。 常青藤盟校的说法来源于上世纪的50年代。上述学校早在19世纪末期就有社会及运动方面的竞赛，盟校的构想酝酿于1956年，各校订立运动竞赛规则时进而订立了常青藤盟校的规章，选出盟校校长、体育主任和一些行政主管，定期聚会讨论各校间共同的有关入学、财务、援助及行政方面的问题。早期的常青藤学院只有哈佛、耶鲁、哥伦比亚和普林斯顿4所大学。4的罗马数字为"IV"，加上一个词尾Y，就成了"IVY"，英文的意思就是常青藤，所以又称为常青藤盟校，后来这4所大学的联合会又扩展到8所，成为如今享有盛誉的常青藤盟校。 这些名校都有严格的入学标准，能够入校就读的学生，必须是品学兼优的好学生。学校很早就去各个高中挑选合适的人选，许多得到全国优秀学生奖并有各种特长的学生都是他们网罗的对象。不过学习成绩并不是学校录取的惟一因素，学生是否具有独立精神并且能否快速适应紧张而有压力的大一新生生活也是他们考虑的重要因素。学生的能力和特长是衡量学生综合素质的重要一关，高中老师的推荐信和评语对于学生的入学也起到重要的作用。学校财力雄厚，招生办公室可以完全根据考生本人的情况录取，而不必顾虑这个学生家庭支付学费的能力，许多家境贫困的优秀子弟因而受益。有钱人家的子女，即使家财万贯，也不能因
常见的软件开发模型
常见的软件开发模型 软件开发模型是软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。 1.软件开发模型是对软件过程的建模，即用一定的流程将各个环节连接起来，并可用规范的方式操作全过程，好比工厂的流水线。 2.软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全部过程，明确规定要完成的主要活动和任务，它用来作为软件项目工作的基础。 3.软件开发模型应该是稳定和普遍适用的 软件开发模型的选择应根据： 1.项目和应用的特点 2.采用的方法和工具 3.需要控制和交付的特点 软件工程之软件开发模型类型 1.边做边改模型 2.瀑布模型 3.快速原型模型 4.增量模型 5.螺旋模型 6.喷泉模型 边做边改模型（Build-and-Fix Model） 国内许多软件公司都是使用"边做边改"模型来开发的。在这种模型中，既没有规格说明，也没有经过设计，软件随着客户的需要一次又一次地不断被修改. 在这个模型中，开发人员拿到项目立即根据需求编写程序，调试通过后生成软件的第一个版本。在提供给用户使用后，如果程序出现错误，或者用户提出新的要求，开发人员重新修改代码，直到用户满意为止。 这是一种类似作坊的开发方式，对编写几百行的小程序来说还不错，但这种方法对任何规模的开发来说都是不能令人满意的，其主要问题在于：（1）缺少规划和设计环节，软件的结构随着不断的修改越来越糟，导致无法继续修改； （2）忽略需求环节，给软件开发带来很大的风险； （3）没有考虑测试和程序的可维护性，也没有任何文档，软件的维护十分困难。
瀑布模型（Waterfall Model） 1970年Winston Royce提出了著名的"瀑布模型"，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。瀑布模型将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水，逐级下落。 在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如果验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。 瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。但是，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式，几乎被业界抛弃，其主要问题在于： （1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量； （2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发的风险； （3）早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。 我们应该认识到，"线性"是人们最容易掌握并能熟练应用的思想方法。当人们碰到一个复杂的"非线性"问题时，总是千方百计地将其分解或转化为一系列简单的线性问题，然后逐个解决。一个软件系统的整体可能是复杂的，而单个子程序总是简单的，可以用线性的方式来实现，否则干活就太累了。线性是一种简洁，简洁就是美。当我们领会了线性的精神，就不要再呆板地套用线性模型的外表，而应该用活它。例如增量模型实质就是分段的线性模型，螺旋模型则是接连的弯曲了的线性模型，在其它模型中也能够找到线性模型的影子. 快速原型模型（Rapid Prototype Model） 快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，用户或客户对原型进行评价，进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么；第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。 显然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。 快速原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型，一旦确定了客户的真正需求，所建造的原型将被丢弃。因此，原型系统的内部结构并不重要，重要的是必须迅速建立原型，随之迅速修改原型，以反映客户的需求。 增量模型（Incremental Model） 又称演化模型。与建造大厦相同，软件也是一步一步建造起来的。在增量模型中，软件被作为一系列的增量构件来设计、实现、集成和测试，每一个构件是由多种相互作用的模块所形成的提供特定功能的代码片段构成. 增量模型在各
什么是美国常青藤大学
https://www.wendangku.net/doc/376463466.html, 有意向申请美国大学的学生，大部分听过一个名字，常青藤大学联盟。那么美国常青藤大学盟校到底是怎么一回事，又是由哪些大大学组成的呢？下面为大家介绍一下美国常青藤大学联盟。 立思辰留学360介绍，常青藤盟校(lvy League)是由美国的七所大学和一所学院组成的一个大学联合会。它们是：马萨诸塞州的哈佛大学，康涅狄克州的耶鲁大学，纽约州的哥伦比亚大学，新泽西州的普林斯顿大学，罗德岛的布朗大学，纽约州的康奈尔大学，新罕布什尔州的达特茅斯学院和宾夕法尼亚州的宾夕法尼亚大学。这8所大学都是美国首屈一指的大学，历史悠久，治学严谨，许多著名的科学家、政界要人、商贾巨子都毕业于此。在美国，常青藤学院被作为顶尖名校的代名词。 常青藤由来 立思辰留学介绍，常青藤盟校的说法来源于上世纪的50年代。上述学校早在19世纪末期就有社会及运动方面的竞赛，盟校的构想酝酿于1956年，各校订立运动竞赛规则时进而订立了常青藤盟校的规章，选出盟校校长、体育主任和一些行政主管，定期聚会讨论各校间共同的有关入学、财务、援助及行政方面的问题。早期的常青藤学院只有哈佛、耶鲁、哥伦比亚和普林斯顿4所大学。4的罗马数字为“IV”，加上一个词尾Y，就成了“IVY”，英文的意思就是常青藤，所以又称为常青藤盟校，后来这4所大学的联合会又扩展到8所，成为现在享有盛誉的常青藤盟校。 这些名校都有严格的入学标准，能够入校就读的学生，自然是品学兼优的好学生。学校很早就去各个高中挑选合适的人选，许多得到全国优秀学生奖并有各种特长的学生都是他们网罗的对象。不过学习成绩并不是学校录取的惟一因素，学生是否具有独立精神并且能否快速适应紧张而有压力的大一新生生活也是他们考虑的重要因素。学生的能力和特长是衡量学生综合素质的重要一关，高中老师的推荐信和评语对于学生的入学也起到重要的作用。学校财力雄厚，招生办公室可以完全根据考生本人的情况录取，而不必顾虑这个学生家庭支付学费的能力，许多家境贫困的优秀子弟因而受益。有钱人家的子女，即使家财万贯，也不能因此被录取。这也许就是常青藤学院历经数百年而保持“常青”的原因。
数据模型与决策
数据模型与决策 数据模型与决策第一周课后试题- 7道选择题 1. （单选题） 位于亚特兰大的Brandon广告公司，为Boston Market快餐厅新推出的鸡肉餐品进行消费者调研。Brandon共调查了1960位消费者，其中1176人声称，如果该鸡肉餐品推向市场，他们将会购买。Brandon广告公司应如何向Boston Market快餐厅报告，鸡肉餐品的总体市场接受度是多少？ A. 40% B. 50% C. 60% D. 70% 2. （单选题） 一项关于在美国收听谈话类广播电台的成年听众的年龄情况调查。其中50位受访者的年龄如下表所示： 以上数据是什么类型的测度数据？
A. 定名数据 B. 定序数据 C. 定距数据 D. 定比数据 3. （单选题） 在一项针对200位豪车车主的调研中，有100位来自California，50位来自New York，30位来自Illinois，20位来自Ohio。车主所在的地区，是什么类型的测度数据？ A. 定名数据 B. 定序数据 C. 定距数据 D. 定比数据 4. （单选题） Struthers Wells公司的销售及生产部门，有超过10000名的白领员工，这些雇员分布在美国、欧洲、亚洲等地。一份针对300名员工的调查显示，其中120人愿意接受岗位调动前往美国以外地区工作。依据此次调查，公司全体白领雇员中可接受岗位调动的比例是多少？
A. 30% B. 40% C. 50% D. 60% 5. （单选题） 以下是美国八大汽车制造厂商，2010年的前两个月的汽车销售量与2009年的前两个月的汽车销售量数据： 比较八大汽车厂商的总体销量，相较2009年，2010年同期的汽车总体销量是上升还是下降？百分比是多少？ A. 上升，8.7% B. 下降，9.5% C. 上升，9.2% D. 下降，7.8%
常用软件开发模型比较分析
常用软件开发模型比较分析 2007-09-26 20:21 正如任何事物一样，软件也有其孕育、诞生、成长、成熟和衰亡的生存过程，一般称其为“软件生命周期”。软件生命周期一般分为6个阶段，即制定计划、需求分析、设计、编码、测试、运行和维护。软件开发的各个阶段之间的关系不可能是顺序且线性的，而应该是带有反馈的迭代过程。在软件工程中，这个复杂的过程用软件开发模型来描述和表示。 软件开发模型是跨越整个软件生存周期的系统开发、运行和维护所实施的全部工作和任务的结构框架，它给出了软件开发活动各阶段之间的关系。目前，常见的软件开发模型大致可分为如下3种类型。 ① 以软件需求完全确定为前提的瀑布模型（Waterfall Model）。 ② 在软件开发初始阶段只能提供基本需求时采用的渐进式开发模型，如螺旋模型（Spiral Model）。 ③ 以形式化开发方法为基础的变换模型（T ransformational Model）。 本节将简单地比较并分析瀑布模型、螺旋模型和变换模型等软件开发模型。 1.2.1 瀑布模型瀑布模型即生存周期模型，其核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。瀑布模型将软件生命周期划分为软件计划、需求分析和定义、软件设计、软件实现、软件测试、软件运行和维护这6个阶段，规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如同瀑布流水逐级下落。采用瀑布模型的软件过程如图1-3所示。
图1-3 采用瀑布模型的软件过程 瀑布模型是最早出现的软件开发模型，在软件工程中占有重要的地位，它提供了软件开发的基本框架。瀑布模型的本质是一次通过，即每个活动只执行一次，最后得到软件产品，也称为“线性顺序模型”或者“传统生命周期”。其过程是从上一项活动接收该项活动的工作对象作为输入，利用这一输入实施该项活动应完成的内容给出该项活动的工作成果，并作为输出传给下一项活动。同时评审该项活动的实施，若确认，则继续下一项活动；否则返回前面，甚至更前面的活动。瀑布模型有利于大型软件开发过程中人员的组织及管理，有利于软件开发方法和工具的研究与使用，从而提高了大型软件项目开发的质量和效率。然而软件开发的实践表明，上述各项活动之间并非完全是自上而下且呈线性图式的，因此瀑布模型存在严重的缺陷。 ① 由于开发模型呈线性，所以当开发成果尚未经过测试时，用户无法看到软件的效果。这样软件与用户见面的时间间隔较长，也增加了一定的风险。 ② 在软件开发前期末发现的错误传到后面的开发活动中时，可能会扩散，进而可能会造成整个软件项目开发失败。 ③ 在软件需求分析阶段，完全确定用户的所有需求是比较困难的，甚至可以说是不太可能的。 1.2.2 螺旋模型螺旋模型将瀑布和演化模型（Evolution Model）结合起来，它不仅体现了两个模型的优点，而且还强调了其他模型均忽略了的风险分析。这
2019年美国常春藤八所名校排名
2019年美国常春藤八所名校排名享有盛名的常春藤盟校现在是什么情况呢？接下来就来为您介绍一下！以下常春藤盟校排名是根据2019年美国最佳大学进行的。接下来我们就来看看各个学校的状态以及真实生活。 完整的常春藤盟校名单包括耶鲁大学、哈佛大学、宾夕法尼亚大学、布朗大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学、达特茅斯学院和康奈尔大学。 同时我们也看看常春藤盟校是怎么样的？也许不是你所想的那样。 2019年Niche排名 3 录取率5% 美国高考分数范围1430-1600 财政援助：“学校选择美国最优秀的学生，想要他们来学校读书。如果你被录取，哈佛会确保你能读得起。如果你选择不去入学的话，那一定不是因为经济方面的原因。”---哈佛大三学生2019年Niche排名 4 录取率6% 美国高考分数范围1420-1600 学生宿舍：“不可思议！忘记那些其他学校的学生宿舍吧。在耶鲁，你可以住在一个豪华套房，它更像是一个公寓。一个公寓有许多人一起住，包括一个公共休息室、洗手间和多个卧室。我再不能要求任何更好的条件了。这个套房很大，很干净，还时常翻修。因为学校的宿舍深受大家喜爱，现在有90%的学生都住在学校！”---耶鲁大二学生
2019年Niche排名 5 录取率7% 美国高考分数范围1400-1590 综合体验：“跟任何其他学校一样，普林斯顿大学有利有弊。这个学校最大的好处也是我选择这个学校的主要原因之一就是它的财政援助体系，任何学生想要完成的计划，它都会提供相应的财政支持。”---普林斯顿大二学生 2019年Niche排名 6 录取率9% 美国高考分数范围1380-1570 自我关心：“如果你喜欢城市的话，宾夕法尼亚大学是个不错的选择。这里对于独立的人来说也是一个好地方，因为在这里你必须学会自己发展。要确保进行一些心理健康的训练，因为这里的人通常会过量工作。如果你努力工作并且玩得很嗨，二者都会使你精疲力尽，所以给自己留出点儿时间休息。”---宾夕法尼亚大一学生 2019年Niche排名7 录取率7% 美国高考分数范围1410-1590 综合体验：“学校的每个人都很关心学生，包括我们的身体状况和学业成绩。在这里，你可以遇到来自世界各地的多种多样的学生。他们在学校进行的安全防范教育让我感觉受到保护。宿舍生活非常精彩，你会感觉跟室友们就像家人一样。总之，能成为学校的一员我觉得很棒，也倍感荣幸！”---哥伦比亚大二学生2019年Niche排名9 录取率9% 美国高考分数范围1370-1570 学术点评：“新的课程培养学术探索能力，在过去的两年中我
消费者购买决策过程模型
消费者购买决策过程模型 1,问题认知 消费者认识到自己有某种需要时，是其决策过程的开始，这种需要可能是由内在的生理活动引起的，也可能是受到外界的某种刺激引起的。 例如，看到别人穿新潮服装，自己也想购买；或者是内外两方面因素共同作用的结果。因此，营销者应注意不失时机地采取适当措施，唤起和强化消费者的需要。 2,搜寻信息 信息来源主要有四个方面： 个人来源，如家庭、亲友、邻居、同事等； 商业来源，如广告、推销员、分销商等； 公共来源，如大众传播媒体、消费者组织等； 经验来源，如操作、实验和使用产品的经验等。 3，评价备选方案 消费者得到的各种有关信息可能是重复的，甚至是互相矛盾的，因此还要进行分析、评估和选择，这是决策过程中的决定性环节。 在消费者的评估选择过程中，有以下几点值得营销者注意：1、产品性能是购买者所考虑的首要问题；2、不同消费者对产品的各种性能给予的重视程度不同，或评估标准不同；3、多数消费者的评选过程是将实际产品同自己理想中的产品相比较。 4，购买决策 消费者对商品信息进行比较和评选后，已形成购买意愿，然而从购买意图到决定购买之间，还要受到两个因素的影响： 1，他人的态度，反对态度愈强烈，或持反对态度者与购买者关系愈密切，修改购买意图的可能性就愈大； 2，意外的情况，如果发生了意外的情况—失业、意外急需、涨价等，则很可能改变购买意图。
5，购后评价 包括：1，是购后的满意程度；2，购后的活动。 消费者购后的满意程度取决于消费者对产品的预期性能与产品使用中的实际性能之间的对比。购买后的满意程度决定了消费者的购后活动，决定了消费者是否重复购买该产品，决定了消费者对该品牌的态度，并且还会影响到其他消费者，形成连锁效应。
软件开发模型的优缺点和适用范围
软件开发模型的优缺点和适用范围 软件开发模型大体上可以分为三种类型。第一种是以软件需求完全确定为前提的瀑布模型；第二种是在软件开发初始阶段只能提供基本需求时采用的渐进式开发模型，如原型模型、 螺旋模型等；第三种是以形式化开发方法为基础的的变换模型。时间中经常将几种模型组合使用， 以便充分利用各种模型的优点。 1. 瀑布模型 瀑布模型也称软件生存周期模型。它在软件工程中占有重要地位，它提供了软件开发的基本框架，这比依靠“个人技艺”开发软件好得多。它有利于大型软件开发过程中人员的组织、管理，有利于软件开发方法和工具的研究与使用，从而提高了大型软件项目开发的质量和效率。 瀑布模型的缺点：一是个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量；二是由于开发模型是线性的用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而卡增加了开发的风险；三是早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重后果。 2. 原型模型 原型模型的主要思想：先借用已有系统作为原型模型，通过“样品”不断改进， 使得最后的产品就是用户所需要的。原型模型通过向用户提供原型获取用户的反 馈，使开发出的软件能够真正反映用户的需求。 原型模型的特点：开发人员和用户在“原型”上达成一致。这样一来，可以减少设计中的错误和开发中的风险，也减少了对用户培训的时间，而提高了系统的实用、正确性以及用户的满意程度。缩短了开发周期，加快了工程进度。降低成本。 原型模型的缺点：当告诉用户，还必须重新生产该产品时，用户是很难接受的。 这往往给工程继续开展带来不利因素。不宜利用原型系统作为最终产品。 3. 螺旋模型 螺旋模型采用一种周期性的方法来进行系统开发。这会导致开发出众多的中间版 本。 螺旋模型的优点： 1）设计上的灵活性，可以在项目的各个阶段进行变更。 2）以小的分段来构建大型系统，使成本计算变得简单容易。 3）客户始终参与每个阶段的开发,保证了项目不偏离正确方向及项目的可控性。 4）随着项目推进，客户始终掌握项目的最新信息，从而他或她能够和管理层有效地交互。 5）客户认可这种公司内部的开发方式带来的良好的沟通和高质量的产品。
美国常青藤大学研究生申请条件都有哪些
我国很多学子都想前往美国的常青藤大学就读于研究生，所以美国常青藤大学研究生申请条件都有哪些? 美国常青藤大学研究生申请条件： 1、高中或本科平均成绩(GPA)高于3.8分，通常最高分是4分，平均分越高越好; 2、学术能力评估测试I(SAT I，阅读+数学)高于1400分，学术能力评估测试II(SAT II，阅读+数学+写作)高于2000分; 3、托福考试成绩100分以上，雅思考试成绩不低于7分; 4、美内国研究生入学考试(GRE)成绩1400分以上，经企管理研究生入学考试(GMAT)成绩700分以上。 大学先修课程(AP)考试成绩并非申请美国大学所必需，但由于大学先修课程考试对于高中生来说有一定的挑战性及难度，美国大学也比较欢迎申请者提交大学先修课程考试的成绩，作为入学参考标准。
有艺术、体育、数学、社区服务等特长者优先考容虑。获得国际竞赛、辩论和科学奖等奖项者优先考虑，有过巴拿马国际发明大赛的得主被破例录取的例子。中国中学生在奥林匹克数、理、化、生物比赛中获奖也有很大帮助。 常春藤八所院校包括：哈佛大学、宾夕法尼亚大学、耶鲁大学、普林斯顿大学、哥伦比亚大学、达特茅斯学院、布朗大学及康奈尔大学。 新常春藤包括：加州大学洛杉矶分校、北卡罗来纳大学、埃默里大学、圣母大学、华盛顿大学圣路易斯分校、波士顿学院、塔夫茨大学、伦斯勒理工学院、卡内基梅隆大学、范德比尔特大学、弗吉尼亚大学、密歇根大学、肯阳学院、罗彻斯特大学、莱斯大学。 纽约大学、戴维森学院、科尔盖特大学、科尔比学院、瑞德大学、鲍登学院、富兰克林欧林工程学院、斯基德莫尔学院、玛卡莱斯特学院、克莱蒙特·麦肯纳学院联盟。 小常春藤包括：威廉姆斯学院、艾姆赫斯特学院、卫斯理大学、斯沃斯莫尔学院、明德学院、鲍登学院、科尔比学院、贝茨学院、汉密尔顿学院、哈弗福德学院等。
消费者购买决策过程
什么是消费者购买决策 消费者购买决策是指消费者谨慎地评价某一产品、品牌或服务的属性并进行选择、 购买能满足某一特定需要的产品的过程。 广义的消费者购买决策是指消费者为了满足某种需求，在一定的购买动机的支配 下，在可供选择的两个或者两个以上的购买方案中，经过分析、评价、选择并且实施最 佳的购买方案，以及购后评价的活动过程。它是一个系统的决策活动过程，包括需求的 确定、购买动机的形成、购买方案的抉择和实施、购后评价等环节。 消费者购买决策过程 在复杂购买中，消费者购买决策过程由引起需要、收集信息、评价方案、决定购买 和购后行为五个阶段构成。 消费者购买决策过程 （一）引起需要 （二）收集信息 消费者信息来源主要有个人来源（如家庭、朋友、邻居、熟人）、商业来源（如广 告、推销员、经销商、包装、展览）、公共来源（如大众传播媒体、消费者评审组织等）、经验来源（如处理、检查和使用产品）等。 （三）评价方案 1. 产品属性。即产品能够满足消费者需要的特性。 2. 属性权重。即消费者对产品有关属性所赋予的不同的重要性权数。 3. 品牌信念。 4. 效用函数。
5. 评价模型。
（四）决定购买 （五）购后行为 购买者对其购买活动的满意感（S）是其产品期望（E）和该产品可觉察性能（P）的函数，即S=F （E，P）。若E
P ，则消费者会感到不满意。 消费者购买决策的特点 许多学者对于消费者购买决策有不同的描述过程，为了指导读者对消费者购买决策 模式有一个较好的认识，本文作者通过查阅文献总结出消费者购买决策的一些特点，为消费者购买决策模型的分析与构建提供评价参照系和理论依据。 （1 ）消费者购买决策的目的性。消费者进行决策，就是要促进一个或若干个消费 目标的实现，这本身就带有目的性。在决策过程中，要围绕目标进行筹划、选择、安排，就 是实现活动的目的性。 （2 ）消费者购买决策的过程性。消费者购买决策是指消费者在受到内、外部因素 刺激，产生需求，形成购买动机，抉择和实施购买方案，购后经验又会反馈回去影响下 一次的消费者购买决策，从而形成一个完整的循环过程。 （ 3 ）消费者购买决策主体的需求个性。由于购买商品行为是消费者主观需求、意愿 的外在体现，受许多客观因素的影响。除集体消费之外，个体消费者的购买决策一般都 是由消费者个人单独进行的。随着消费者支付水平的提高，购买行为中独立决策特点 将越来越明显。 （4 ）消费者购买决策的复杂性。心理活动和购买决策过程的复杂性。决策是人大 脑复杂思维活动的产物。消费者在做决策时不仅要开展感觉、知觉、注意、记忆等一系
常见软件开发模型
常见软件开发模型 模型优点缺点 瀑布模型文档驱动系统可能不满足客户的需求 快速原型模型关注满足客户需求可能导致系统设计差、效率低，难于 维护 增量模型开发早期反馈及时，易于维护需要开放式体系结构，可能会设计差、 效率低 螺旋模型风险驱动风险分析人员需要有经验且经过充分 训练 瀑布模型(Waterfall Model ) 1970年Winston Royce 提岀了著名的“瀑布模型“，直到80年代早期，它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。 瀑布模型中，如图所示，将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、
软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序，如 同瀑布流水，逐级下落。 在瀑布模型中，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证，如果验证通过，则该结果作为下一项活动的输入，继续进行下一项活动，否则返回修改。 瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。但是，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式，几乎被业界抛弃，其主要问题在于： （1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量； （2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，开发的风 从而增加了险； （3）早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。 快速原型模型（Rapid Prototype Model ） 快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互，用户或客户对原型进行评价，进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么； 第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。 显然，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。快速 原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型，一旦确定了客户的真 正需求，所建造的原型将被丢弃。因此，原型系统的内部结构并不重要，重要的是必须迅速 建立原型，随之迅速修改原型，以反映客户的需求。