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大數(shù)據(jù)分析方法_教育大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

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現(xiàn)在很多教育來不開數(shù)據(jù)分?jǐn)?shù)，每個(gè)教育機(jī)構(gòu)都有這樣的煩惱，大數(shù)據(jù)分析真的遙不可及嗎？其實(shí)不是，大數(shù)據(jù)沒有想象中那么難。很多學(xué)校在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上已經(jīng)取得了一些成果，并且在不知不覺中做到了！

大數(shù)據(jù)分析方法_教育大數(shù)據(jù)分析方法有哪些? 大數(shù)據(jù)分析方法 第1張

一、常用大數(shù)據(jù)分析方法

1、描述性分析

這是業(yè)務(wù)上使用最多的分析方法，也是最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析方法，為企業(yè)提供重要的指標(biāo)和業(yè)務(wù)衡量方法，可以通過企業(yè)各種數(shù)據(jù)獲得很多客戶的情況，例如客戶的喜好，使用產(chǎn)品習(xí)慣等。

2、診斷分析

做好描述性分析之后就可以進(jìn)行診斷分析了，主要是通過評(píng)估描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具可以使數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，并深入數(shù)據(jù)的核心，一個(gè)設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)分析工具可以集成數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和按時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)鉆取的功能，從而更好地分析數(shù)據(jù)。

3、預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析是用于預(yù)測(cè)未來事件發(fā)生的可能性，一個(gè)可量化值的預(yù)測(cè)，或者事件發(fā)生時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測(cè)，都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成，預(yù)測(cè)模型也是一種重要的方法，在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用。

4、指令分析

數(shù)據(jù)和復(fù)雜性分析的下一步是指令分析，指令模型可以幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。

二、教育大數(shù)據(jù)分析方法

1、分析主題，即你分析的目的是什么？

其實(shí)教育大數(shù)據(jù)分析沒有那么難，首先教育機(jī)構(gòu)在做分析之前，要明確分析的目的是什么，比如是分析哪個(gè)課程最受歡迎，受歡迎的課程具有什么特點(diǎn)，近學(xué)期學(xué)生的成績(jī)?nèi)绾蔚鹊?，先從大的目?biāo)開始，然后再分解成階段性小目標(biāo)，明確了這些目的，就可以收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了。

2、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

云朵課堂是一個(gè)專注于教育行業(yè)的數(shù)據(jù)清洗和集成平臺(tái)，可以從異構(gòu)的應(yīng)用系統(tǒng)中提取、清洗和集成數(shù)據(jù)，除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以精確整合，同時(shí)為集成任務(wù)提供了多種調(diào)度方式，保證了數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新。

3、分析方法，也就是我們常說的“大數(shù)據(jù)模型”

大部分算法都是編程做的，模型寫的死死的，擴(kuò)展性肯定不強(qiáng)，其實(shí)大部分“大數(shù)據(jù)模型”的設(shè)計(jì)都是通過編程實(shí)現(xiàn)的，對(duì)于機(jī)構(gòu)來說不僅需要高昂的服務(wù)成本，也極大地制約了廠商的需求響應(yīng)。想想反應(yīng)不迅速，服務(wù)不及時(shí)，解決不徹底的情況，是很可怕的。

其實(shí)這一點(diǎn)完全可以避免，云朵課堂擁有一款大數(shù)據(jù)分析工具，采用可配置大數(shù)據(jù)模型的概念設(shè)計(jì)，通過拖拽可視化組件，輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，功能界面設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，操作靈活，且有專人進(jìn)行系統(tǒng)功能維護(hù)。

4、分析工具，即用于分析的軟件

云朵課堂通過異構(gòu)系統(tǒng)的整合，保證了大數(shù)據(jù)分析所用數(shù)據(jù)源的規(guī)范性、一致性和權(quán)威性。根據(jù)機(jī)構(gòu)分析目的，靈活選擇數(shù)據(jù)源，設(shè)置大數(shù)據(jù)分析模型，輕松完成大數(shù)據(jù)分析的構(gòu)建。

例如可以通過學(xué)生的課程點(diǎn)擊次數(shù)，直播間觀看市場(chǎng)，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)愛好，及時(shí)調(diào)整課程內(nèi)容，利用提高用戶黏性。此外還有學(xué)生成績(jī)分析，即對(duì)學(xué)生某一科目成績(jī)的分析，結(jié)合其成績(jī)片段的分析比例和成績(jī)排名進(jìn)行分析，最終得出學(xué)生成績(jī)的科學(xué)依據(jù)和評(píng)價(jià)。

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#大數(shù)據(jù)分析方法#

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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括哪些
在如今的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)本身就是價(jià)值，對(duì)于任何一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司來說，數(shù)據(jù)都具有非常重要的地位，誰拿到了用戶的數(shù)據(jù)，就能做出對(duì)用戶更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，通過大數(shù)據(jù)的分析，可以判斷用戶的行為，并進(jìn)行預(yù)測(cè)。
數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指在計(jì)算機(jī)處理過程中，具有某種邏輯的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)相對(duì)來說是比較好的處理的，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則有著很大的不同，下面就一起了解一下吧！
一、什么是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則的數(shù)據(jù)，并不符合預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，難以用二維數(shù)據(jù)邏輯來表現(xiàn)。
常見的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括有辦公文檔、文本、圖片、視頻、各種報(bào)表等等，這些數(shù)據(jù)都是非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)常見的有兩種方式，一種就是直接以文件的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，另一種就是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫的字段中，兩種方式應(yīng)用場(chǎng)景各有不同，要根據(jù)情況使用。
二、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的獲取
非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)獲取非常簡(jiǎn)單，對(duì)于任何一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司來說，產(chǎn)品中都蘊(yùn)藏著巨大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也都具有非常大的價(jià)值，經(jīng)過一定程度的分析，同樣能給業(yè)務(wù)帶來很大的幫助。
例如在抖音平臺(tái)的大量視頻就是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、個(gè)人在平臺(tái)上面的評(píng)論以及發(fā)表的言論等等，這些都是可以作為收集的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以很好的了解當(dāng)下的一些現(xiàn)狀與趨勢(shì)。
三、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要應(yīng)用于某個(gè)特定的行業(yè)，由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的格式和標(biāo)準(zhǔn)非常多樣，在技術(shù)上它會(huì)比結(jié)構(gòu)化信息的利用更加困難，其應(yīng)用上要對(duì)特定的數(shù)據(jù)，進(jìn)行相應(yīng)的處理。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2022-12-25) 評(píng)論
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預(yù)測(cè)模型建立的方法有哪些_預(yù)測(cè)模型建立方法
有不少的人都在很多的工作中積累了經(jīng)驗(yàn)，而且也進(jìn)行了多次培訓(xùn)，卻沒有辦法得到很好的建模效果，其實(shí)是因?yàn)轭A(yù)測(cè)建模沒有做好。那么預(yù)測(cè)模型建立的方法有哪些呢，接下來就來分享一下預(yù)測(cè)模型的建立方法。
一、預(yù)測(cè)建模是什么
預(yù)測(cè)建模聽起來像是一個(gè)很難懂的概念，但實(shí)際它的應(yīng)用范圍是比較廣的。打個(gè)比喻，像我們?cè)诳刺炜諡踉泼懿紩r(shí)，總會(huì)猜測(cè)即將會(huì)下雨，這就屬于一個(gè)基本的預(yù)測(cè)。所以預(yù)測(cè)建?？梢哉f是用過一些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)來猜測(cè)未知的結(jié)果。
二、預(yù)測(cè)建模的方法
1.回歸分析法
這個(gè)方法就得探索歷史的發(fā)展規(guī)律，來找到自變量和因變量之間的回歸方程式。然后還要有一個(gè)模型參數(shù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)。通常會(huì)用到一元回歸，線性和非線性回歸。
如果是使用這個(gè)方法來進(jìn)行預(yù)測(cè)，那么就需要分解預(yù)測(cè)對(duì)象的影響因素，在這期間得關(guān)注變化，通過這些變化來預(yù)測(cè)未來結(jié)果。這種模型誤差可能會(huì)大些。
2.時(shí)間序列分析法
這種方法得將歷史數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行排列，然后將排列后的數(shù)據(jù)建立模型，然后將之進(jìn)行簡(jiǎn)單的未來預(yù)測(cè)。
主要還是靠過去來進(jìn)行未來的推算，預(yù)測(cè)效果也是有一定的保障，但是長(zhǎng)期使用是不推薦的。
3.灰色預(yù)測(cè)法
這種方法要用到灰色變量，要得到將沒有規(guī)律的量變成范圍內(nèi)有一定變化的量。最后再通過數(shù)據(jù)處理來研究。具體來說就將比較雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理使之變得有規(guī)律性，制作成數(shù)據(jù)模型。
如果要預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)是按照指數(shù)函數(shù)的規(guī)律來發(fā)展，那么預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度將會(huì)大幅度上升。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2022-12-07) 評(píng)論
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描述性分析包括哪些內(nèi)容_非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括哪些
大數(shù)據(jù)分析方法有很多，描述性分析就是其中很常見的一種，通過這個(gè)分析方法可以初步對(duì)數(shù)據(jù)有個(gè)大概的判斷。
關(guān)于描述性分析方法，下面圍繞幾個(gè)問題一起來了解下。
一、描述性分析是分析什么？
1.描述性分析主要是對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出反映客觀現(xiàn)象的各種數(shù)量特征的一種分析方法，它包括數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布分析等，描述性分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析的基礎(chǔ)。
二、與頻率分析的區(qū)別是什么？
描述分析與頻率分析的不同之處在于：
（1）描述分析提供的統(tǒng)計(jì)量?jī)H適用于連續(xù)變量，頻率分析既可用于分析連續(xù)變量，也可用于分析分類變量；
（2）描述分析無相應(yīng)統(tǒng)計(jì)圖繪制輸出，并且提供計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量也相對(duì)較少。
三、描述性分析方法的具體分析指標(biāo)是什么？
1.百分位值
百分位值主要用于對(duì)連續(xù)變量數(shù)據(jù)離散程度的測(cè)量，常用的百分位值是四分位數(shù)。它是將變量中的數(shù)據(jù)從小到大排序后，用三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)將數(shù)據(jù)分為四等份，與這三個(gè)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的數(shù)值稱為四分位數(shù)。由于是等分整個(gè)數(shù)據(jù)，這三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分別位于數(shù)據(jù)的25%（第一四分位數(shù)）、50%（第二四分位數(shù)，也就是常用的中位數(shù)）和75%（第三四分位數(shù)）的位置。
2.集中趨勢(shì)
集中趨勢(shì)反映了數(shù)據(jù)向其中心值聚集的程度，是對(duì)數(shù)據(jù)一般水平的概括性度量，主要通過平均值、中位數(shù)和眾數(shù)來表示。
3.離散趨勢(shì)
離散趨勢(shì)反映了數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離中心值的程度，是衡量集中趨勢(shì)值對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)的代表程度。數(shù)據(jù)的離散度越大，說明集中趨勢(shì)值的代表性越低；反之，數(shù)據(jù)的離散程度越接近于0，說明集中趨勢(shì)值的代表性越高。數(shù)據(jù)的離散程度主要通過范圍、標(biāo)準(zhǔn)差和方差來表示。
4.分布特征
對(duì)于連續(xù)變量，在樣本量較大的情況下，研究若你有會(huì)提出假設(shè)，認(rèn)為數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)服從某種分布，每種分布都可以采用一系列的指標(biāo)來描述數(shù)據(jù)離散分布的程度。
以上是描述性分析方法的介紹，希望您看完有所收獲。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2022-12-06) 評(píng)論
訪客 訪客
描述性分析包括哪些內(nèi)容
雖然傳統(tǒng)教育行業(yè)在轉(zhuǎn)型之前也有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，但那些數(shù)據(jù)和向線上轉(zhuǎn)型后的數(shù)據(jù)相比相差很多?，F(xiàn)在很多教育行業(yè)離不開大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的分析在生活工作中隨處可見，并非遙不可及。
大數(shù)據(jù)分析方法中常用的一個(gè)方法就是描述性分析。
什么事描述性分析？
描述性分析是指將大量的原始數(shù)據(jù)資料進(jìn)行初步的整理和歸納，通過描述原始數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，分析其集中趨勢(shì)和分散趨勢(shì)。其中數(shù)據(jù)集中度的度量反映的是數(shù)據(jù)一般水平的代表值或者數(shù)據(jù)分布的中心值。
描述性分析的四個(gè)指標(biāo)
平均值：最簡(jiǎn)單的一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，反映數(shù)據(jù)集的評(píng)論狀況，但受極端數(shù)據(jù)的影響較大。如杭州2019年的平均薪資為9430，實(shí)際上被互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的平均了。
四分位數(shù)：將數(shù)據(jù)從小到大排序，取中位數(shù)為Q2，分別取Q2左側(cè)和右側(cè)的中位數(shù)為Q1、Q3，這兩位數(shù)就是該數(shù)集的四分位數(shù)。
優(yōu)點(diǎn)：從整體描述數(shù)據(jù)集的分布狀態(tài)，若中位數(shù)離左側(cè)四分位數(shù)更近，那么數(shù)據(jù)在左側(cè)分布更為集中，若中位數(shù)離右側(cè)更近，則數(shù)據(jù)在右側(cè)更為集中。
缺點(diǎn)：無法分析數(shù)據(jù)集波動(dòng)大小
標(biāo)準(zhǔn)差：衡量一組數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，標(biāo)準(zhǔn)差可以很好的反映出數(shù)據(jù)集分散還是集中。波動(dòng)大小=離散程度=變異性。標(biāo)準(zhǔn)差的單位與數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)一致，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)集越不穩(wěn)定。
標(biāo)準(zhǔn)分：表示某個(gè)數(shù)值距離平均值多少個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2022-12-02) 評(píng)論
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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括所有格式的辦公文件、文本、圖片，XML,HTML，各種報(bào)表、圖像、音頻/視頻信息等，優(yōu)勢(shì)在于：
１.大量的數(shù)據(jù)需要處理
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以從您公司內(nèi)部的電子郵件信息、聊天記錄和收集到的調(diào)查結(jié)果中獲得，也可以是您對(duì)個(gè)人網(wǎng)站、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)或您使用的個(gè)人應(yīng)用程序中獲得的文本字段的評(píng)論。
２.有很多價(jià)值
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含有用的信息寶庫。利用數(shù)據(jù)可視化工具分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)快速了解現(xiàn)狀，顯示趨勢(shì)，識(shí)別新問題。
３.不需要依靠數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)
分析數(shù)據(jù)不需要專業(yè)的數(shù)學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，公司也不需要聘請(qǐng)專門的數(shù)據(jù)IT精英們?nèi)プ霭?。真正的分析發(fā)生在用戶決策階段，即管理特殊產(chǎn)品細(xì)分市場(chǎng)的部門經(jīng)理，可能是負(fù)責(zé)尋找最佳活動(dòng)計(jì)劃的營(yíng)銷人員，也可能是負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)客戶群體需求的總經(jīng)理。
４.終端用戶授權(quán)
正確的分析需要機(jī)器計(jì)算和人類解釋的結(jié)合。機(jī)器進(jìn)行了大量的信息處理，終端客戶使用他們的商業(yè)頭腦來決定最好的實(shí)施計(jì)劃。終端客戶必須清楚地知道哪個(gè)數(shù)據(jù)集是有價(jià)值的，以及他們應(yīng)該如何收集和更好地將他們獲得的信息應(yīng)用到他們的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。此外，公司的工作是讓終端用戶收集盡可能多的相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)中的信息做出最佳決策。
５.采集
在許多知識(shí)庫系統(tǒng)中，為了查詢大量積累的文檔，需要從PDF，Word，Rtf，Excel和PowerPoint從其他格式的文檔中提取可以描述文檔的文本，包括文檔標(biāo)題、作者、主要內(nèi)容等。
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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括哪些內(nèi)容
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要是指無法用固定的結(jié)構(gòu)進(jìn)行邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)單來說，就是指分散在論壇、微博、微信或其他渠道的用戶發(fā)布的關(guān)于產(chǎn)品的各種評(píng)價(jià)或吐槽。國(guó)內(nèi)企業(yè)級(jí)客戶在做大數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，還是以分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。那么非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括哪些內(nèi)容？
1.?鍵值對(duì)key-value型
1.鍵值對(duì)key-value型的主要特點(diǎn)是具有極高的并發(fā)讀寫性能。鍵值數(shù)據(jù)庫是通過鍵值對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，類似于Java中的map。整個(gè)數(shù)據(jù)庫可以理解為一個(gè)大地圖，每個(gè)鍵都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的值。
2.文件類型
按照功能劃分，文檔分為基于海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的搜索引擎和搜索內(nèi)容存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以理解為Json格式的文檔類型。
3.列式數(shù)據(jù)庫
這種數(shù)據(jù)庫的主要特點(diǎn)是擴(kuò)展性強(qiáng)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫以行為為單位存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，擅長(zhǎng)以行為為單位進(jìn)行讀取和處理，比如獲取特定條件的數(shù)據(jù)。
因此，關(guān)系數(shù)據(jù)庫也變成了面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在列中，并且善于讀取列中的數(shù)據(jù)。
4.圖數(shù)據(jù)庫
圖數(shù)據(jù)庫是一個(gè)在線數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，具有創(chuàng)建、讀取、更新和刪除圖形數(shù)據(jù)模型的操作。與其他數(shù)據(jù)庫不同，關(guān)系在圖形數(shù)據(jù)庫中占據(jù)首位。
這意味著應(yīng)用程序不必使用外鍵或帶外處理來推斷數(shù)據(jù)連接。與關(guān)系數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)庫相比，圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型更簡(jiǎn)單，表達(dá)能力更強(qiáng)。
5.基于海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
這類數(shù)據(jù)庫的主要特點(diǎn)是在海量的數(shù)據(jù)中可以快速的查詢數(shù)據(jù)，文檔存儲(chǔ)通常使用內(nèi)部表示法, 可以直接在應(yīng)用程序中處理, 主要是JSON. JSON文檔也可以作為純文本存儲(chǔ)在鍵值存儲(chǔ)或關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中.
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大數(shù)據(jù)分析方法_教育大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
我們目前所處地就是信息化時(shí)代，每天都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這時(shí)候就需要用到大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了各行各業(yè)，今天來看下大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在教育行業(yè)，具體有哪些數(shù)據(jù)分析方法，一起看下：
一、各個(gè)營(yíng)銷環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率分析
教育機(jī)構(gòu)經(jīng)常會(huì)投放sem、信息流等網(wǎng)絡(luò)廣告，這時(shí)候就需要從廣告展現(xiàn)、點(diǎn)擊、到達(dá)網(wǎng)站、再到用戶訂單轉(zhuǎn)化等各個(gè)環(huán)節(jié)分析。通過優(yōu)化各個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，來提升廣告投放效果。
二、用戶人群畫像及購(gòu)買課程等行為指標(biāo)分析
用戶人群畫像分析是分析工作的重要內(nèi)容，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細(xì)查等。
三、行業(yè)市場(chǎng)情況分析
在投放過程中，投放效果會(huì)隨時(shí)受到競(jìng)品調(diào)整的影響，所以同時(shí)需要關(guān)注競(jìng)品的投放情況，了解行業(yè)的平均點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、轉(zhuǎn)化成本等情況，找出自己的不足針對(duì)優(yōu)化。
四、學(xué)員學(xué)習(xí)效果數(shù)據(jù)分析
學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果分析與預(yù)測(cè)旨在研究學(xué)習(xí)者通過完成何種學(xué)習(xí)過程達(dá)到了何種學(xué)習(xí)效果，建立學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)效果的關(guān)系。學(xué)員學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)，考試成績(jī)、觀看次數(shù)等各個(gè)維度的數(shù)據(jù)綜合都可以進(jìn)行分析，以此查看各門課程的教學(xué)效果，以及如何促進(jìn)學(xué)員再次轉(zhuǎn)化。
五、不同教學(xué)模式效果分析
有研究報(bào)告說明，目前在線教育行業(yè)，41.4%的受訪者認(rèn)可一對(duì)一的教學(xué)模式，而雙師大班模式也有近四成受訪用戶青睞?！半p師輔導(dǎo)”也進(jìn)一步提升學(xué)生的教學(xué)質(zhì)量，其教學(xué)效率得到用戶的認(rèn)可。
下面再看下教育大數(shù)據(jù)分析模型包含哪些，具體如下：
一是降維。目前使用較多的是因子分析、主成分、隨機(jī)森林模型。
二是回歸。根據(jù)因變量類型，可以分為一般回歸和離散回歸，商業(yè)上離散回歸用得比較多。
三是聚類。這也是大數(shù)據(jù)分析的主要方法之一。
以上是教育行業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法的部分介紹，希望對(duì)您有一定幫助。
贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2022-11-26) 評(píng)論
云朵課堂-馬老師 云朵課堂-馬老師
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括哪些？非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括所有格式的辦公文件、文本、圖片，XML,HTML，各種報(bào)表、圖像、音頻/視頻信息等。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)：
1、有大量的數(shù)據(jù)需要處理
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以在任何地方獲得，這些數(shù)據(jù)可以從您公司內(nèi)部的電子郵件信息、聊天記錄和收集到的調(diào)查結(jié)果中獲得，也可以是您對(duì)個(gè)人網(wǎng)站、客戶關(guān)系管理系統(tǒng)或您使用的個(gè)人應(yīng)用程序中獲得的文本字段的評(píng)論。
2、有很多價(jià)值
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含有用的信息寶庫，利用數(shù)據(jù)可視化工具分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)快速了解現(xiàn)狀，顯示趨勢(shì)，識(shí)別新問題。
3、不需要依靠數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)
分析數(shù)據(jù)不需要專業(yè)的數(shù)學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，公司也不需要聘請(qǐng)專門的數(shù)據(jù)IT精英們?nèi)プ霭?。真正的分析發(fā)生在用戶決策階段，即管理特殊產(chǎn)品細(xì)分市場(chǎng)的部門經(jīng)理，可能是負(fù)責(zé)尋找最佳活動(dòng)計(jì)劃的營(yíng)銷人員，也可能是負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)客戶群體需求的總經(jīng)理。、終端用戶有能力、權(quán)利和動(dòng)機(jī)來改善業(yè)務(wù)實(shí)踐，視覺文本分析工具可以幫助他們快速識(shí)別最相關(guān)的問題，并及時(shí)采取行動(dòng)，這不需要依賴數(shù)據(jù)科學(xué)家。
4、終端用戶授權(quán)
正確的分析需要機(jī)器計(jì)算和人類解釋的結(jié)合，機(jī)器進(jìn)行了大量的信息處理，終端客戶使用他們的商業(yè)頭腦來決定最好的實(shí)施計(jì)劃。
終端客戶必須清楚地知道哪個(gè)數(shù)據(jù)集是有價(jià)值的，以及他們應(yīng)該如何收集和更好地將他們獲得的信息應(yīng)用到他們的業(yè)務(wù)領(lǐng)域。
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描述性分析包括哪些內(nèi)容_什么是描述性分析？
我們處在互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)下，各行各業(yè)都需要大數(shù)據(jù)的支持，而數(shù)據(jù)分析師也是未來發(fā)展前景非常不錯(cuò)的職業(yè)，來具體看看大數(shù)據(jù)分析的方法。
大數(shù)據(jù)分析主要包含五個(gè)方面：
1、可視化的分析
是數(shù)據(jù)分析的最基本的方法，就主要應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，可輔助人工操作將數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并做出完整的分析圖表。
2、數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的，所以它可以根據(jù)不同的算法，深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值。
3、預(yù)測(cè)性分析能力
預(yù)測(cè)性分析它可以根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)以及之前累積起來?數(shù)據(jù)。分析出來的數(shù)據(jù)結(jié)果，對(duì)整個(gè)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)性的判斷。
今天就主要來說一說大數(shù)據(jù)分析中的描述性分析
描述性分析是社會(huì)調(diào)查統(tǒng)計(jì)分析的第一個(gè)步驟，對(duì)調(diào)查所得的大量數(shù)據(jù)資料進(jìn)行初步的整理和歸納，以找出這些資料的內(nèi)在規(guī)律——集中趨勢(shì)和分散趨勢(shì)。
描述性統(tǒng)計(jì)分析主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、集中趨勢(shì)分析、離散程度分析、分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
①數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析，數(shù)據(jù)的預(yù)處理部分，利用頻數(shù)分析和交叉頻數(shù)分析可以檢驗(yàn)異常值。
②數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析，用來反映數(shù)據(jù)的一般水平，常用的指標(biāo)有平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等。
③數(shù)據(jù)的離散程度分析，主要是用來反映數(shù)據(jù)之間的差異程度，常用的指標(biāo)有方差和標(biāo)準(zhǔn)差。
④數(shù)據(jù)的分布，在統(tǒng)計(jì)分析中，通常要假設(shè)樣本所屬總體的分布屬于正態(tài)分布，因此需要用偏度和峰度兩個(gè)指標(biāo)來檢查樣本數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。
數(shù)據(jù)分析在未來的電商市場(chǎng)里面，起到越來越重要的作用，并且會(huì)更好的促進(jìn)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)更好快快健康化發(fā)展。
對(duì)于數(shù)據(jù)分析，大家也可以在實(shí)際的市場(chǎng)發(fā)展過程中不斷測(cè)試，直觀感知。
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