本文的研究课题是在大数据系统下的围绕着大数据系统中数据分析算法的研究以及应用。该大数据系统下采用K-均值聚类算法对校内学生上网集中时间点进行数据分析得到结果。主要目的是研究数据分析的算法思想以及算法过程实现在大数据系统当中。本次研究项目为大数据系统数据分析提供了一个实例。而且案例的选取也为学校管理学生政策提供了数据的参考。

本次研究项目是基于Hadoop大数据系统的一个环境搭建，并在Hadoop分布式集群环境上对大量数据进行分析与预测。利用以本校学生历史上网行为记录为数据样本，对学生上网集中点的分析和上网时长的预测。

研究本次课题的意义在于：其一，研究数值分析能否具体地应用在大数据系统当中的和发挥作用；其二，.数值分析就是把现实生活的问题化为数学问题来计算分析，探讨其现实生活所遇见的问题中运用的可行性。其三，当今大数据的热潮让科技时代狠狠地迈进一大步，此时社会对于大数据系统的需求仍是处于供不应求的，寻找有效大数据处理技术、方法、和手段已经成为现实世界的迫切需求。大数据系统的发展趋势仍在增长然而我们也需要跟上科技时代前进的步伐。

基于本案例数据特征的主要分析方法

观察数据样本建立的数学模型得到，上网上线时间在某些时间段内较为密集却在某些时间段内仅有几个上网上线时间的数据以及数据样本低维数等特征。再加上这次研究目的是分析学生上网上线时间的主要集中点。根据数据特点，最终选取了聚类分析方法对数据样本进行处理。针对数据样本特征较为合适的聚类分析方法。