教育行业大数据分析报告,终身教育行业格局梳理及增长潜力分析
教育行业大数据分析报告,终身教育行业格局梳理及增长潜力分析
1、学前教育专业的就业前景十分广阔。学前教育专业的就业岗位相当多。比如：教师或儿童顾问；儿童发展评估和指导人员、儿童教育和卫生发展政策制定者、儿童教育咨询专家——在有关政府机关、各大医院的儿科门诊工作。
1、虽然教育场景下的前沿技术创新仍存在难点，部分技术尚处于应用早期，但它们的微小突破将极大促进终身教育行业的持续演进，并加速教育现代化的整体发展。
2、教育行业现状分析及发展趋势：未来教育网络化、教育社会化、高等教育产业化将是未来中国教育行业的重要发展趋势，教育必须适应发展形势，才能跟上知识更新的速度，培养符合信息化发展的新型人才。
3、收入增长推动优质教育支出，中国可支配收入的增长及中产家庭的崛起带动了优质教育的支出，随着经济水平的提高，人们对教育的需求越来越高，使得教育行业越来越优化，推动优质教育的发展。
细分分析法，常用于为分析对象找到更深层次的问题根源。难点在于我们要理解从哪个角度进行“细分”与“深挖”才能达到分析目的。
在线决策、学习分析和数据挖掘。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。
对比分析数据分析方法 很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。
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。比较传统的方法，根据因变量类型，可以分为一般回归和离散回归，商业上离散回归用得比较多，比如logit模型probit模型 三是聚类。
数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
因子分析方法 所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
1、教育机构前景：科技应用与教育深度融合：随着科技的不断发展，越来越多的新技术将会应用于教育培训行业中。例如，人工智能、大数据、虚拟现实、区块链等技术将会逐步普及到教育培训行业中，使得教育的效率和质量都得到提高。
2、从长远来看，教育培训行业的未来一定属于成人市场。成人绘画班、成人书法班、成人舞蹈班，其实都是对身份的追求和圈子文化的传播。成人培训班在国内市场还不是很成熟，还有很大的发展空间可以去开发。
3、目前，管理培训行业已经发展成为规模庞大的智力支持产业。近年来，教育市场呈现旺盛的增长趋势，成为我国经济领域闪亮的市场热点，成为创业投资最热门的关键词。
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。
三是优化教师工作决策。将教师队伍大数据作为教师工作决策的基础支撑和重要依据。
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。
利用大数据加强教育教学工作 将大数据运用教育改革当中，有利于现代教育工作的开展，起到更好的督导作用。特别是将大数据技术运用到日常教学分析及收集更多教学资源中去，为制定出更好的教学方案提供科学依据。
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。
