1. 大數據分析需要注意什麼因素
獲得合適的數據專家
培養合適的人才至關重要。(大數據不僅僅涉及技術和平台。)企業需要對合適的人員進行投資，這些人員應清楚了解企業的業務目標並相應地利用大數據。需要在技術上和分析上都配備有能力的正確的人，他們能夠理解和理解數據分析所引發的相互關系和趨勢。再有企業領導者不僅應培訓內部數據處理資源，還應引進新的人才。
定義事項
大數據確實非常大，可以通過多種方式進行分析。但是需要謹記模糊的數據可能成為大數據計劃的巨大殺手。重要的是要絕對清晰地了解目標，以及需要以何種方式分析哪些數據成分，以獲得什麼樣的見解。還原主義—將復雜問題分解為各個組成部分的實踐是最佳實踐之一，並且只有在明確目標的情況下才能實施，該目標將定義流程。這將定義要對數據執行的操作。
通過測試優化重點
測試是IT領導者經常忽略的因素。每當實施新技術時，測試並進一步調整過程以獲取所需的內容就很重要。在某些行業中，這稱為大型測試。只有通過培養實驗文化才能獲得最佳的關注。鮮為人知的事實是，數據驅動的實驗使人們能夠找到新的數據解釋方式和創新的基於數據的產品創建方式。
獲取和應用可行的見解
盡管“可行的見解”是一個經常被重復使用的術語，但在實施級別仍然被忽略。首席信息官需要從大數據分析中提取可操作的信息。向決策者提供經過過濾的相關信息在行業中具有極其重要的意義。此外，管理人員需要理解，更改或創建包含從大數據中獲得的見解的流程。
評估和完善
行業一旦形成便傾向於遵循流程或政策，但是，在涉及大數據計劃時，需要不斷評估和完善以實現任何大目標。企業領導者，通常是CIO，需要通過提供實時反饋的正確監控解決方案進行評估，並通過更改和改進做出響應。盡管這似乎是一個耗時的過程，但從長遠來看，它實際上是節省時間的過程。
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2. 大數據的基本特徵
大數據特徵為：數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。大數據指的是無法在一定時間范圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
一、大數據特徵
1、數據類型繁多：對數據的處理能力提出了更高的要求，例如網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據。
2、處理速度快和時效性要求高：是區分於傳統的數據挖掘，也這是大數據最顯著的特徵。
3、數據價值密度相對較低：隨著物聯網的廣泛應用，無處不在的信息感知和信息海量，但是價值密度卻較低。大數據時代亟待解決的難題是：如何通過強大的機器演算法可以更迅速地完成數據的價值「提純」。
二、大數據的四大特點
1、海量性：有IDC 最近的報告預測稱，在2020 年，將會擴大50 倍的全球數據量。現在來看，大數據的規模一直是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍可以從幾十TB到數PB不等。也就是說，存儲1 PB數據是需要兩萬台配備50GB硬碟的個人電腦。而且，很多你意想不到的來源都能產生數據。
2、高速性：指數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，創建實時數據流成為了流行趨勢，主要是通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器。企業一般需了解怎麼快速創建數據，還需知道怎麼快速處理、分析並返回給用戶，來滿足他們的一些需求。
3、多樣性：由於新型多結構數據，導致數據多樣性的增加。還包括網路日誌、社交媒體、手機通話記錄、互聯網搜索及感測器網路等數據類型造成。
4、易變性：大數據會呈現出多變的形式和類型，是由於大數據具有多層結構，相比傳統的業務數據，大數據有不規則和模糊不清的特性，導致很難甚至不能使用傳統的應用軟體來分析。隨時間演變傳統業務數據已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟體識別。現在來看，要處理並從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值，成為了企業面臨的挑戰。
3. 大數據帶來的大影響
大數據帶來的大影響_數據分析師考試
如果把「數據化」視為信息社會的初級階段，則名不見經傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格，用他別具洞見的天才新著《大數據時代》首次告訴我們：人類正在進入「數據顛覆傳統」的信息社會中級階段。
在此階段，信息無所不在無所不包，其無限膨脹的天文海量催生了「統計+分類-推理分析=決策」的計算機處理程序(有點像刷卡消費一步到位，節省了算賬找補等繁瑣環節)，悄然挑戰「去粗取精、去偽存真、由表及裡、由此及彼」的傳統認識論模式，冥冥之中潛移默化，對我們的生活、工作與思維，對人類「階級斗爭、生產斗爭、科學試驗」三大實踐活動產生著重大而深刻的影響。
大數據點燃
美國政府曾為定期公布消費物價指數CPI以監控通脹率，僱用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話、傳真拜訪，耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經濟學家採取「大數據」方案，通過一個軟體在互聯網上每天搜集50萬種商品價格即時信息。2008年9月雷曼兄弟公司破產後，該軟體馬上發現了通脹轉為通縮的趨勢，而官方數據直到11月才發現。之後該軟體被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現出「大數據」顛覆傳統的力量和變革思維的智慧。
「小數據」時代追求精準，竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95%被傳統資料庫拒絕接受的非結構化(非標准)數據，在「大數據」時代的模糊化資料庫中發揮了重要的作用，因為數據越模糊越全面，才能有效避免誤導誤判。
從因果關繫到相關關系的思維變革，是「大數據」顛覆傳統認識論模式的關鍵。電腦畢竟不是人腦，電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什麼因果關系。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關系，但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗。「如果數百萬條醫療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌症治療有效果，那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的葯理機制了」。「蘋果之父」喬布斯就主動試用過一些醫療記錄有效但未經臨床驗證的療法同癌症抗爭。你可以嘲笑喬布斯「不講科學」，但他卻因此多活了好幾年。
從根本上說，所謂「大數據挑戰傳統認識論」，其實是人類把復雜的認識過程「全部打包」給了電腦，而電腦懶得分析推理驗證，只通過統計分類對比，交出「最終答案」就OK了。大數據的精髓在於變「少而精」為「多而全」，變「因果」為「相關」。當實地調研開始被數據採集所替代，當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代，當「唯一真理」開始被多項選擇所替代，「大數據」就用事實向人類宣告：「知其然不知其所以然」，既是電腦望塵人腦的劣勢，也是電腦超越人腦的優勢！
大數據滲透大世界
不要以為「大數據」只是科幻故事或政府與科學家的「專利」。環顧四周，「大數據」早已滲透我們生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的數據超市、數據易趣、數據交友、數據聯誼、數據作坊、數據課堂、數據IB等傳奇版本。從治安管理、交通運輸、醫療衛生、商業貿易、批發零售、公益救援直到政治、軍事、經濟、金融、社會、環境、文藝、體育。
UPS國際快運公司從2000年開始通過「大數據」檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊，統計出各損耗零部件的生命周期，改「備份攜帶」為提前更換，有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失，每年節省數百萬美元。UPS還依靠「大數據」優化行車路線(例如盡量右轉彎，避免左轉彎)，2011年全公司車輛少跑4828萬公里，節省燃料300萬加侖，減少碳排放3萬公噸。
為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司，針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故，採取「大數據」手段統計出106種預警先兆，預測2009年可能出事的沙井蓋並嚴加監控。結果位列前十分之一的高危井蓋中，預測准確率達44%。
美國里士滿市警察當局憑經驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期，「大數據」證明這種高峰期往往出現在槍擊事件後2周左右。孟菲斯市2006年啟動「大數據」系統鎖定了更容易發生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間，使重大犯罪發生率下降26%。
沃爾瑪2004年依靠「大數據」發現了颶風前夕銷量增加的各類商品，進而每逢預報便及時設立颶風用品專區，並將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放於專區附近，明顯增加了「順便購買」的銷量。
至於「大數據」的經濟價值，僅需略舉數例：2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司，2008年穀歌以7億美元購買了為Farecast提供數據的ITA Software公司。同年在冰島成立的DataMarket網站乾脆專靠搜集提供聯合國、世界銀行、歐盟統計局等權威機構的免費信息來獲利生存，包括倒賣各類研究機構公開發布的研究數據——只要找到買主，往往願出高價！
大數據創造大金融
金融領域當然是「大數據」的主戰場之一。程序化交易也許是現今最主要的「大數據」新式武器。美國股市每天成交量高達70億股，但其中三分之二的交易量並非由人操作，而是由建立在數學模型和演算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數據來預測收益、降低風險。幾乎所有銀行、券商、保險、期貨、QFII和投資公司都開發了自己的程序化交易工具。誰的武器更先進？競爭到最後恐怕還是比誰搜集處理的數據更海量。
一家投資基金通過統計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況，來預測商場經營及當地經濟狀況，進而預測相關股價走勢，最後居然拿數據統計資料換得了該商場的部分股權。
不少對沖基金通過搜集統計社交網站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金，利用「大數據」形成119份表情圖和18864項獨立的指數，向許多客戶推銷股市每分鍾的「動態表情」：樂觀、憂郁、鎮靜、驚恐、呆滯、害怕、生氣、激憤等，以幫助和帶動投資決策。
在金融機構競相拉客理財的今天，如果能及時搜集處理海量的微博、微信、簡訊，自然也能從茫茫人海中及時發現怦然心動打算開戶的，或一氣之下打算「跳槽」的投資者。
當然，如果投資者都能通過「大數據」直接決策，將「刷卡消費」拓展成「刷卡投資」，那藏龍卧虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎？
大數據暗藏大隱患
像所有新生事物一樣，大數據也是一把雙刃劍。宏觀上看，「大數據」在各個不同的領域將人類虛擬分割為「數據化」與「被數據化」兩大陣營。持續發酵的「棱鏡門」事件披露了美國政府長期監控全世界的「最高機密」，但美國總統、國會和政府都認定這種監控「天經地義」，是「維護國家核心利益」。雖然社會早已建立起龐大的法律法規體系來保障個人信息安全，但在「大數據」時代，這些體系正蛻變為固若金湯但可以隨意繞過的「馬其諾防線」。
「大數據」導致個人信息被交易、個人隱私被外泄還不算，更大的危險在於「個人行為被預測」。正如作者預言——「這些能預測我們可能生病、拖欠還款甚至犯罪的演算法程序，會讓我們無法購買保險、無法貸款，甚至在犯罪實施前就預先被逮捕」——也許你認為這對全社會來說無疑是好事。可是如果預測系統不完善、軟硬體出差錯、數據搜集處理不當、臨時數據未經檢驗、黑客攻擊、有人惡意或善意開玩笑製造假信息……導致你、你的家庭、你的親朋好友、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁，你還能無動於衷嗎？
微觀上看，即使是出於正當目的採集的「大數據」，仍可能在「擴展開發」過程中產生無法想像的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數據為衛星定位和自動駕駛儀提供了關鍵的支持，但同時因其有助於黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發了多國民眾的強烈抗議。當谷歌對圖像背景上的業主房屋、花園等目標進行模糊化處理後，反而引起盜賊更加註意。
無論你驚奇還是恐懼，歡迎還是躲避，關注還是漠視，理解還是拒絕，「大數據」都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為，趨利避害，才不至於被這個充滿機遇和挑戰的新時代提前淘汰。
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4. 大數據是什麼多大的數據叫大數據
你好
多大的數據才算「大數據」
什麼是大數據有一個故事，說的是一位顧客訂購披薩時，披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息，比如送披薩上門必有的家庭、單位等地址和電話，顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類，顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式，甚至顧客要自取披薩時，還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。
從這個故事，我們可以看出大數據的一些關鍵特徵，比如容量大、類型多、關聯性強、有價值等等。「大數據是以高容量、多樣性、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」工信部信息化和軟體服務業司副司長李冠宇接受經濟日報·中國經濟網記者采訪時說。
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5. mysql 大數據表 模糊查詢 如何提示查詢效率
關於mysql處理百萬級以上的數據時如何提高其查詢速度的方法
最近一段時間由於工作需要，開始關注針對Mysql資料庫的select查詢語句的相關優化方法。
由於在參與的實際項目中發現當mysql表的數據量達到百萬級時，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時，其查詢速度簡直無法容忍。曾經測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優化方法：
1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5、下面的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like 『%c%』
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9、應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=』abc』–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,』2005-11-30′)=0–』2005-11-30′生成的id
應改為:
select id from t where name like 『abc%』
select id from t where createdate>=』2005-11-30′ and createdate<』2005-12-1′
10、不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11、在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使 用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(…)
13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位 sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15、索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17、盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20、盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21、避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22、臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使 用導出表。
23、在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26、使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27、與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28、在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29、盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
30、盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
6. 大數據對教育的意義何在
也許，那個綿延2000多年的「因材施教」的理想真的即將來臨了。
教育，不僅僅要根據學生的成績，還需因思維施教、因心態、身體、性格施教。由於不同類型，不同能力水平的學生的學習表現是極為復雜的，需要老師憑著自己的經驗和智慧靈活的設計因材施教的方法。
但地區教育資源的不均、不同老師經驗智慧的差異、學生對自身情況認識的局限、老師對學生了解程度的不同等等的影響，往往一個學生會在不同老師那裡獲得完全不同的指導，以致產生截然不同的結果。
因材施教的前提：一）掌握足夠學生的基本信息、狀態變化、能力水平等數據。二）有科學系統的理論或富有閱歷和智慧的導師，能為你解疑答惑，指引方向；三）能隨時接受學生的咨詢。
要實現上述三點，則需要強大的數據統計為基礎、系統完善的理論為指導及可攜帶的智能設備。過去，由於科技水平的落後，知識和經驗的傳承只能靠老師閱歷與經驗的積累以及學生的勤奮、悟性和運氣。而如今，隨著大數據、人工智慧的興起及可移動智能電子設備的流行，讓「因材施教」將成為可能。
但沒有強大理論支撐的產品註定將是時代的海洋中的小小浪花，掀不起巨浪。
如今市面上的所有互聯網教育產品，僅僅是一個搬運工的作用，將傳統課堂搬至網路。這的確可以更方便的將大量的知識灌輸給學生。但由於不同學生的學習基礎、狀態能力不同，聽課後掌握的程度也不同。因此學生們沒用它們多久，還是只能回到老路，回到學校課堂，差學生依舊不知道如何學習，不知道如何思考，不知道如何應對考試，於是挫折感慢慢增多，最後只能自己放棄或被體制淘汰。比如，知識如何運用？先學數學還是先學物理？考試成績一直停滯不前怎麼辦？學習時頭腦發木怎麼辦？每天學習多長時間，使用什麼方法？等等。諸如此類學習最本質的問題在沒有得到一個系統的、科學的認識和解決之前，任何大數據、雲計算等任何技術都是沒有根基、沒有意義的。因為你無法從根本上認識和解決學習的問題。
於是，迷茫的學生在錯誤的方向上努力學習，越走越偏。著急的老師於偏差的道路中默默耕耘，漸行漸遠。為了探究影響學習的相關因素，發掘學習內在的規律。十幾年來，辛雷教育創始人辛雷通過QQ、電話、網路、面授等方式積累了數萬名學生的輔導經驗，從中總結了影響學習的數萬個學習因素，這里每一個學習因素都來源於學生，也運用於學生。
由於每個學生都有各自的學習經歷，各自不同的優點和弱點，就像世界上沒有完全相同的葉子。為此，辛雷教育針對不同學生的具體情況給予不同的學習方案，結合數萬學習因素，「百萬學習方案」從此應運而生，這是辛雷教育團隊十幾年來輔導學生而積累的成果，更是創始人辛雷三十多年的學習經驗、博覽群書、深入思考融會貫通後用血和淚凝聚而成的。
隨著籠罩在考試上方的烏雲被撥開，學習的本質日漸清晰。
如果說網路和在線教育推動了傳統教育，那麼，大數據和人工智慧將實現人類教育的因材施教。
過去，因材施教的理念受空間，教學資源的限制，存在很大的局限性。一個學生往往無法及時獲得其所需的學習資源，但在網路和計算機時代，大數據時代，這便成為了可能。計算機強大的儲存能力和互聯網，能將教學資源儲存和歸類，使學生能隨時隨地以最短的時間成本的獲取學習資源。但這僅僅是信息傳播方式的突破，無法做到與學生真正的融合。
辛雷教育利用其理論基礎與計算機技術開創性的將數萬學習因素精準量化，例如將心態耐力、狠勁、平靜、大腦清晰度等學習因素用數值呈現出來，並總結了學習因素之間的強弱關系，利用計算機演算法將優秀老師的經驗智慧固化。
學生使用辛雷智能教育軟體，通過智能檢測的方式，紀錄並檢測學生心態、身體、學習、思維等各方面的具體數據，每名學生的思維路徑、心態變化、學習起伏、身體狀況等學習因素都能通過大數據反映出來，從而發掘出學生在考試成績上無法體現的漏洞，通過大數據及人工智慧的分析，每名學生都能獲得根據其學習狀況制定的獨一無二的學習方案。實現計算機與學生無縫融合，實現真正的教育智能化。而這在傳統教育里是無法做到的，也是傳統教育無法替代的。辛雷教育實現了計算機與教育的無縫銜接，確立了計算機在教育中的不可替代性。
智能教育的推廣，將使許多在現今教育體制中因為種種原因被淘汰的差生 也能受到最先進的教育。使任何人，任何年齡段、任何受教育程度的人都能獲得收益終身的教育。
二、教育領域，什麼才是真正有價值的數據？檢測，不可替代！
「辛雷智能教育」的產品里，學生的心態變化、身體狀態、思維水平等指標通過檢測問題來獲取，而這些數據是在學生已經知情的情況下獲得的，由於感覺上的偏差以及學生的主觀性，最終得到的數據可能並不是絕對精確的。
那麼，檢測這種方式是否不可替代？答案是肯定的。
檢測的過程可能會花費大量的時間，但這個過程就是學生回顧自己學習的過程，也是更加認識自己，糾正思維、提高思維的過程。也是學生提高成績必須要經歷的過程。
人們可能會認為，有價值的數據應該是在學生不知情的情況下採集的，但人類的思維和情感精密程度遠遠高於目前電子設備所能檢測的范圍，因此很多信息是無法通過電子感測器檢測的，但這部分數據對人類來說是完全空缺的，對學習者來說卻是真正有價值的。
在教育領域里，從大數據的角度，對於已經能精確採集的數據，如時間、成績、正確率等，大數據的使用僅僅是錦上添花。而對於那些模糊數據的積累，大數據才變得有意義。
辛雷教育基於大數據，通過挖掘和分析學生的各項學習因素的指標，制定個性化的學習方案和策略。同時隨著數據的積累，方案將越來越精準。
對人類思維和學習因素等數據的積累和挖掘，將離散的數據線性化，揭露那些無法通過數學模型或公式描述的客觀規律，這或許就是大數據對教育甚至是這個時代最重要的意義。
人類將進入智能檢測時代，積累真正有價值的數據，從而讓研究人性和因材施教成為可能。
7. 大數據是什麼意思 大數據包括什麼
大數據，在近幾年越來越受到人們的關注，盡管大數據概念已經在各個行業中應用逐漸變得廣泛起來，但是對於大多數的人來說，大數據概念在他們眼裡還是模糊不清的，那麼，什麼叫大數據?大數據是什麼意思呢?我查詢整理了相關資料，希望能夠幫助到大家！
由於計量、記錄、預測生產生活過程的需要，人類對數據探尋的腳步從未停歇，從原始數據的出現，到科學數據的形成，再到大數據的誕生，走過了漫漫長路。
2011年5月，麥肯錫研究院發布報告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次給大數據做出相對清晰的定義：「大數據是指其大小超出了常規資料庫工具獲取、儲存、管理和分析能力的數據集。」
2015年8月31日，國務院《促進大數據發展行動綱要》指出：「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。」
《大數據白皮書2016》稱：「大數據是新資源、新技術和新理念的混合體。從資源視角看，大數據是新資源，體現了一種全新的資源觀;從技術視角看，大數據代表了新一代數據管理與分析技術;從理念的視角看，大數據打開了一種全新的思維角度。」
當前，業界公認的大數據有「4V特徵，即：Volume(體量大)、Variety(種類多)、Velocity(速度快)和Value(價值高)。
大數據的作用在於在龐大的全量數據的基礎上，通過演算法模型，得出有意義的結果，進而進行資源配置的優化、現象的發現、未來的預測等。
大數據涉及由不同設備和應用程序產生的數據，主要包括以下幾個領域：
1、黑匣子數據：它是直升機，飛機和噴氣機等的組件。它捕捉飛行機組的聲音，麥克風和耳機的錄音，以及飛機的性能信息。
2、社會媒體數據：Facebook和Twitter等社交媒體保存著全球數百萬人發布的信息和觀點。
3、證券交易所數據：證券交易所數據保存關於由客戶在不同公司的份額上做出的「買入」和「賣出」決定的信息。
4、電網數據：電網數據保持特定節點相對於基站消耗的信息。
5、運輸數據：運輸數據包括車輛的型號，容量，距離和可用性。
6、搜索引擎數據：搜索引擎從不同的資料庫檢索大量數據。
因此，大數據包含的數據是大量、高速度和可擴展的數據，其中，數據有三種類型：
（1）結構化數據：關系數據。
（2）半結構化數據：XML數據。
（3）非結構化數據：Word，PDF，文本，媒體日誌