教育行业大数据分析PPT,数据采集|教育大数据的来源、分类及结构模型
教育行业大数据分析PPT,数据采集|教育大数据的来源、分类及结构模型
大数据技术是当前非常热门的技术领域之一，其就业前景非常广阔。大数据技术可以应用于众多行业和领域，例如金融、医疗、电子商务、物流、教育等。
教育行业在数据分析的应用方面，主要痛点有以下四个方面：1，数据涉及面窄，数据主要来源为数字化校园系统产生的，其他教学管理的数据多为手工录入非结构化数据，数据维度少，数据来源不足。
大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：1)交易数据。
根据数据的类型可以分为以下几类：一是降维。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、随机森林 二是回归。
教育大数据特指教育领域的大数据，即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。
运用大数据来督导现代教学，能使教学机制变得更透明、更合理，能够形成统有序的教学思路，从而更好地开展教学工作，同时还能够形成强有力的监督机制。
教育大数据，顾名思义就是教育行业的数据分析应用。而大数据，则需要具备5V的特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
在教育领域，教育大数据通过对教育过程数据的捕获和记录、分析和利用，解决教育过程中课程资源建设、学习环境的形成、教育科学评价和教师能力的提高等问题。
二是形成教师队伍大数据。依托教师系统，实现各级各类教师信息的“伴随式收集”，为每位教师建立电子档案，建立统一高效、互联互通、安全可靠的全国教师基础信息库。
教育大数据的定义中有提到，教育大数据需要有三个因素起支撑作用分别是：在线决策、学习分析和数据挖掘，所以教育大数据的三大要素是在线决策、学习分析和数据挖掘。
1、——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向 ——发展前景预测 据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。
2、数据管理仍然困难 大数据分析有一个相当清晰的想法：找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。
3、趋势一：提升企业竞争力随着互联网时代的飞速发展，大数据产业已经成为这个时代发展不可或缺的因素，同时也是提升企业竞争力的强力资源。大数据行业有着巨大的价值和资源，只有掌握了大数据，才能有效地控制资源。
4、近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。
