❶ 幾種數據採集的方式哪個好
討論幾種針對各種軟體系統的數據採集的方式方法。重點關注它們的實現過程、各自的優缺點。
軟體介面對接方式
開放資料庫方式
基於底層數據交換的數據直接採集方式
1、 軟體介面對接方式
各個軟體廠商提供數據介面，實現數據匯集，為客戶構建出自己的業務大數據平台；
介面對接方式的數據可靠性較高，一般不存在數據重復的情況，且都是客戶業務大數據平台需要的有價值的數據；同時數據是通過介面實時傳遞過來，完全滿足了大數據平台對於實時性的要求。
但是介面對接方式需花費大量人力和時間協調各個軟體廠商做數據介面對接；同時其擴展性不高，比如：由於業務需要各軟體系統開發出新的業務模塊，其和大數據平台之間的數據介面也需要做相應的修改和變動，甚至要推翻以前的所有數據介面編碼，工作量很大且耗時長。
2、 開放資料庫方式
一般情況，來自不同公司的系統，不太會開放自己的資料庫給對方連接，因為這樣會有安全性的問題。為實現數據的採集和匯聚，開放資料庫是最直接的一種方式。
不同類型的資料庫之間的連接就比較麻煩，需要做很多設置才能生效，這里不做詳細說明。
開放資料庫方式可以直接從目標資料庫中獲取需要的數據，准確性很高，是最直接、便捷的一種方式；同時實時性也有保證；
開放資料庫方式需要協調各個軟體廠商開放資料庫，其難度很大；一個平台如果要同時連接很多個軟體廠商的資料庫，並且實時都在獲取數據，這對平台本身的性能也是個巨大的挑戰。
3、基於底層數據交換的數據直接採集方式
101異構數據採集的原理是通過獲取軟體系統的底層數據交換、軟體客戶端和資料庫之間的網路流量包，進行包流量分析採集到應用數據，同時還可以利用模擬技術模擬客戶端請求，實現數據的自動寫入。
實現過程如下：使用數據採集引擎對目標軟體的內部數據交換（網路流量、內存）進行偵聽，再把其中所需的數據分析出來，經過一系列處理和封裝，保證數據的唯一性和准確性，並且輸出結構化數據。經過相應配置，實現數據採集的自動化。
基於底層數據交換的數據直接採集方式的技術特點如下：
1）獨立抓取，不需要軟體廠家配合；
2）實時數據採集；
數據端到端的延遲在數秒之內；
3）兼容Windows平台的幾乎所有軟體（C/S,B/S）；
作為數據挖掘，大數據分析的基礎；
4）自動建立數據間關聯；
5）配置簡單、實施周期短；
6）支持自動導入歷史數據。
目前，由於數據採集融合技術的缺失，往往依靠各軟體原廠商研發數據介面才能實現數據互通，不僅需要投入大量的時間、精力與資金，還可能因為系統開發團隊解體、源代碼丟失等原因出現的死局，導致了數據採集融合實現難度極大。在如此急迫的需求環境下基於底層數據交換的數據直接採集方式應運而生，從各式各樣的軟體系統中開采數據，源源不斷獲取所需的精準、實時的數據，自動建立數據關聯，輸出利用率極高的結構化數據，讓數據有序、安全、可控的流動到所需要的企業和用戶當中，讓不同系統的數據源實現聯動流通，為客戶提供決策支持、提高運營效率、產生經濟價值。
❷ 教育大數據是什麼教育大數據作用有哪些
本文主要內容是介紹教育大數據的定義與作用，在了解教育大數據前我們首先要了解什麼是大數據。大數據技術是21世紀最具時代標志的技術之一。國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》中提出「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」。簡單的說，大數據就是將海量碎片化的信息數據能夠及時地進行篩選、分析，並最終歸納、整理出我們需要的資訊。
教育大數據，顧名思義就是教育行業的數據分析應用。
而大數據，則需要具備5V的特點(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
其中的「大」主要指的是 Volume(大量)，我們現階段用的數據分析，大部分情況下的數據量還達不到這個「大」的級別。
教育行業在數據分析的應用方面，主要痛點有以下四個方面：
1.數據涉及面窄
數據主要來源為數字化校園系統產生的，其他教學管理的數據多為手工錄入非結構化數據
數據維度少，數據來源不足。
2.數據介面不完善
內部信息系統的教務系統、一卡通系統、圖書館系統、財務系統等數據都不規范一致，數據結構也不一樣，各業務系統介面對接難度大
業務介面與數據結構還不規范
3.缺乏統一的數據管理平台
沒有統一的數據處理中心對數據進行管理，沒有人力維護各系統的接入
有效數據量少，數據質量差，達不到大數據處理分析要求
在具體的應用方面，即數據分析體系搭建上，可以在以下四個方面開展。
1.教務管理
在這方面可以進行招生分析、就業分析、住宿分析、圖書館分析、資產數據統計分析等。
2.教學創新
在這里可以進行教學質量評估、上網行為分析、學生成績分析、學生特長能力分析
3.應用創新
可以進行學生軌跡分析、學生畫像、學生輿情監控
4.科研支撐
可以開展科研成果分析統計、科研項目研究、科研經費跟蹤研究，對整個科研情況有全面的了解和掌握。
1.大數據或把老師從作業批改中解放
在線教育除了能以優質教育資源為學生提供幫助外，對廣大家長、老師和學校也大有裨益。蘇靜以作業幫家長版的「口算批改」功能為例介紹，家長或老師只需要用手機對著學生作業一掃，就能立刻對作業完成智能批改，顯示出批改結果，能夠大大節省老師和家長批改作業的時間。
事實上，隨著人工智慧等新興技術的深入應用，在線教育平台能夠為家長、老師、學校提供更有效的教學輔助。
2.因材施教，將更有的放矢
「人工智慧+大數據精準教育」系統能利用大數據技術，完成對學生學習進度、學力、習慣的跟蹤和分析，系統後台能夠准確對用戶進行用戶畫像，找到他們的知識薄弱點，形成用戶學情報告，這可以幫助老師和學校更細致地了解每一個學生的情況，並有的放矢地制定更精準的學生學習計劃。
❸ 企業數據對接能力包括哪些
具體如下。
1.平滑自如的水平伸縮能力，從容應對海量數據
平滑自如的水平伸縮能力是數據中台必須具備的，特別是在數據體量迅速膨脹的今天，不具備存儲和計算水平伸縮能力的平台是很難生存的，好在今天幾乎所有的大數據技術都是分布式的，這賦予了數據中台天然的水平伸縮能力。
2.對資源擁有細粒度的控制能力，支持多任務、多用戶下的作業處理
作為中心化的平台，企業不同部門和團隊的數據都會存放在上面，每天會有大量的定時和即席作業運行，因此數據中台必須具備「多租戶」的數據管理能力，對資源能進行細粒度的切分和調控。以Hadoop上的資源管理平台Yarn為例，通過定義各種動態資源分配策略，可以很好地協調各種作業之間的資源使用情況，確保各個業務線和不同用戶的數據處理任務能及時有序地執行。
3.強大的實時處理能力
實時數據處理能力是以往傳統數據平台所不具備的，這是數據中台的一大優勢和亮點，通過實時處理我們可以將業務情況實時地反饋給用戶，極大地縮短了業務用戶的等待時間，提升了用戶體驗，在一些大促活動期間（如雙11），實時計算的時效性對於業務決策的支持作用會更加重要。
4.參與業務請求處理的能力
依託於實時計算能力，數據中台將有機會參與在線的業務處理，特別是在那些需要基於大量數據處理才能給出響應的業務請求（如用戶積分的實時計算），過去這些處理都是通過批處理作業在夜間完成的，時效性和用戶體驗很差，現在通過數據中台可以實時地計算出結果並反饋給業務系統，這使得數據平台也開始參與在線的業務處理了。
5.具備人工智慧及機器學習的數據分析能力
這是目前數據分析和應用領域最看重的能力，是當前數據分析領域的「皇冠」，它所帶來的數據洞察能力是以往傳統數據分析方法無法企及的，沒有這種能力的數據中台是不完善的。這部分能力一般是通過在大數據平台上集成相關組件實現的（如SparkMLib），但也有很多演算法不能滿足實際需要，因此需要集成一些第三方的演算法庫和集群環境作為補充。
6.以數據倉庫理論管理和組織各類數據
數據倉庫無疑是企業對於數據組織和管理的事實標准，不管是傳統平台還是大數據平台，數據倉庫理論都是科學有效的數據管理方法，可以說「沒有數據倉庫的大數據平台是沒有靈魂的」。通過數據倉庫體系的治理，企業數據的質量會得到大幅提升，也更利於前台的使用。
7.對外提供強大的數據服務，支持多種協議的數據傳輸與交互
過去的數據平台基本上都是將處理好的數據存放在關系型資料庫中，供外圍系統通過連接資料庫的方式自行獲取，可以說這是最低水平的數據服務，一個好的數據平台一定要提供強大的數據服務以便讓數據需求方更容易和便捷地獲取數據。平台支持的協議和方式越豐富，越能容易地幫助各業務中心和前台應用，加速集成和對接，降低企業整體的研發成本。而靈活便捷的數據獲取方式又會吸引企業的數據供給方將數據主動放到數據中台上，從而享受數據中台帶來的「紅利」。
8.擁有完善的數據治理體系，數據質量能夠得到有效保障
數據治理是貫穿數據平台建設全過程的一項工作，它是技術和管理方式的一種綜合手段。數據中台一般會引入一些專業的數據治理工具對數據質量進行把控，這些工具會根據預定義的業務和技術規則定期抽檢目標數據進行驗證，並給出數據質量報告。為了配合數據治理，企業在管理上也應該成立相應的組織或機構來負責，這是建設數據中台在管理方面要做的工作之一。
9.精準的細粒度安全控制
數據中台要提供技術和管理上的多重機制保障企業的數據安全。從技術上看，數據中台需要提供嚴格的認證與授權機制來管理每一個使用平台的用戶（包括自然人賬戶和應用系統賬戶），提供健全的數據加密與脫敏機制對敏感數據進行特殊處理，同時對每類數據的所有人、使用者和讀寫許可權都要有明確的記錄和追蹤，對賬戶創建和授權申請都要有完備的審批機制。
以上就是數據中台必須具備的9個能力。了解更多關於數據中台原理與實現的內容，你可以關注《數據中台實戰課》專欄，以下是專欄目錄。你可以使用極客視點專屬口令，享受立減優惠。
❹ 數據分析工具類軟體，好用的有哪些
分析軟體有Excel、SPSS、MATLAB、 SAS、Finereport等 其中Excel我就不多說了相信大家都懂。 SPSS是世界上最早採用圖形菜單驅動界面的統計軟體它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來。SPSS採用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據介面較為通用，能方便的從其他資料庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足大部分的工作需要。 MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境使用的。 其優點如下： 一、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來； 二、 具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化； 三、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握； 四、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。 但是這款軟體的使用難度較大，非專業人士不推薦使用。 SAS是把數據存取，管理，分析和展現有機地融為一體。其功能非常強大統計方法齊，全，新。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS資料庫部分；SAS分析核心；SAS開發呈現工具；SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。不過這款軟體的使用需要一定的專業知識，非專業人士不推薦使用。 Finereport類EXCEL設計模式，EXCEL+綁定數據列」形式持多SHEET和跨SHEET計算，完美兼容EXCEL公式，用戶可以所見即所得的設計出任意復雜的表樣，輕松實現中國式復雜報表。它的功能也是非常的豐富，比如說 數據支持與整合、聚合報表、數據地圖、Flash列印、交互分析等