大数据解析及其在教育领域的应用综述_李丹
大数据解析及其在教育领域的应用综述
李 丹
（陕西学前师范学院，陕西西安，710010）
摘要：从大数据的特征入手，给出了大数据的处理流程，分析了数据采集、数据分析、数据服务、数据可视化的要点，给出了教育大数据的应用模式，从个性化课程分析、教育领域的数据挖掘、监测学生的考试、为教育决策和教育改革提供参考、帮助家长和教师找到适合孩子的学习方法五方面论述了大数据的应用实践。关键词：大数据；处理流程；教育大数据；应用实践
Big data analysis and in education domain application summary
Li Dan
(Shanxi Xueqian Normal University，Shanxi Xi’an，710100)
Abstract ：From big data characteristic obtaining,has given the big data processing flow,has analyzed the data acquisition,the data analysis,the digital data service,the data visualization main point,gave has educated the big data the application pattern,analyzed,the education domain data mining from the personalized curriculum,monitors student's test, provides the reference for the education decision-making and the education reform,helps the guardian and the teacher found suits child's study method five aspects to elaborate the big data application practice.
Keywords ：Big data;Processing flow;Educates the big data;Using practice
随着物联网、互联网技术的进一步发展，人们利用网络来处理各类事件，由此产生出大量的数据，这些数据大多都是无规则的。随着云计算技术的发展，将分布在各个角落的无规则的数据进行分析、整理，筛选出有用的信息，从而为各行各业服务，这是大数据所要研究的范畴。
1 大数据的特征
大数据在全球范围内备受关注，对大数据的定义也有多种提法。IBM 提出3V，即认为大数据具备规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)三个特征：规模性指数据量巨大，量级达到TB 级及PB 级；多样性指数据类型繁多，包括结构化数据和非结构化数据；高速性指数据创建、处理和分析的速度持续在加快。在此基础上，还有人提出4V 定义：IDC （互联网数据中心）认为大数据还应当具有价值性(Value)，大数据的价值往往呈现稀疏性；而IBM 认为大数据还具有精确性 (Veracity)，将精确性作为大数据的第四个属性凸显了应对与管理某些类型数据中固有的不确定性的重要性。除了3V 定义，较典型定义来自维基百科，即认为大数据指难以用常用的软件工具在可容忍时间内抓取、管理以及处理的数据集。比较而言，3V 定义对大数据特征进行了形象的描述，因此成为目前引用最多也最被认可的定义。
2 大数据的处理流程
传统的数据服务(Data Services)指的是数据操作密集型Web 服务，它们对用户提供接入数据资源的接口，对内则将数据源及操作进行封装，并对来自用户的搜索和分析请求进行处理。对于企业来说，数据通常被存储在多个应用系统当中，如果想要调用数据，就需要分别连接应用的数据存储系统。数据服务通过提供一个抽象层，为用户隔离了异构数据源的复杂性，使其能够以统一的方式访问或更新数据。目前来说，数据服务的理想应用是数据所有者将数据开放，具有相应权限的用户、客户端和应用程序可通过数据服务对数据进行访问和操作。
图1大数据系统流程图
网络出版时间：2014-09-17 11:12
大数据系统实际上就是数据的生命周期，即数据采集、存储、
查找、分析和可视化的过程，大数据系统流程图，如图1所示，其
中Hadoop是一种开源实现平台，其结构如图2
所示。
图
2 Intel Hadoop组件结构
2.1 数据采集：
结构化数据通常是指可以用二维关系表达的数据，如关系
数据库和非关系数据库存储的数据；而非结构化数据则是指难
以用二维关系表达的数据。非结构化数据的存储方式有非结构化
数据库、文件系统、内容管理系统，如WinFS、EXT3、HDFS、GFS、
TFS等，大数据采集的大量数据是半结构化或非结构化的。因此，
通过各种方法采集数据信息便显得格外重要。
数据采集是大数据处理流程中最基础的一步，目前常用的数
据采集手段有传感器收取、射频识别、数据检索分类工具如百度
和谷歌等搜索引擎，以及条形码技术等。
2.2 数据分析
数据分析在方法论上需要解决的课题首先就在于：如何透
过多层次、多维度的数据集实现对于某一个人、某一件事或某一
种社会状态的现实态势的聚焦，即真相再现；其中的难点就在于，
我们需要洞察哪些维度是描述一个人、一件事以及一种社会状态
存在状态的最为关键性的维度，并且这些维度之间的关联方式是
怎样的等。其次，如何在时间序列上离散的、貌似各不相关的数据
集合中，找到一种或多种与人的活动、事件的发展以及社会的运
作有机联系的连续性数据的分析逻辑。其中的难点就在于，我们
对于离散的、貌似各不相关的数据如何进行属性标签化的分类。
不同类属的数据集的功能聚合模型(用于特定的分析对象)以
及数据的标签化技术，是大数据分析的技术关键。
已有数据服务架构主要是为数据统一操作(增删改查)而
设计的，而大数据服务架构是为了在屏蔽数据资源和操作复杂性
的基础上实现数据资源服务化。表1将UE-BDaaSA（面向用户体
验的大数据服务架构）和WCF DS、OSDI从数据对象、支持的数据
模型、支持的数据类型、数据源、语义、数据服务描述、服务构建方
式以及支持的服务操作等多方面进行对比。可以看出，每种架构
都具有一定优势，而UE-BDaaSA主要面向大数据服务，通过引入
非结构化数据模型GDM（星系数据模型）和语义技术，以及提供完
善的服务模型和应用操作，使得UE-BDaaSA在数据模型支持、语
义支持、服务描述完善度、服务方式、支持的操作等多方面都表现
较好，尤其是UE-BDaaSA对非结构化数据提供支持，并提供了分
析和可视化服务等多种服务类型，可见UE-BDaaSA是一种实用的
大数据服务架构。
表1 WCF DS、OSDI 、UE-BDaaSA对比
从数据存储共享来看，一般会选用扩展性极好的hadoop平
台，但是由于hadoop技术的成熟度的问题，在数据高效利用的方
面就会出现很多问题，因此就必不可少的需要各类分布式计算的
能力来做补充，这其中有数据加载问题，数据查询分析问题，以及
准实时的分析和挖掘应用的问题，因此国内外各种产品和各类服
务商也都围绕着这些现实问题在积极的寻找高效恰当的解决方
案。其中actian提出的基于大数据2.0的计算中心解决方案，可
以将分布式加载、高性能查询和流式计算等技术系统的整合在一
起，为客户提供标准化服务。
actian大数据2.0分析平台具有丰富易用的数据挖掘分
析功能，可驱动更快的价值实现。同时作为现有基础设施（如
hadoop平台，结构化数据仓库平台）的补充，该分析平台可以部
署在企业私有云或混合云之上，为适应不同的业务需要，提供了
灵活的授权模式。
2.3 数据服务
目前，对外提供大数据服务的既有政府、企业，也有科研机
构，其提供的数据服务集中在数据查询/验证服务，面向企业的
数据分析服务和数据集市。
(1)数据查询/验证服务：该类服务主要提供数据搜索服务或着基于底层数据源为用户提供验证服务，例如客户地址验证、Email 验证、金融数据服务等。典型的有，Google 提供的BigQuery 搜索服务；StrikeIron、Xignite 等网站提供的金融、电子商务、通信类验证服务。
(2)面向企业的数据分析服务：该类服务是以帮助企业分析数据为目的的服务，其数据来源可能是企业数据也可能是企业数据与互联网数据的融合。例如，Precog 提供大数据分析服务，可
以从各种数据源抓取输入数据，同时还使用人群统计、态度、位置和其他信息使数据更为丰富，最后综合进行分析；埃森哲也提供一站式数据分析解决方案；量子恒道和“淘师爷”都是针对淘宝卖家提供电子商务数据的分析，帮助卖家提高销售量。这类分析服务提供的方式是由服务提供商通过自己的分析系统帮助数据拥有者分析数据，而不是为有分析需求的用户提供一个分析数据的环境。
(3)数据集市：是以数据提供和数据下载为目的的数据服务。例如，美国政府通过https://www.wendangku.net/doc/0818834347.html, 向公众提供各类政府数据；Amazon 在AWS 基础上提供的公共数据集服务；实时数据交易网站https://www.wendangku.net/doc/0818834347.html, 以数据服务的形式向应用软件开发商和内容发布商提供高品质低成本(甚至零成本)的数据；数据堂https://www.wendangku.net/doc/0818834347.html, 提供科研数据共享服务。
2.4 数据可视化
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据。数据可视化的前提是给定要进行可视化的数据，这些数据有可能是用户检索的结果，有可能是分析的结果。这样，大数据的可视化请求的处理流程可概述为，先执行大数据检索服务或者大数据分析服务，再将其结果数据输入到可视化型数据服务中，最后输出可视化脚本或包含可视化脚本的网页脚本。
数据分析能够帮助用户从大数据中洞察价值。然而，在大数据时代，海量数据分析结果依然海量，如果能够有一种简单的方式对数据规律进行直观展现，必将使大数据中的价值得到快速理解和发现，可视化就是这样的方式。可视化由来已久，随着20世纪50年代计算机图形学的出现，信息技术加速了可视化的演变。时至今日，可视化已经发展为数据可视化、科学可视化、信息可视化、可视分析这几大方向。可视分析起源于2005年，它是一门通过交互可视界面来分析、推理和决策的科学，通过将可视化和数据处理分析方法结合，提高可视化质量的同时也为用户提供更完整的大规模数据解决方案。
如今，针对可视分析的研究和应用逐步发展，已经出现很多重要而常用的开源可视化编程语言和环境，它们具备的一个共同特点就是为用户提供了常见的专业可视化模版或图形库，用户可
以通过简单调用即可很快实现可视化效果，此外，由于软件的开源优势，专业用户可以根据其需求，对图形源代码进行定制修改。
Processing 是由MIT Media Lab 的Ben Fry 和Casey Reas 开发的开源软件，基于java 构建，其特点是简单，通过使用Processing 可以生成图形、3D 图形、声音、实时影像等，用户还可以通过添加交互行为来实现实时的互动。通过该软件可以导出在浏览器中使用的文件，但前提是浏览器装有java 插件，这也是该软件在web 中应用面临的瓶颈。为了解决这一问题，Processing.js 框架被设计出来，它主要针对不想使用Flash 或 Java applets 进行图片编程以及Web 交互的开发者。Processing.js 使用JavaScript 在HTMLS 的Canvas 元素上绘制形状以及操作图像，这就要求目标用户的浏览器支持HTML5。D3.js 是一个基于JavaScript 的开源数据可视化库，它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document 中。用户可以使用它用一个数组创建基本的HMTL 表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建SVG 条形图[12]。诸多成熟的开源可视化组件库都为大数据可视化提供了便利，针对大数据可视化服务需求，充分利用现有可视化组件库，进一步降低用户学习成本，是大数据研究的重要目标之一。
3 教育大数据的应用模式
基于数据挖掘、数据分析和在线决策面板三大要素的教育大数据应用流程具体可划分为六个步骤，如图3所示，一是学生使用在线系统进行学习；二是系统收集和记录学生的在线学习行为，存入数据库；三是进行数据分析和处理、预测学生的学业表现；四是对预测和反馈结果进行可视化处理；五是提供适合学生个人的学习材料；六是教师、管理人员和开发人员适时给予学生指导和帮助。
图3 教育大数据流程图
4 大数据教育领域应用实践
4.1 个性化课程分析
进行数据分析和处理、预测学生的学业表现，并向其推荐他
们可能取得优秀学业表现的课程。系统首先获取某个学生以前
(高中或大学)的学业表现，然后从已毕业学生的成绩库中找到
与之成绩相似的学生，分析以前的成绩和待选课程表现之间的相
关性、结合某专业的要求和学生能够完成的课程进行分析、利用
这些信息预测学生未来在课程中可能取得的成绩，最后综合考量
预测的学生成绩。
4.2 教育领域的数据挖掘
教育数据与其他领域中的数据比较起来，有一些独特的特
征。总结起来就是教育数据是分层的（hierarchical）。有键击层
（keystroke level）、回答层（answer level）、学期层（session
level）、学生层（student level）、教室层（classroom level）、教
师层（teacher level）和学校层（school level），数据就隐含在
这些不同的层之中。
教育中的数据挖掘是迈向大数据分析的一项主要工作。互
动性学习的新方法已经通过智力辅导系统、刺激与激励机制、教
育性的游戏产生了越来越多的尚未结构化的数据。教育中最近的
趋势是允许研究者积累大量尚未结构化的数据（unstructured
data）。这就使得更丰富的数据能给研究者创造出比过去更多的
探究学生学习环境的新机会。
4.3 监测学生的考试
监测学生的考试能让研究者有效定型学生的学习行为。大数
据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生
是如何朝着正确答案努力的过程也同样重要。在一次考试中，学
生个人和整体在每道题上花费了多少时间？最长的是多少？最
短的是多少？平均又是多少？哪些此前已经出现过的问题学生
答对或答错了？哪些问题的线索让学生获益了？通过监测这些
信息，形成数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学
习内容而进行学习的全过程，并有助于向他们提供个性化的学习
模式。
用这些学生学习的行为档案创造适应性的学习系统能够提
高学生的学习效果。利用学生是“如何”学习的这样重要的信息，
考试的出题者们就能为学生量身定制出适合学生的个性化问题，
并设计出能够促进记忆力的问题。
4.4 为教育决策和教育改革提供参考
数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教
育改革方面，大数据更有用武之地。美国利用数据来诊断处在辍
学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探
索学生缺课与成绩的关系。如果有了充分的数据，便可以发掘更
多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好
的参考。
4.5 帮助家长和教师找到适合孩子的学习方法
比如，美国的麦格劳.希尔教育出版集团就开发出了一种
预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程
度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师
跟踪学生的学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学
生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学
习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教
育教学提供坚实的依据。
随着大数据理论及其相关技术的不断完善和发展，其在教育
领域的应用将会更加广泛，对教育的影响力也会日益提高。
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大数据文献综述
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
教育大数据分析：方法与探索-最新教育资料
教育大数据分析：方法与探索 一、大数据与大数据分析概述 随着数据获取、存储等技术的不断发展，以及人们对数据的重视程度不断提高，大数据得到了广泛的重视，不仅仅在IT领域，包括经济学领域、医疗领域、营销领域等等。例如，在移动社交网络中，用户拍照片、上网、评论、点赞等信息积累起来都构成大数据；医疗系统中的病例、医学影像等积累起来也构成大数据；在商务系统中，顾客购买东西的行为被记录下来，也形成了大数据。 时至今日，大数据并没有特别公认的定义。有三个不同角度的定义：（1）“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息[1]。（2）“大数据”指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法的数据[2]。（3）“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 通常把大数据的特点归纳为4个V，即数据量大（Volume）、数据类型多（Varity）、数据的价值密度低（Value）以及数据产生和处理的速度非常快（Velocity）。 对大数据进行分析可以产生新的价值。数据分析的概念诞生
于大数据时代之前，但传统的数据分析和大数据分析是不同的。传统的数据分析往往是由客户提出一个问题，分析者围绕该问题建立一个系统，进而基于该系统解释这个问题；而大数据分析有时候并没有明确的问题，而是通过搜集数据，浏览数据来提出问题。 另一方面，传统的数据分析是在可用的信息上进行抽样，大数据分析则是对数据进行不断的探索，通过全局分析连接数据，达到数据分析的目的。 传统的数据分析的方法，往往是大胆假设小心求证，先做出假设，再对数据进行分析，从而验证先前的假设；而大数据分析则是对大数据进行探索来发现结果，甚至发现错误的结果，之后再通过数据验证结果是否正确。 因此，传统的数据分析可以看成一种静态的分析，大数据分析可以看成一种动态的分析。尽管如此，大数据分析和传统数据分析也并非是泾渭分明的，传统数据分析的方法是大数据分析的基础，在很多大数据分析的工作中仍沿用了传统数据分析的方法。 基于上述讨论，我们给出“大数据分析”的定义：用适当的统计分析方法对大数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 大数据分析分为三个层次[3]，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么（分析已经
大数据在教育领域如何应用
大数据在教育领域如何应用？[转] 数据（data），一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的，用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据，所获得的海量数据就是大数据（big data）。在制作大数据时，需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等，不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。 在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。 分析大数据助力教学改革 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。部分综述了该计划的数据和案例已经在美国教育部教育技术办公室2012年4月10日发布的《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）》中披露出来。 美国教育部门对大数据的运用主要是创造了“学习分析系统”——一个数
2020教育大数据行业趋势及存在的问题
2020年教育大数据行业趋势及存在的问题 2020年
目录 1.教育大数据行业前景趋势 (4) 1.1产品种类趋于多样化 (4) 1.2数据安全意识不断增强 (4) 1.3产学研合力谋求突破 (5) 1.4教育数据研究人员不断增加 (5) 1.5市场发展前景广阔 (6) 1.6行业协同整合成为趋势 (6) 1.7生态化建设进一步开放 (7) 1.8需求开拓 (7) 2.教育大数据行业现状 (8) 2.1教育大数据行业定义及产业链分析 (8) 2.2教育大数据市场规模分析 (10) 2.3教育大数据市场运营情况分析 (10) 3.教育大数据行业存在的问题 (13) 3.1数据标准有待完善 (13) 3.2数据采集覆盖面窄 (13) 3.3模型构建专业性不足 (14) 3.4产品服务单一 (14) 3.5开放共享尚未形成 (15) 3.6隐私保护有待完善 (15)
3.7供应链整合度低 (15) 3.8产业结构调整进展缓慢 (15) 4.教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.1教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.2教育大数据行业经济环境分析 (17) 4.3教育大数据行业社会环境分析 (17) 4.4教育大数据行业技术环境分析 (17) 5.教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1.1对上游议价能力分析 (19) 5.1.2对下游议价能力分析 (19) 5.1.3潜在进入者分析 (20) 5.1.4替代品或替代服务分析 (20) 5.2中国教育大数据行业品牌竞争格局分析 (21) 5.3中国教育大数据行业竞争强度分析 (21) 6.教育大数据产业投资分析 (22) 6.1中国教育大数据技术投资趋势分析 (22) 6.2中国教育大数据行业投资风险 (22) 6.3中国教育大数据行业投资收益 (23)
大数据综述
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/0818834347.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/0818834347.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。
大数据技术及其在教育领域的应用
大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于 “大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大 数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那些大小已经超出了 传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容 量数据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容 量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发 现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、‘大科技’、‘大 利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们 获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时 代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推 移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来 讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数 据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是 通过大数据创造出新产品和服务。例如，Facebook通过结合大量用 户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模 式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和决 策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的 挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教 育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大 胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。
大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等，这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。例如，对于一张试卷、一次考试，考试得分为90分，它可以是简简单单的一个传统的数字，但如果换一个角度来分析，把它作为一个数据来看待，就可以得到其背后所隐含的许多充满想象力的数据信息：可以是每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有
大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)
大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
教育大数据分析领域竞品分析
互联网教育大数据分析领域竞争产品分析报告 中国的教育永远没有解决学生如何独立思考、自由精神和人格平等的问题，永远没有让学生提出疑问、不找标准答案，没有解决如何锻炼他们的创造能力的问题。——俞敏洪 【中国互联网教育整体趋势】 纵观中国教育互联网产业，截止到2015年11月31日，通过数据显示，记录在案的互联网教育公司共有1487家，在整体互联网企业中占比约7%，比例在其他诸行业中较为靠前。在细分方向上，在线教育创业的四大龙头分别K12、儿童早教、职业教育、语言学习，它们总共囊括65%互联网教育市场份额。这个行业的创业在产品模式和参与者背景上都出现了一些新变
化，家教O2O在创业项目中变着越来越频繁。数据显示教育 +O2O项目中，有超过60%的产品都2014年之后才成立的，而且在2015年的上半年又一波较为集中的获投热潮。越来越多传统教育的从业者甚至是传统教育机构的创办者，也出现在了互联网教育的创业市场中，比较典型的有疯狂老师、轻轻家教、跟谁学等。其中很多公司都获得了投融资的支持： 对于互联网教育，BAT在2015年都有不同程度的加码布局。 百度在今年上半年最主要的动作，是在今年6月时拆分旗下的作业帮，成立独立新公司——小船出海教育科技（），并且在9月时引入红杉和君联资本的投资。这是百度对自身业务的又一次“精兵简政”，也是百度“航母计划”的试水和实践，有助于进一步提升和完善百度在O2O和K12教育上的市场布局。阿里巴巴在今年5月份把淘宝同学升级为淘宝教育，并表示将展开更多与线下教育机构的合作，帮助优质的线下机构向线上机构转型。而在就在刚刚过去的一周，阿里还推出了在线直播客产品，并针对农村等教育资源匮乏地区，联合第三方服务商
大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
大数据分析(A)教学大纲
清华大学大数据方向硕士学位 公共必修课课程 数据分析学（I） Data Analytics (I) 开课单位：数据分析学（I）课程组 授课教师: 黎波、张楠、郑路、庞珣、苏毓淞、罗昊、王程韡（暂定） 教学目的： 本课是针对社会科学和管理类研究学开设的数据分析基本课程。通过本课的学习，学生将对（大）数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识，掌握有关数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例。 Data Analytics (I) is a graduate level course mainly designed for students with socialsciences and management background. The objective of the course to give students a broad overview of the basic principles and applications of data analytics. Students will also be familiar with the various aspects of data analytics such as exploring, managing, modeling and interpreting data. Students’ learning will also be enhanced by their exposure to real life applications of data analytics in social science research, business analysis and public management. 主要教材： by Johannes Ledolter, 2013, Wiley
教育大数据应用中存在的问题、原因及对策
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/0818834347.html, 教育大数据应用中存在的问题、原因及对策作者：卢文青秦志永 来源：《中国教育技术装备》2017年第17期 摘要目前在教育大数据应用过程中仍存在数据共享障碍、数据体系混杂、数据挖掘难度大、数据安全与隐私缺乏监管以及数据结论存在缺陷等问题，针对问题进行深入分析，并在数据共享、数据挖掘、数据标准体系构建、数据服务、数据管理等方面提出对策建议。 关键词教育大数据；教育信息化；数据挖掘；数据管理 中图分类号：G630 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2017）17-0078-03 1 前言 教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。借助于教育大数据分析，可有效促进教育教学发展， 在个性化教学环境定制、提升教学水平、优化教学质量等方面具有积极意义。但亦应指出的是，大数据虽然带来思维方式的巨大变革，但是也可能成为一种过度膨胀的力量，使教育管理者寄希望于大数据能够解决教育领域的诸多问题。教育是培养人的过程，具有复杂性、公益性的特征。这一方面要求大数据的质量不断提高，另一方面在认识上应明确大数据不能代替丰富、动态、变化的教育教学实践活动，它仅是一种实践的指导，使实践更具理性化的特征。因此，如何基于实践的观点认识大数据，如何正确认识大数据，提升数据质量，如何利用教育大数据更好地服务于教育，是摆在教育工作者面前亟待解决的问题。 2 教育大数据应用过程中面临的主要问题及原因 数据共享存在障碍大数据相信全量数据，通过分析几乎全样本的数据来思考和分析问 题。从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，数据量越大，真实性也就越大。然而各地学校之间教育信息化基础设施环境的建设往往各具特色，互不兼容，限制了数据的共享，使得“数据孤岛”成为制约教育大数据发展的瓶颈。 数据体系混杂出于计量的需要，总是习惯于把教育分解，然而分解后的数据指标体系所 描述的属性特征并不保证是教育的真实再现。由于缺乏标准的数据体系，各学校对数据指标的性质差异以及数值差异所表示的实际意义存在认识上的分歧，各学校都倾向于强化本校数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低的指标的作用，导致在数据收集和分析时存在指标各异、标准不同、口径不一的情况。
大数据在教学中的运用
大数据在教学中的运用 大数据时代的到来，是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言，通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。 那么，大数据将给教育带来什么？如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念，真正读懂我们的学生？ 一张试卷，它带给我们的数据是什么？可以是简简单单的一个90分，但如果我们通过大数据，我们可以得到很多信息：每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子，有没有时间进行检查，检查了哪些题目，涂改了哪些题目……等等，这些信息远远比一个92 分要来的有价值得多。不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。 这些数据，该如何去处理与统计？这些数据究竟可不可信、有没有代表性？数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢？所以，大数据在教育中的应用，其最重大的意义，就是能够让我们走近每一个学生的真实。 在大多数教研活动中，评判一个课堂的好坏，更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进，提出的问题是否有效，环节设置与本节活动的目标是否契合，等等。而学生在这个课堂中的体验，大部分时间是被完全忽略的，即使获得了关注，也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。 大数据的到来，能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度，经由大数据的处理变得可视，这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能，教师有了了解学生的途径与方法，从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的，我们总是认为某些因素对学生很重要，对课堂很重要，比如提问有效性，课堂的节奏等。然后，我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是，这些因素真的是重要的吗？在大数据的思维方式下，真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。
教育行业的大数据未来发展趋势
教育行业的大数据未来发展趋势 大数据引领的风潮仍在继续，大数据革命推动各个领域的发展和变革，教 育已经逐渐迈入大数据时代，那么大数据在教育行业有什么样的发展趋势呢? 趋势一：数据的采集和分析成为基石 教育数据采集与深度分析成为各应用系统的必备功能。教育信息化市场产 品类型丰富，涵盖教学、管理、教研、培训等多种业务。随着教育大数据战略 与应用价值的逐步凸显，越来越多的信息化应用系统将加强数据采集与深度分 析方面的功能，以采集更丰富的教育数据，提升信息系统的智能性和产品竞争力。此外，为了辅助用户解读和理解数据分析结果，可视化技术也越来越流行，成为各应用系统的基础性技术。 趋势二：产品体系多样化 教育大数据产品体系更加丰富、多样化。随着国家考试招生制度的改革及 其他一系列教育改革的推进，应试教育将逐步转向真正的素质教育。提分将不 再是广大师生和家长的唯一需求，教育的需求会变得越来越多样化和个性化。 为了满足用户的多元化需求，教育大数据市场将出现越来越多提供特色服务的 产品。据某机构调查，我国基础教育领域大数据产品主要的需求是学习分析、 预警类产品，辅助教育管理、决策类产品，教育教学评价类产品和个性化服务 类产品。 趋势三：产业链分工精细化
教育大数据产业链分工更加精细化、服务更加专业化。追求极致是互联网 思维的要点之一。为了持续提升教育服务的质量和专业度，教育大数据产业将 进一步细化分工，产业链条之间的协同和运作将更加高效、专业。每个环节都 将由专门的提供商提供最专业、最优质的服务。基础教育大数据市场有望出现 一批专门从事教育数据采集、数据安全或教育数据挖掘的优秀本土企业。 趋势四：数据安全意识不断增强 教育数据安全与隐私受到广泛关注，成为产品质量评估的核心指标。随着 社会公众数据安全与隐私保护意识的不断增强，教育大数据产品需要进一步提 升数据安全性能。政府及教育机构在采购教育信息化产品时，数据安全将成为 重要的考量点和评估指标。教育信息化相关标准制定单位，也会将数据安全与 隐私保护作为核心内容纳入标准体系。达不到数据安全标准的企业产品，将面 临巨大的被市场淘汰的风险。 趋势五：产学研合力谋求突破 越来越多的企业寻求与高校、科研机构及中小学校的深度合作。教育大数 据产品的成功研发与应用推广，单靠企业的力量难以完成。企业一方面需要准 确把握中小学的实际教育需求，另一方面又要与高校、科研机构协同攻克关键 技术难题，设计有效的产品应用模式与策略。因此，教育大数据市场将呈现企、校、研广泛合作的态势，三方优势互补、有效协同，涌现一批优秀的、接地气 的教育大数据产品。 趋势六：人才培养意识开始凸显 高校纷纷加强教育大数据技术课程体系建设和人才。培养数据人才匮乏是 影响我国教育大数据产业发展的重要因素。高校承担着教育大数据专门人才培 养的重任，未来将有更多的高校开设教育大数据课程或者设立相关专业方向。
大数据外文翻译参考文献综述
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information
大数据在教育领域的运用
大数据在教育领域的运用 (贵阳护理职业学院 550081) 摘要:近些年来大数据被多次提起,2016年2月,贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展,把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用,但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后,本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。 关键词:教育大数据;数据可靠性;大数据运用 (一)什么就是大数据 2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究与发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志。同年,联合国全球脉动(UN Global Pulse)组织发布《大数据促发展:机遇与挑战》一文,指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据,首先要探讨数据从哪里来,大数据解决了什么？大数据科学的兴起就是信息时代的产物。计算机的出现与逐步的普及,信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量,信息传播的速度,信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？就是解决信息的不对称。比如说,马云解决了商家与
买家之间的不对称,她让信息变得透明,我们购买到便宜又 好的商品,并且还不用跑商场,摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么,同样解决我们?c商家的信息不对称,然而这些都就是通过信息技术为载体的,在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称,政府握着大量的数据,林林总总包罗万象,里面蕴含着巨大 的价值,把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人,物事的各类数据总与的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率,其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就就是大数据可以解决的事情。 (二)什么样的数据才可靠 上面就是大数据的概念,那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们 提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到,数据分为两种,一种为可控数据,(controllable data)与另外一种行为数据(behavior data)。而可控的数据都就是不靠的,因为有人为因素夹杂在里面,真正可靠的就是人们的行为数据,行为数据就是关于机体的行为与行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一就是亚马逊,怎么理解行为数据？亚马逊就是怎么使用这些数据的呢？简 单地说,就就是用户在网站上发生的所有行为,如搜索、浏
大数据云计算文献综述
大数据云计算文献综述 一个大数据的调查 摘要：在这篇论文中，我们将回顾大数据的背景以及当前发展状况。我们首先介绍大数据的一般应用背景以及回顾涉及到的技术，例如：云计算、物联网、数据中心，以及Hadoop。接下来我们着重大数据价值链的四个阶段，也就是：数据生成，数据采集，数据存储和数据分析。对于每个阶段，我们介绍应用背景，讨论技术难题以及回顾最新技术。最后，我们介绍几个大数据的代表性应用，包括企业管理，物联网，在线社交网络，媒体应用，集成智慧，以及智能电网。这些讨论旨在提供一个全面的概述以及对读者感兴趣的领域的蓝图。这个调查包括了对开放问题和未来方向的讨论。 关键字大数据云计算物联网数据中心Hadoop 智能电网大数据分析 1、背景 1.1大数据时代的曙光 在过去的二十年，数据在各种各样的领域内爆炸式增长。按照2011年来自国际数据公司（IDC）的报告，世界上总共的创建及复制的数据量达到1.8zb,在五年内增长了大约九倍[1]。在未来这个数字至少每两年增加一倍。在全球数据的爆炸增长下，大数据这个词主要来描述巨大的数据集。与传统的数据集相比，大数据通常包括非结构化数据，这需要更实时的分析。 另外，大数据也能在发现新价值上带来新优势，帮助我们帮助我们获得一个深入隐藏价值的认识，也导致新挑战，例如，如何有效地组织和管理这样的数据集。
近日，行业产生兴趣的大数据的高潜力，许多政府机构公布主要计划加快大数据的研究和应用[2]。此外，大数据问题往往覆盖在公共媒体，如经济学[3，4]，纽约时报[5]，和全国公共广播电台[6,7]。这两个主要的科学期刊，Nature和Science，还开通了专栏讨论大数据的挑战和影响[8,9]。大数据的时代已经到来超越一切质疑[10]。 目前，与互联网公司的业务相关联的大数据快速增长。例如，谷歌处理的数据达数百拍字节（PB），Facebook的生成日志数据每月有超过10 PB，百度一家中国公司百度，业务流程有数十PB的数据，而阿里巴巴的子公司淘宝每天的网上交易产生几十太字节（TB）的数据。图1示出的全球数据量的热潮。当大型数据集的数量急剧上升，它也带来了许多具有挑战性的问题，解决方案如下： 图一、持续增长的数据 信息技术的最新发展（IT）使其更容易以产生数据。例如，每分钟有平均72个小时的视频上传到YouTube[11]。因此，我们面临的主要挑战是从广泛分布的数据源中收集和整合大量的数据。 云计算和物联网（IOT）的快速发展进一步促进数据的大幅增长。云计算提供了安全措施，访问网站以及数据资产的渠道。在物联网的典范，遍布世界各地的传感器正在收集和传送数据到云端进行存储和处理。这样的数据在数量和相互关系将远远超过对IT架构和现有企业的基础设施的能力，以及它的实时要求也将极大地强调可用的计算能力。日益增长的数据造成怎样在当前硬件和软件的基础上存储和管理如此庞大的异构数据集的问题。