教育大数据分析方法与探索教育资料

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（分析已经发生的行为），预测分析用于预测未来的概率和趋势（分析可能

发生的行为），规范分析根据期望的结果、特定场景、资源以及对过去和当前事件的了解对未来的决策给出建议（分析应该发生的行为）。例如，对于学生学习成绩的分析，描述分析是通过分析描述学生的行为，如是否成绩高的同学回答问题较多；预测分析是根据学生的学习行为数据对其分数进行预测，如根据学生回答问题的次数预测其成绩；而规范分析则是根据学生的数据得到学生下一步的学习计划，如对学生回答问题的最优次数提出建议。

大数据分析的过程可以划分为如下7个步骤：（1）业务调研，即明确分析的目标；（2）数据

准备，收集需要的数据；（3）数据浏览，发现数据可能存在的关联；（4）变量选?瘢?找出自变量与因变量；（5）定义模式，确定模型；（6）计算模型的参数；（7）模型评估。

我们以预测学生学习成绩为例解释上述过程。首先，我们的目的是根据学生的行为预测学习成绩。接下来，对于传统的方法来说，通过专家的分析确定需要什么数据，比如专家提出对学生成绩有影响的数据，包括出勤率、作业的完成率等，可以从数据源获取这样的数据；大数据分析的方法有所不同，是找到所有可能相关的数据，甚至包括血型等，这些数据与成绩之间的关系未必有影响，就算发现了关系也未必可以解释，但是获取尽可能多的数据有可能发现未知的关联关系。

上面的步骤包括了很多因素，下面确定哪些因素会体现在模

型中，可以通过可视化等方法发现哪些因素和我们的分析目标相关，也可以通过特征工程的方法选择包含在模型中的变量，并排除一些相关的自变量，比如学生的起床时间和吃早饭的时间存在关联，在模型中可以只考虑其中之一，加快计算速度。

再接下来是定义模型的模式，比如可以把上述问题定义为线性回归，再通过一些算法确定模型中的参数，从而得到最后的模型。然后对模型进行评估，检验这个模型是不是真的有效，以及是否是可解释的。有些有用的模型并不见得可解释，例如发现了血压对成绩有影响，这个是有用的，但是未必有一个明确的解释。

二、在线教育大数据分析研究现状

在线教育大数据为教育研究的进行提供了非常好的途径和

机会，它构成了一个跨国家、跨文化、跨职业、跨阶层的平台，学习者的每个行为都为研究者贡献了数据。而通过研究这些数据，我们可以发现新的规律，或是指导学习者的行为，例如预测学生的学习情况、课程的受欢迎程度以及发现新的学习方法等。利用平台得到的数据，预测并回馈给平台，从而可以达到改进平台的目的，还可以为平台发现新的业务。

当前在线教育大数据的研究已经开始，但是研究成果并不多，主要的研究对象是学生，集中在对学生学习行为的研究，而授课人员的行为和平台的行为这两个方面的研究比较少。我们将现有的主流研究内容进行归类，分为多个方面，包括：（1）学习者行为分析与预测；

（2）学习者学习效果分析与预测；

（3）平台供应商数据分析。

学习者行为分析与预测的研究指的是，通过学习者在MOOC 平台上产生并积累的行为数据，采用量化学习者行为特征的方式，对其学习行为进行分析与预测。具体而言，文献[4]研究了在MOOC平台上有退课风险的学习者的早期预警问题，他们基于回归分析的方法，提出了两种迁移学习算法，通过增添正则项最小化连续不间断学习周中的失败概率。文中提出了三个方法，分别是LR-SEQ，LR-SIM与LR-MOV，其中在AUC指标上LR-SIM与LR-MOV效果更好，LR-SIM在开课前两周的预测相对于其他方法更为出色。文献[5]采用了机器学习的方法研究了学习者退课率的预测方法，他们仅利用了网页浏览流数据，提出了基于支持向量机的机器学习模型以预测学习者的退课情况。他们的方法随着课程的进行，预测准确率逐渐上升，但在开课前几周的预测效果不够理想。文献[6]同样研究了学习者退课预测的问题，他们采用的方法是构建精确的预测模型与数据的时态与非时态表达，得到了较为良好的AUC指标。文献[7]则是采用了隐形马尔科夫模型对学习者课程滞留情况进行了预测，他们通过简单交叉乘积的方法，将连续特征编码为单一离散可观察状态。文献[8]同样研究了退课问题，他们构建了时序模型，通过标签的方法，采用了LSTM单元的RNN模型。他们得到的结果说明了在此问题上使用LSTM单元要比普通的RNN效果更好。文献[9]研究了在MOOC平

台上的学习者行为预测模型的迁移学习，他们提出了学习者预测的实时方法，并提出了对于同一个预测问题，建立表达式以改变这些方法的参数设置，实验证明了迁移学习可以使得两种方法的效果等价。文献[10]则首次针对中文MOOC中学习行为的特点将学习者分类以考察学习行为与效果之间的关系，这项工作使得人们可以有效判别一个学习者是否能够或潜在能够完成学习任务。文献[11]通过学习者积累的作业文章与MOOC浏览流数据对学习行为进行了分析与预测。文献[12]对学习者高风险退课进行预警。[4] He J， Bailey J， Rubinstein B I P， et al. Identifying At-Risk Students in Massive Open Online Courses[J]. Aaai， 2015.

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大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

基于大数据的学习行为分析

基于大数据的学习行为分析 斯坦福大学于2016 年发布了《2030 年的人工智能与生活》报告，该报告指出：新一代人工智能技术将深刻地影响教育领域，支撑智慧教育的实现。随后，美国白宫发表的Artificial Intelligence, Automation，and the Economy 报告也着重指出：人工智能技术未来会在学校广泛应用，基于人工智能的自动辅助教学工具会渗透到教学的方方面面，实现真正意义的个性化教育。面对当今势头强劲的在线教育，人工智能技术正在对其产生多方面的影响。 面向教育的大数据分析实例 大数据的发展为教学管理提供了更多的管理手段，基于大数据预测、分析基础上的教学管理方法和决策模型，在传统的教学模型上有了很多的改变，大数据技术和互联网思维将影响教育发展规划，加快推进教学活动与现代科技的融合。 以大数据为基础的教学管理主要体现在三个方面： （1）评价日常教学的质量：主要是分析学生的成绩，了解学生知识掌握 情况，对不同班级的教学效果进行横向比较。 （2）改进和提高教学方法：通过分析学习轨迹数据，查找教学的薄弱环节，提供改进意见。 （3）支持教学的运行决策：分析学校师资、资源、管理等方面的状况，优化学校的教学资源配置，正确运用评价结果，全面诊断学校的教育教学水平， 发现其中的薄弱领域和环节，从而为下一步改进提供依据。 以下通过两个实例，分别从两个方面介绍大数据在教学中的应用。

1普渡大学Signal 学业预警系统 学业预警是指学校针对学生在求学过程中出现的学业不佳、违规违纪等现象，对学生本人及家长作出及时提示，并采取相关措施以帮助学生顺利完成学业的一种监督管理制度。 随着我国高等教育步入大众化阶段，各类高等院校在面临诸多发展机遇的同时迎来了巨大的挑战，在校大学生数量急剧增加，许多学生由于自身学习目标迷茫、学习态度不端正、自主学习能力和自控能力较差和受到如网络世界、交友不慎、家庭条件等外界因素影响，导致学业状况不佳，从而无法按时顺利毕业。 因此利用学业预警机制对学生学业进行实时动态监控、成绩预测和预警，不仅能帮助学生有效规避学业危机，引导和督促学生科学学习，还可以保障学校教育教学质量，促进建设和谐高校。 国内的学业预警系统形式单一、功能有限，学业预警机制难以落实到位，缺乏时效性。美国一些高校通过对学生的SAT 成绩、家庭经济情况、宿舍停留时间长短以及食堂用餐情况的分析，了解他们退学的可能性，以便帮助那些在学业以及大学生活适应性上出现问题的学生。 普渡大学的退学预警系统是基于对学生学业变量，如课程GPA 成绩、等级考试成绩以及学生登录课程网站频率的分析。在这些方面综合表现不好的学生会被亮黄灯甚至红灯，然后收到一封学业失败危险预警邮件。 邮件建议他们尽快与导师联系，或者寻求外界帮助。普渡大学的研究者发现，那些曾经被亮黄灯，即处在中度学业失败危险的学生，收到预警邮件后会在课堂上表现得更好。而那些直接被亮红灯，即处于高危群体的学生，

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具，数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求，需要考虑的问题主要包括下面几个方面： （1）业务边界：有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 （2）数据边界：有哪些业务数据需要接入大数据分析平台，具体的包括哪些表，表结构如何，表间关系如何（区别于传统模式）。 （3）功能边界：提供哪些功能，不提供哪些功能，必须明确界定，该部分详见需求分析； 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式，决定了大数据平台的架构和设计，因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面： 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点，决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境，否则在后续的项目实施过程中，必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境，因此前期需求分析阶段，必须根据数据规模和性能需求，构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展，汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下，整车厂研发部门关心的是：如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据，社会用户的用车数据，互联网第三方数据等结合起来，将异构数据和同构数据整合到一起，并在此基础上，实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化；怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互，通过大数据与机器学习技术，建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析；最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求，恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台，企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据，可实现对原始数据的高效利用，并将原始数据转化成产品所需的智能，从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理（ETL）与分析挖掘两大产品功能体系，共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统，超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用，建立科学的数据模型，得出预测结果并配以互动的可视化智能，快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构，建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上，可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构，用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

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

教育大数据平台建设方案

教育大数据平台建设方案 2016年7月14日

1. 教育大数据平台建设 (3) 1.1数据采集与治理系统建设 (3) 1.2日志管理中心建设 (4) 1.3元数据管理系统建设 (5) 1.4数据建模系统建设 (6) 1.5数据可视化系统建设 (7) 2. 大数据平台建设 (8) 2.1权限管理中心建设 (8) 2.2仪表板系统建设 (9) 2.3分析报告系统建设 (9) 2.4用户画像系统建设 (10) 2.5智能预警系统建设 (10) 2.6学生/教师发展中心系统建设 (11) 2.7统一门户系统建设 (11) 3、功能参数列表 (12)

1.教育大数据平台建设 教育大数据平台的建设，无需学校现使用的各种软件系统的开发商，通过开发接口的方式进行数据采集或对接，从而实现学校各系统之间数据无感知采集。并完成数据治理，最终实现数据融合，解决数据孤岛问题，为各个平台提供自动化数据支撑。 通过对数据进行采集和治理，包含学校结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，保证数据的完整性和全面性，实现数据融合。根据分析的目标和需要解决的问题结合全面的数据，才能完成全面的数据挖掘与分析，从而实现数据多维度、有深度的应用，让数据不仅仅是作为结果输出，而是形成业务流程闭环，全方位应用于学生培养和学校日常工作，为学校建设提供重要的依据。将学校各应用系统的数据进行采集和整合，打破数据孤岛，实现数据的共享和应用，为大数据分析打好基础。 1.1数据采集与治理系统建设 提供可视化界面进行数据源接入的配置操作；采集方式不影响数据源所属服务器/设备/数据库/Web服务的正常运行。支持不同网络之间的数据同步功能；支持不同类型数据源之间的数据同步功能；提供可视化的数据集成功能，实现自动化的任务调度，并智能化监控数据集成的过程。 在满足数据库的数据采集同时，学校老师也可自行导入数据。本数据采集工具优于一般数据仓库或非大数据厂家的采集方式，可以让学校各系统在正常运行的情况下，进行无感知全量或增量采集。 一般当前数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构数据，且学校数据在使用不同的系统时，数据多存储在不同的数据库，无法将数据进行集合处理为学校管理做出数据支撑，也无法有效追溯数据问题。教育大数据平台的数据采集功

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1. 技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： 采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，

支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一 的数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE） 的结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

大数据分析的方法

对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对 价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？ 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数 据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分， 得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深 受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。

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

基于大数据的教学模式探析

48 B 12/2017 课程　教法／专业视点 ◆扬州大学商学院　李焕彰 基于大数据的教学模式探析 所谓大数据，顾名思义，指的是海量的资料，它是结构庞大、数量繁多的信息集合，通过使用特定的软件工具，对这些信息资料进行分析、整合，从而为科学的决策提供充足依据和保障。现阶段，我们正处于大数据时代，大量的电子信息数据在不断影响和改变我们的生产、生活方式，同时也给科、教、文、卫等各方各面带来巨大的影响。 作为传播先进文化、技术的教育界而言，更应当率先意识到大数据给自身带来的影响与挑战，充分利用其给传统教育模式带来的巨大发展空间，积极进行自我革新、自我优化与自我完善，进而促进自身不断发展与进步。 一、 概述 大数据是继“互联网”“云计算”之后IT 行业出现的又一里程碑式的技术创新和突破,巨量的数据正不断朝我们袭来，将我们带入大数据时代。 在大数据时代，通过已有的软件，对巨量的数据资料进行分析、整合，进而为人类生产、生活、学习以及其他社会活动提供科学化的信息依据和资讯保障。 与此同时，大数据也正不断改变着人类的生产、生活、学习等方式，基于现代信息技术处理与应用数据模式，通过整合和共享大数据，从而获得优质的知识服务与智力资源，给人类社会带来巨大变革，且变革覆盖文化、经济、教育、卫生等方方面面，尤其在教育领域，受大数据观念的渗透与影响，当今教育界正历经一场变革，一场对于传统教学模式的变革。教育界只有不断挖掘大数据的发展潜力，充分把握大数据给教育界带来的重大机遇和发展空间，才能真正实现教育模式的革新与发展。 二、传统教学模式的特点分析 现阶段，我国教育普遍沿袭传统教学模式，在对我国教育教学模式整体状况进行分析后归纳总结，其大致具有以下几个特点。 （一） 教学模式相对固定，易于接受与运用 采取传统教学模式开展教学，一方面，教师可以通过广泛查阅资料进行提前备课，从而确保课程教学设计的优化和过程的准确；另一方面，学生也可以根据自身学习进度来提前进行预习或复习，使得学习更具有针对性，同时还能做到典型案例分析与教师基础理论教学有机结合，从而建立起一套相对完整的知识学习体系。（二）教学成效快速且明显 在传统模式主导下的教学课堂，学生能够较为自主地完 成教师所布置的课堂作业，同时接受、理解教师传授的系统知识，并在生活实践中，做到理论联系实践、理论指导实践，运用课堂教学典型案例的思路来指导生活实践所观察到的案例，并且创造性地分析和整合现有数据，来帮助完成学习任务，进一步强化自身对基础知识的理解、掌握与运用。由此可见，传统教学模式具有教学成效快速且明显的特点，基本上能够实现学生按时按量地完成课业。（三）教学评价呈现出标准化、模式化特点 此外，在传统模式教学过程中，教师按照自身备课情况，已经在心中构建起一个模式化的教学评价标准，并用此来评价学生的作业完成情况和学习情况，再根据评价结果，督促学生进行反思。 三、大数据给传统教育模式带来的挑战 尽管传统教学模式具备以上几项优点，但在面对信息日趋多元的大数据时代，这种传统的填鸭式教学模式和通过统计分析典型案例式的教学方法，难以适应和满足时代发展的根本需要。不可否认，传统教学模式正面临着严峻挑战。大数据时代给传统教育模式带来的挑战集中体现在以下几个方面。 （一） 大数据时代要求教育实现开放化发展 在促进社会实现公平化发展过程中，首先要确保教育公平。在大数据时代，这一要求更为凸显。大数据时代要求教育应当不断朝着公平化的方向发展，而实现教育公平的基础是首先实现教育的开放化发展。在现今的网络上，许多高校都开放一些公开、免费的教学视频，个体获取和传播视频中的知识所需要的成本极低。此类优质教育资源正是大数据发展给教育带来的福利。只有确保每一位学习者都能获得这些教育资源，才能真正实现教育的公平化发展。（二） 大数据时代要求教育方式不断进行革新 在互联网不断发展延伸过程中，通过对大数据的充分分析与挖掘，来确定教育未来发展的重要趋势与方向。这就要求教育方式要不断进行革新，使其朝着更易于数据整合的方向发展，从而使人们学习和获取知识的途径变得不仅仅局限于课堂学习，而能从更为广阔的网络空间通过在线学习或数据分析等方法获得。 （三）大数据时代要求人才培养实现个性化发展大量信息、形式多样、价值多元、实时性强等是大数据时代的典型特点，要求传统教育理念和教育模式需不断进行革新，使其更多地关注个体的个性化、多样化发展，才能培 摘　要：在大数据时代，传统教育正面临严峻挑战，倒逼传统教育模式进行变革与优化，从而实现教育开放化、方式革新化、人才个性化等发展目标。文章基于大数据角度，探讨大数据时代给传统教育带来的挑战，同时提出在大数据时代下教学模式革新的具体路径。 关键词：大数据；传统教育；教学模式；革新 【中图分类号】G 【文献标识码】B 【文章编号】1008-1216（2017）12B-0048-02

大数据“革命”教育 让考试变得更科学

大数据“革命”教育让考试变得更科学 2013-10-19 02:28 来源：光明网-《光明日报》我有话说有8人参与 资料图片 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。

区域教育大数据统计与分析系统的构建研究-2019年精选文档

区域教育大数据统计与分析系统的构建研究 【论文编号】1671-7384（2018）010-025-08 问题的提出 1.区域教育大数据统计分析现状 对于区域来讲，如果使用的教育大数据统计软件是单机版本，没有建设自身的教育大数据采集网络，那样会造成数据无法共建共享，形成数据孤岛，也会造成数据无法在线实时收集，不能有效办公。区域教育相关的数据都有一定的规模，但数据处于异构且分散在不同部门不同系统中，没有形成区域的教育大数据，对于教育大数据的分析挖掘与可视化展示方面的应用也无法开展。 2.区域教育大数据统计与分析系统构建需求 区教委层面：系统能够提高区级教育管理单位的统计管理水平，增强科学决策能力。 随着教育事业的发展，区级教育管理单位对教育统计的管理日益精细化，需应用现代化的信息技术手段完成现有工作，并建立全区的教育大数据为教育教学以及教育管理提供决策支持服务。 如根据工作需要，快速的发布统计报表采集任务，在整个统计填报周期可全程监控统计数据填报的进度与质量，达到实时评价、实时指导、实时核查的目的从而进一步保障数据的质量；再

如通过大数据分析，区级教育管理单位可以及时了解区域在教育综合改革中相关决策实施的效果，全面掌握全区智慧教育建设的进度和水平，准确把握各级学校在教学活动中的相关情况等。 基层学校层面：区域教育大数据统计与分析系统能够为基层学校统计工作减负，提高教育服务能力。在教育事业统计方面，单机版教育大数据统计系统需要在每个学校独立安装，由于统计人员变动大、信息化水平不高、系统安装步骤繁琐、没有固定用于统计用的电脑等因素导致的学校每年在系统安装上的工作难度较大。 在大数据分析方面，学校需要通过对教师、学生在教学活动中各方面数据的收集、分析，挖掘出有利于提高学校管理效率、提升教学质量、辅助学生健康成长等多方面的决策服务数据，真正意义上实现智慧教育下教育质量的跃升。 系统构建原则 实用性原则。首先应该保证在系统生命周期内系统的实用性，选用成熟的技术，确保满足实际业务需求。 先进性原则。在技术选择上，应充分考虑技术先进性和成熟性之间的平衡，一方面保证整体信息体系的先进性，同时有效避免尖端技术给信息系统带来的不确定性和潜在风险。 业务性原则。紧密围绕区域教育大数据统计业务，系统应能适应目标的多重性，环境的多变性，方法的多样性。 可靠性原则从系统结构、技术措施、系统管理等方面着手，

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：