湖南大數據學情分析有哪些方面

㈠ 大數據主要學什麼內容

大數據(big
data,mega
data)或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力版、洞察力和流權程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷
2)
做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型[15]
3)
面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

㈡ 大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、雲計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基於大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據並回答各種問題上的時間則越來越多。
目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網路安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事後分析研判等多個方面提升智能化決策能力。
公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。
從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。
交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益
電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防禦、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和准確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。
園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。
網路安全的大數據應用，能夠實現對網路中的安全設備、網路設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網路狀況，識別網路異常、入侵，把握網路安全事件發展趨勢，全方位感知網路安全態勢。
航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控。

㈢ 大數據分析具體包括哪幾個方面

【導讀】越來越多的應用涉及到大數據，不幸的是所有大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是描述了資料庫不斷增長的復雜性。那麼，大數據分析具體包括哪幾個方面呢?今天就跟隨小編具體來了解下吧!

1. Analytic
Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining
Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic
Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic
Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data
Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

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㈣ 大數據分析的具體內容有哪些

隨著互聯網的不斷發展，大數據技術在各個領域都有不同程度的應用
1、採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或者感測器形式等)的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2、導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3、統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4、挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測(Predict)的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

㈤ 大數據分析的技術包括哪些

與傳統的在線聯機分析處理OLAP不同，對大數據的深度分析主要基於大規模的機版器學習技權術，一般而言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優化定義於大規模訓練數據上的目標函數並且通過一個循環迭代的演算法實現。
1、編程語言：Python/R
2、資料庫MySQL、MongoDB、Redis等
3、數據分析工具講解、數值計算包、Pandas與資料庫... 等
4、進階：Matplotlib、時間序列分析/演算法、機器學習... 等

㈥ 大數據學習內容有哪些

大數據具體學習內抄容有六個方面，分別如下：
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數襲據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。

㈦ 學情分析包括哪幾個方面

1、學情分析包括學生在學習方面有何特點、學習方法怎樣、習慣怎樣、興趣如何，成績如何等方面構成的。

2、學情分析的目標：

（1）、進一步培養良好的行為習慣和學習習慣。

（2）、鞏固良好班風，完善班級管理制度，做到「人人有事做，事事有人做」，凝聚挖掘班級各方力量，提高班級整體水平。

（3）、加強學風建設，培養學習興趣，明確學習重要性，注重學法指導，提高學習效率。

（4）、與學生融洽相處，建立「亦師亦友」的新型師生關系。

3、根據學情分析出學生的情況後，老師要與家長保持正常、經常化的溝通，力爭家長的配合，共同管理好學生。重視家長會的作用，重視做好家訪工作，繼續進行家校聯系單的方式密切與家長的聯系，向家長匯報學生在校情況。

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原因分析：

（1）成績較好，我個人認為是暫時現象。本班師資力量比較雄厚，這也為學生的學習提供了強有力的保障。

（2）家長非常重視，非常配合。這也為學生的學習提供了基礎。

（3）學生方面，班級里的優等生學習非常自覺認真，在班級里起了引領與帶頭作用，比學習，比進步蔚然成風。

（4）由於班級里差生面比較大，這批學生從小學開始，學習目的性不明確，學習方法不當。學習沒有形成良好的習慣，到教室後不能，並且不懂學習，作業不能獨立完成。這樣相對來說也拖了班級的後腿。

改進措施：

1、 多關注優等生，讓他們一定要保持穩定。多鼓勵中等生，在一定程度上能夠讓他們與優等生逐一雌雄。多幫助下游生！努力使兩極分化最小化！

2、一如既往抓學風。要做到勤說（每天每時常提醒）、勤問（每天能夠與個別學生進行交流）、勤查（每天檢查各科作業的完成情況），加大管理力度，讓學生能在安靜的環境中學習。

3、做好學生的思想工作，闡明各校之間競爭的嚴峻形勢，讓學生有憂患意識，從而調動學習的積極性。

4、 多與各科教師聯系，及時了解學生動態，接受科任老師的建議。多與家長交流，形成合力，共同督促學生學習，使其進步。

5、 繼續進行「一幫一」互助學習幫教活動，讓優生帶動差生學習，共同取得進步。

6、 學生進行深刻的自我反思，對自己的學習提出具體的要求。

7、 舉行一次學法交流會，促成每個學生形成適合自己的良好學習方法。

㈧ 如何做好學情分析

面對教育改革，學情分析是必不可少的，由於教師教學的對象就是學生，每一個學生都有不同的特點，每個班級也有屬於自己的特點，那麼這就要求教師在備課的時候要注意到學生的學情，特別是教的班級較多的時候，要根據班級的特點對教學做相應的變動。學情分析主要包括以下幾個方面的內容：1、學生年齡特點分析包括所在年齡階段的學生長於形象思維還是抽象思維；樂於發言還是開始羞澀保守；喜歡跟老師合作還是開始抵觸老師；不同年齡學生注意的深度、廣度和持久性也不同。這些特點可以通過學習一些發展心理學的簡單知識來分析，也可以憑借經驗和觀察來靈活把握。還有不同年齡學生的感興趣特的話題不同，教師一方面要盡量結合學生興趣開展教學，又要適當引導不能一味屈尊或者遷就學生的不良興趣。2、學生已有知識經驗分析針對本節課或本單元的教學內容，確定學生需要掌握哪些知識、具備哪些生活經驗，然後分析學生是否具備這些知識學生已有知識經驗分析經驗。可以通過單元測驗、摸底考察、問卷等較為正式的方式，也可以採取抽查或提問等非正式的方式。如果發現學生知識經驗不足，一方面可以採取必要的補救措施，另一方面可以適當調整教學難度和教學方法。3、學生學習能力和學習風格分析分析不同班級學生理解掌握新知識的能力如何、學習新的操作技能的能力如何。據此設計教學任務的深度、難度和廣度。經驗豐富、能力較強的老師還可以進一步分析本班學生中學習能力突出的尖子生和學習能力較弱的學習困難學生，並因材施教、採取變通靈活的教學策略。4、學生學習風格分析班級整體學習風格：一個班級的孩子在一起時間長了會形成「班級性格」，有些班級思維活躍、反應迅速，但往往思維深度不夠、准確性稍微欠缺；有些班級則較為沉悶，但可能具有一定的思維深度。不同的學生個體也是如此，教師應該結合教學經驗和課堂觀察，敏銳捕捉相關信息，通過提出挑戰性的問題、合作等方式盡量取學生之長、補其之短。當然，切忌單純為了學情分析而去分析學生或者將學情分析孤立於教學設計之外，學情分析是系統教學設計的有機組成部分，並與教學設計的其他部分存在極為緊密的互動關系。學情分析是教-學目標設定的基礎，沒有學情分析的教學目標往往是空中樓閣；因為只有真正了解學生的已有知識經驗和心理認知特點，才能確定其在不同領域、不同學科和不同學習活動中的最近發展區，而從知識技能能力等方面來闡述最近發展區就是教-學目標。學情分析是教-學內容分析（包括教材分析）的依據，沒有學情分析的內容分析往往是一盤散沙或無的放矢；因為只有針對具體學生才能界定內容的重點、難點和關鍵點。學情分析是教-學策略選擇和教-學活動設計的落腳點，沒有學情分析的教學策略往往是教師一廂情願的自我表演；因為沒有學生的知識經驗基礎，任何講解、操作、練習、合作都很可能難以落實。總之，學情分析是對以學生為中心的教學理念的具體落實。

㈨ 大數據分析學習什麼內容

大數據分析工具介紹 
前端展現 
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。
數據倉庫 
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
數據集市 
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大數據分析步驟 
大數據分析的六個基本方面 
1. Analytic Visualizations（可視化分析） 
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法） 
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力） 
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎） 
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
 5.Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
6.數據存儲，數據倉庫 
數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。

㈩ 學情分析的方法有哪些

學情分析是運用現代教學設計理論產生的，是教學設計系統中影響學習系統最終設計的重要因素之一。學情分析通常被稱為「教學目標分析」或「學生分析」。研究學生的實際需要、能力水平和認知傾向，為學習者設計教學，優化教學過程，更有效地實現教學目標，提高教學效率。

一、為什麼要分析

學情分析是教學目標設定的基礎。沒有學情分析的教學目標，往往是空中樓閣，因為只有真正了解學生的已有知識經驗特點和認知心理，才能確定學生在不同領域、不同學科，不同的學習活動與最近的發展區(已經達到的發展水平與可能達到的發展水平之間的區域)，並從知識、技能和能力方面說明是近幾年教學和學習目標的發展區。

學情分析是教學內容分析(包括教材分析)的基礎。沒有學情分析的教學內容往往是零散的或無目的的，因為只有針對具體的學生才能確定內容的重點、難點和關鍵點。

學情分析是教學策略選擇和教學活動設計的立足點。沒有學情分析的教學策略往往是教師一廂情願的自我表現。沒有學生的知識和經驗基礎，任何解釋、操作、實踐和合作都可能難以實施。

總之，學情分析是「以學生為中心」、「以學習為導向」教學理念的具體落實。

二、學情分析分析什麼

學情的內容非常廣泛，學生的各個方面都可能影響他們的學習。

學生存在的知識結構、學生的興趣、學生的思想、學生的認知狀態和發展規律、學生的生理和心理狀況、學生的個性、發展現狀以及學生學習動機、學習興趣、學習內容等方面的前景，學習方法、學習效果、學習時間、學生的生活環境、學生感受到的最近發展區、學生的成功感是學情分析的切入點。

三、學生生理、心理特點分析

學生在身心發展、成長過程中，其情緒、情感、思維、意志、能力和性格等方面還很不穩定和成熟，具有很大的可塑性和易變性。

通過分析了解其生理心理與學習內容是否匹配以及可能存在的知識誤區，充分預見可能出現的問題，對課堂進行有針對性的分析，使教學工作具有較強的可預見性、針對性和實效性。

具體來說，對於同齡的學生來說，無論是善於形象思維還是抽象思維;喜歡說話還是害羞保守;喜歡與老師合作還是反對老師;對不同年齡段學生的關注深度、廣度和持久性也不同。

這些特點可以通過學習一些發展心理學的簡單知識來分析，也可以通過經驗和觀察來靈活地掌握。

也有不同年齡段的學生感興趣的不同話題。一方面，教師應結合學生的興趣進行教學，另一方面，教師應適當引導學生不要屈尊或放縱學生的不良興趣。

四、提高教師教學的准確性和效率

藉助學習大數據平台，教師可以動態採集教育大數據，實現信息的系統處理，及時掌握學生以前難以統計的成績和知識點。

同時，大數據平台為教師提供了班級和學生維度的定期學習報告，便於教師持續關注全班和每個學生的錯題變化和學業發展，系統把握其教育階段的整體變化趨勢，准確定位薄弱環節和認知問題，有針對性地指導學生學習。

此外，教師可以在此基礎上對每個學生的學習情況進行診斷，然後從知識、能力、情感、態度、價值觀等方面對學生的學習情況進行分析和推理，客觀公正地評價學生的學習能力，並提供個性化的指導。

五、提高了教學科研活動的針對性和質量

不再依靠報告書，而是根據學習情況分析診斷，生成各種維度的報告書，更加科學的梳理和分析。

六、提高教師的命題水平

教育管理者根據數據分析報告中的難度、信度、區分度、效度以及不同難度題的比例等數據，可以提高了試卷編制的科學性，促進了教師命題能力的提高。

七、提高教師整體信息素養

教師可以利用大數據教學完成試卷、試卷和掃描的操作。從而減少了數據統計的工作量。同時，基於大量的學習情境數據，可以准確地引導學生，大大提高教學效率。

為了讓教師在大數據下成為「數據素養者」，我們需要通過閱讀數據來跟蹤學生的學習進度，並通過概率預測來解釋學生最有效的學習是什麼。

我認為這意味著我們需要建立像翌學這樣的一個完善的面向學校教師及學生的智慧服務SaaS平台，翌學以教師為核心，以幫助老師減負、幫助學校增效為出發點;以「科技改變教育」為使命，以「人工智慧+大數據」技術驅動教育進步;以「自動批閱」「精準施教」為核心功能點，實現小學教育的「教學相長」，全面提升教學效率。這種有責任、有使命感又有技術實力的支持的平台就是我們在當代所需要的。

只有在這種良性循環中，大數據教學才能真正實現，個性化教學才能呈現，教育才能針對每個孩子。希望我們的教育能真正由大數據教學轉變。

八、如何減輕老師的學情分析的工作負擔

通過前邊我們所講的，可以知道老師要做好學情分析要做大量的工作內容，那麼現在科技這么發達，有沒有減輕老師學習負擔的解決辦法呢?答案是肯定的，當然有啦!

如今人工智慧和大數據等前沿技術對老師教學有很大的影響，人工智慧與大數據改變教育也不再是遙不可及之事。我們可以利用大數據幫助老師統計分析學生的學習情況、考試分數對比、易錯題整理等等幫助老師減負增效、精準教學、實現小學教育的「教學相長」，全面提升教學效率。