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② 大数据三分钟演讲稿范文
大数据三分钟演讲稿范文(一)
大数据，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
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中国的大数据
大数据的特点：
具体来说，大灶野数据具有4个基本特征：
一是数据体量巨大。网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过
1、5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
演绎历史仅需133天
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，
更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。
数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
有用数据仅为3600分之一面临大数据时代的到来，你准备好了吗?
大数据时代到来
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
进入20XX年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
2、数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20XX年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
大数据应用案例：
1、医疗行业
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
2、能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭困败安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这汪辩颤个预测后，可以降低采购成本。
3、通信行业
电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情，结合自己的经历，移动推出夜间流量包。
4、零售业
零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。
大数据三分钟演讲稿范文(二)
既然说到大数据，就得先了解大数据地定义。什么是大数据。试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢?那么就先来看一些官方网站给出的大数据的定义。
为导出对事业起作用的数据。对于大数据商务有目的性的定义：“利用大数据解决经济和社会的问题。提高业务附加的价值。或者是支援事业”大数据不只指它的规模是多少，还有这些数据是由那些数据构成的，还有可以怎样利用大数据。由此是与到现在的系统是不同的。 用被卖出的数据基础管理工具或者是到现在为止处理数据的应用程序，来处理巨大困难的复杂数据集合，这样的词语。
再来看两个中文的。
那么大数据到底是啥。其实就是很多数据。它是把很多信息用数据的方式储存起来，然后不断累积，一直到这些数据大的没办法用简单进行利用。大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的问题：人类通常只使用了20%的大脑，如果剩余80%大脑潜能被激发出来，世界会变得怎样?在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据(甚至更少)，如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢?特别是随着海量数据的新摩尔定律，数据爆发式增长，然后数据又得到更有效应用，世界会怎么样呢?发挥想象去思考一下。
那么大数据是怎么形成的呢?
以前我们关注的都是交易系统和业务系统产生的数据，通过数据仓库去分析展现，其实终端，尤其是个人各种流水操作，例如购买物品清单，上网浏览历史，照片，微博等也有，但是不关注，而大数据时代，更多的是关注这些大量的数据，期望分析这些数据来发现价值，因此大数据其实以前在系统，终端，个人等等都在产生，只是没有加以利用而已，现在要分析这些数据从中发现价值。这才是大数据形成的原因和意义。数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段(如中国政府的宏观调控手段)都直接和有效。
先说一下这个打印的课本，它里面举了两个例子。对于福岛核电站的事，以及对于便利店的优势，都是利用了大数据。比如说超市，要进好多货，然后有的买的人少可能就堆积，即使减价处理也不一定能卖得掉，从而造成亏损。那么便利店，就会根据平时周围生活的人们来选择性的进货。在上班族公寓附近就多进快餐，在老年人或者中年人多一点的地方，就进一些生活用品。对于福岛核电站，如果将监测核电站的信息及时收集，并且分析就可能发现它有问题，可能会泄露，进而去解决问题避免损失。这就是预测未来可能发生的事故，这样的话可以有效的避免。再比如说，天文学家们研究天体的运动轨迹，发现更多的行星。将这些数据收集在一起就是大数据，对这些数据分析整理，就有可能计算出，未来某个行星可能会撞上地球。然后采取一些必要的措施，来将这种毁灭性的打击消除。如何认清现在呢?比如说在医学上，通过医疗设备对细胞进行观察，并根据其他测试进而推测出该细胞是不是癌细胞。如果把判断的依据变成数据化，输入到电脑中，并且再赋予她一定的学习能力，比如给他一个癌细胞，他会记住这些细胞的特征，久而久之，他的准确度会越来越高。在医学上的作用也会越快越明显。这就是对他的应用进行简单的了解。之后赵飞会更深入更仔细的讲一下这方面的内容。
那么，大数据对我们带来的都是好的么。不是的。就比如刚刚那个医学的例子。研究出的机器会让诊断癌细胞的工作人员逝去工作。就像是80年代工厂逐渐自动化一样，工人失业会
很严重。如果你是一匹马，那么你肯定不喜欢工业革命。
接下来说一下大数据现在面临的难题，就是如何利用好这些大数据，进而为人们服务，造福我们。就个例子就拿LSST来说。他是一个广域的天文望远镜，是由多个国家参与研发，现在在智利的一个山上，20XX年开始动工，并在20XX年启用查尔斯·西蒙尼和比尔·盖兹分别捐赠20XX万美金和1000万美金给LSST计划。LSST计划至今仍寻求美国国家科学基金会能拨发将近4亿美金的赞助费。。它每三天可以拍摄整个天一次。到20XX年，它会搭载一个超级数码相机，拍摄出的照片达到32亿像素。这样的照片需要1500块高清电视屏才能展示出来。LSST的照相机每年要拍摄超过人员所能分析的超过20万张影像。如果利用好了这些数据会是很大的一笔财富，但是目前还没有一个很有效的解决方法。没有那么多人力能去分析它，也没有那样的设备直接分析。所以这堆数据就是没用的数据，没有价值的。所以大数据是很有潜力的一门科学。接下来跟大家一起看一段TED的演讲视频。
演讲人是肯尼斯-库克耶《经济学人》数据我，曾任职于《华尔街日报》(亚洲版)和《国际先驱论坛报》。他是美国外交关系协会成员，CNN、BBC和NPR的定期商业和技术评论员之一。对大数据有很深的研究，听一下他是如何评价大数据的。看完这个演讲之后，在有请赵飞带来对大数据更深入的认识。
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④ 大数据如何影响课堂教学
“大数据”（BIG DATA）这个词，是2008年在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》这本书中首次提出的。“大数据”指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是对所有的数据（近似于全样本）进行分析处理的一种方法。
1．什么是我们身边的大数据？
“大数据”已经渗透到我们生活中的方方面面。比如我们打开手机淘宝，呈现在我们面前的界面是不一样的。它推送给我们的商品是不同的，而且这些商品往往真的能够抓住我们的需求和心理，这是为什么呢？
其实这就是大数据分析出的结论。
淘宝这个平台，对每一个浏览过商品的人，购买过商品的人，都进行了全数据分析，可以轻松获取我们的很多信息。
例如我们的性别、年龄、家庭成员、喜好、是否结婚、是否有孩子、孩子的性别，甚至可以细致到你是爱穿休闲类的服饰，还是喜欢小清新类的服饰，或者是职业装类的服饰等等。通过你的每一次操作，收集到了这些数据之后，它经过分析和处理，进一步推测出了你可能会订购的商品，从而推送给你，让你花更少的时间检索而要花更多的钱进行消费。
例如你购买了一些孕妇类产品，可能在不久之后，它就会推送相关联的一些婴儿用品给你。
而我们消费后的评价与反馈，又使得他们不断改进自己，例如不同卖家的钻石星级，或者清退一些不合格的卖家等等这些行为，就是淘宝对自身的调整。
这种互利互惠的双回路的运转模式，可以看作是卖家与买家间的一种良性的互动方式，而这种互动方式在传统的卖场里面是不可想象，也难以实现的。
2．什么是课堂教学互动方式？
课堂教学互动方式，则是指在课堂上，教师与学生之间的一种信息交流方式。
在传统的课堂中，师生之间的互动交流方式比较单一，上课就是教师在讲，学生在听，一种单方向的传导过程。
有人说，教师就是知识的搬运工，课堂上很少有师生之间的交流。
还有一种观念是，教师对学生提问，学生回答，就是师生互动。
显然，这种认识是肤浅的，这将使师生互动流于形式。师生互动的根本目的是要引导和培养学生的高阶思维。
因此，真正的师生互动应该定义为思维的碰撞、智慧火花的生发之源。
近些年来一直被提及的可汗学院的教学与学习方式，之所以受到关注的原因，恰恰就是它基于大数据分析，解决了课堂教学互动这个难题。
大数据之所以能实现课堂教学互动，是因为它具有三个主要特征：反馈、个性化和概率预测。
我们传统的课堂教学是一种单回路的学习，即教师给予，学生接受。我们对学生进行考核，然后对他们进行评价。
我们不会或者没有条件来通过学生的成绩来反思自己的教学内容或者方式是否是恰当的。
我们不能从学生身上获得真正有用的反馈信息来改变自己的教学内容和行为。
所以说，传统的课堂教学是一种单回路的方式，根本没有实现师生间的良性互动。
此外我们的教学内容在编排上，考虑的是处于平均水平的学生，而这种水平的学生其实在现实中可能根本是不存在的。
换句话说，我们的教学没有照顾到“好”学生，也忽略掉了那些“差”学生，甚至连我们认为的中等水平的学生，也是不存在的，因为他们是平均后虚构出来的群体。
所以，我们的教学根本没有针对学生做出个性化的设计，这是教育普及大众化不得不做出的取舍。
传统的教学是没有反馈或反馈较少（没有时间或实在照顾不到，分身乏术），没有个性化，从而更谈不上有概率预测的一种教学。
而大数据下的新的课堂教学互动方式，却可以改变这种状况。
1．参考案例
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《与大数据同行——学习和教育的未来》一书，举了可汗学院的例子。
2004年，可汗是一个刚从哈佛商学院毕业一年的基金分析师，给自己的表妹辅导数学。
由于他们生活在不同的城市，因此，他在互联网上为她进行辅导，从此永远地改变了教育的世界。
他编写了若干程序来协助教学，这些程序能生成数学习题，并显示孩子们提交的答案是否正确。
同时，也收集数据，程序可以追踪每个学生的答对和答错的习题数量，以及他们每天用于作业的时间等等。
后来在此基础上创建的可汗学院，之所以可以闻名于世，就是因为它收集有关学生行为的数据，从中获取有用的信息来改变教学内容的设计，为每个学生定制个性化的学习方案。
可以说数据就是可汗学院运作的核心所在，大数据的支撑，互联网技术的飞速发展，使得相隔千里的师生之间形成了有效的课堂教学互动。
它改变了我们对面对面才能达成互动的传统认识。
此外，还有一个关于斯坦福大学吴恩达与他的机器学习课程的例子。
吴教授将课程放到了网上，他追踪学生与视频互动的行为。
在什么地方按了暂停键，什么地位按了重复键，在什么地方放弃了继续听课，他的目的不是督促学生学习，而是反思学生卡在了什么问题上，哪些教学内容难以理解，从而对课程进行调整。
例如，他发现学生本来都是正常的按顺序进行网上学习，但是很多学生在学习第7课时，都会去回看第3课的一个关于数学知识的复习课。
于是他发现，原来是因为第7课解决某个问题时，需要用到第3课复习到的一个数学公式，而很多学生并没有记住，因此他就对第7课时的教学视频做了改变，会自动弹出一个弹窗帮助学生来复习数学公式。
还有一次，他发现学生在学习第75课到第80课时，正常的学习秩序被打乱了，学生以各种各样的顺序反复观看这几节课。
他通过反复分析，发现学生的行为是在反复理解概念，于是他将这部分的教学内容制作的更加精细，更有助于帮助学生理解概念。
【 评价】
这是一个典型的大数据分析下，课堂教学互动变革实现了教学反馈的例子。
觉得我们传统的教学，只是通过每天判一判学生的作业，看一看他们的考试成绩，是无法得到这些动态的数据的，更无法得到改变我们教学内容与方式的有价值的信息。
于是我们的教学可能几年甚至几十年都在重复相同的内容和动作。因为我们不知道学生究竟是如何进行学习的。
2．参考案例
还有一个例子是关于“半岛大学”的暑期班项目，他们使用可汗学院的数学课程教授来自旧金山湾区贫困社区的中学生。
在课程一开始，一个七年级的女生的成绩在班里一直垫底，在整个暑期的大部分时间中，她一直是学得最慢的一个学生，但是在课程结束后，她的成绩是班上的第二名。
可汗对此感到好奇，于是调取了她完整的学习记录，查看她每一道习题和解题的时间，系统创建的图表对她学习进行的描绘，发现他很长时间都徘徊在班级的底部，直到在某个事件点上突然直线上升，超过了几乎所有的学生。
这充分说明，当学生以自己最适合的步调和顺序进行学习时，即使一个被看似没有能力的“差生”也是可以变为优等生的。
【 评价】
这是一个典型的大数据分析下，课堂教学互动变革实现了个性化教学的例子。
如果这个女孩放在我们传统的基于小数据的教学课堂上，几次考试的成绩都不理想，可能她就会被我们归类为“差生”，于是各种补习加各种辅导，完全打击了她的自信心，成绩的阴影甚至会影响到她的一生。
而可汗学院的课程，利用数据监控了她的所有的学习过程，时间是一个连续的变量，针对她的特点设计了适合她的习题，循序渐进，激发出了她最大的能量。
她完全根据这种个性化的定制，按照自己的学习节奏进行学习，不用去关注到其他人的学习进度与成绩。细思极恐，我在想我们的教育究竟扼杀掉了多少这样的人才？
我们真的应该好好认清大数据带给我们的课堂教学互动的变革，这种变革很多时候甚至不是技术上的，而是理念上的。
在反馈与个性化的基础上，大数据的更大的优势就体现在了概率预测这方面了。
例如我们可以对学生个体为提高其学业成绩需要实施的行为作出预测。比如选择最有效的教材、教学风格、反馈机制等等。
其实，在小数据时代，我们跟学生家长所说的某些建议，比如您的孩子应该加强数学这方面的学习，您的孩子适合去学文科等等这些建议，其实也不是肯定的事实，也只是概率性的干预。
因为可能根据老师所谓的经验，这个学生选择学习文科，将来考上一本的可能性更高。而大数据与过去最大的区别是，我们是通过对事物加以测量和量化，以更高的精确度说话。它的预测准确率更高。
比如，大学的选课方面，可以根据你以往的学习基础以及学习行为，预测出你选哪门课的通过率会更高，你未来的职业规划怎样进行会更加顺利等等。
大数据所实现的这种概率预测，似乎与课堂教学互动方式的变革没有直接的关系。
但是仔细分析不难发现，这种预测其实是师生间互动的一种延续，我们对学生的影响不只局限于课堂上，而是延续到了未来选择的层面上，使得互动交流更上了一个台阶。
1．利用数据反馈信息调整课堂教学策略
以高考备考为例：
上图是追踪某高中四年所有学生高考数学各知识点得分率的情况，我们可以看出对其中一部分知识点的得分率维持在高位。
这就说明学校一贯的培养策略与日常教学方法是正确的，只需要保持即可，无论教师还是学生不需要过于焦虑，因为大数据反馈的结果对未来教学效果有一定的预测功能。
2．关注学生的个性化发展
大数据不仅对规模庞大的数据进行全样本分析，得到一般规律，更重要的是很能体现出个性，它可以记录下每一个学生的变化，方便教师针对每一个学生调整课堂教学方式。
上图是大数据分析系统给出的某一个学生在一次考试中的情况，从图中可以看出，数学与物理是这个学生的优势学科，英语是这个学生最薄弱的学科，那么在进行改进策略制定时，要多听取英语老师的建议。
大数据可以帮助教师的课堂教学行为不像传统课堂那样，针对的是所谓的“平均水平”的学生授课，而是能照顾到每一名学生。
例如，利用信息技术监控学生的课堂测试与课堂练习情况，随时调取任意学生的过程进行点评，统计每一名学生过程中出现的问题，这样教师对课堂进程的判断不是根据经验，而是根据实际情况随时调整。
总之，课堂教学互动方式的变革，不应该只是技术层面上的变革，媒体技术，网络平台的建设已经非常的成熟了，我们需要的变革是组织变革，是思想的变革。
现在流行的微课、慕课（MOOCs）其实就是大数据渗透到教学互动领域冰山的一角，形式并不重要，重要的是隐藏在这些形式下的数据所反映出来的学生行为，以及反馈给教师的教学信息，从而引起他们的思考和改变，形成双向的回路，实现真正的“互动”，这才是大数据真正的价值。
大数据下的教师要成为“数据脱盲者”，我们需要通过读取数据来追踪学生的进步，通过概率预测解释什么是对学生最有效的学习。
我想这应该意味着我们需要建立一套完善的系统，在这个系统中，有数据处理的专家，有解读数据分析数据的分析师，有利用数据改善教学的教师。
只有在这个良性循环的系统中，才能真正实现课堂教学互动，呈现个性化的教学，让教育针对每一个孩子。
希望我们的教育和教学可以因为大数据而发生真正的变革。