“教育是一个社会发展的支柱, 你和我能看到并理解这个博客, 教育功不可没。 高等教育的形式并不是一成不变的, 高等教育一直在演进。”邹欣老师在博客上如此写道。为了迎合信息化时代的特色，网络上的知识传播必不可少。
---关于学霸系统及小队项目的NABC：
1) N (Need 需求)
对于数据处理这个内容来说，面对的需求是非常巨大。如今网络发展，数据量在爆发式的增长。一切以数据说话，成为当今或者未来互联网发展的趋势。如何从成千上万的资源中找出自己所需的那一个，正需要对数据进行处理，这也是如今各大小型企业所必须的工作。
我们小组所选择的的是数据处理这一小项，对于数据处理的用户基本需求如下：
1.递交给用户的数据已进行处理分类，符合用户需求。
2.用户需要一个简洁易懂的数据保存形式，能从中提取数据。
3.需要一个能查看进程状态，数据状态的窗口或界面。
4.用户希望能在获得一个数据的同时能得到相似的数据。
5.用户希望能得到一个贴近自身的方便的数据环境。
2) A (Approach 做法)
这个项目需要的核心技术有：网页爬取技术、自动分类技术、抽取关键词技术、翻译技术、数据库技术、动态网站开发和管理技术。
对于我们小组所抽到的数据处理小项，需要进行工作为：
1.将爬取到的数据进行去噪，提取关键信息，分类，整理，需要定义好爬虫获得的数据结构。
2.设计数据库，定义网站内容结构。
3.UI追踪进程和汇报数据。
4.支持继续向pipeline中输入新内容。
5.支持对英文网页翻译和标签功能。
6.对文档相似度进行分析，并作出相应的联系与分类。
结合我们组员的情况，我们有网页爬取技术的实践经验，关键词抽取技术和翻译技术的技术支持，并且正在学习数据库和网站开发的相关课程。因此，我们在技术上是具有显著优势的。
3) B (Benefit 好处)
如今是一个大数据时代，庞大的数据量需要的是更加优秀的处理数据能力。无规律的数据是无法直接让用户使用的。
数据处理的好处有如下几点：
1.用户获得的数据是有一定的规律。
2.更加容易让用户进行数据操作与使用。
3.能让用户在获得一个数据时能看到自己或许所需的其他相似数据
4.能从整理好的数据分析出许多问题的倾向，更加容易看出未来数据的发展趋势。
4) C (Competitors 竞争)
在我们所接触的许多网络企业，如3BTA-360，baidu，tencent，alibaba，他们对于数据处理都是极为重视，并有专门处理的部门，虽然我们不能与那些大企业相竞争，但是类比下来，许多小企业甚至一些小网站，都是需要对数据进行处理，我们的竞争无处不在。
我们的优势：
1.团队凝聚力强，具有极为庞大的发展空间。
2.创作自由度高，能让我们实践自己的想法。
我们的劣势：
1.规模小，团队实现力有限
2.技术不够成熟，仍有待提高
3.界面设计对于正式的网站来说比较稚嫩。
发布计划：
按照大项目的计划，应与爬虫和UI界面项目整合发布成网站。
可在发布前一段时间与其他小组先尝试整合。