湖南大数据学情分析有哪些方面

㈠ 大数据主要学什么内容

大数据(big
data,mega
data)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力版、洞察力和流权程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2)
做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型[15]
3)
面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

㈡ 大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。
从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

㈢ 大数据分析具体包括哪几个方面

【导读】越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么，大数据分析具体包括哪几个方面呢?今天就跟随小编具体来了解下吧!

1. Analytic
Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining
Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic
Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic
Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data
Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

关于大数据分析具体包括哪几个方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈣ 大数据分析的具体内容有哪些

随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4、挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

㈤ 大数据分析的技术包括哪些

与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机版器学习技权术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。
1、编程语言：Python/R
2、数据库MySQL、MongoDB、Redis等
3、数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库... 等
4、进阶：Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习... 等

㈥ 大数据学习内容有哪些

大数据具体学习内抄容有六个方面，分别如下：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数袭据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

㈦ 学情分析包括哪几个方面

1、学情分析包括学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等方面构成的。

2、学情分析的目标：

（1）、进一步培养良好的行为习惯和学习习惯。

（2）、巩固良好班风，完善班级管理制度，做到“人人有事做，事事有人做”，凝聚挖掘班级各方力量，提高班级整体水平。

（3）、加强学风建设，培养学习兴趣，明确学习重要性，注重学法指导，提高学习效率。

（4）、与学生融洽相处，建立“亦师亦友”的新型师生关系。

3、根据学情分析出学生的情况后，老师要与家长保持正常、经常化的沟通，力争家长的配合，共同管理好学生。重视家长会的作用，重视做好家访工作，继续进行家校联系单的方式密切与家长的联系，向家长汇报学生在校情况。

(7)湖南大数据学情分析有哪些方面扩展阅读：

原因分析：

（1）成绩较好，我个人认为是暂时现象。本班师资力量比较雄厚，这也为学生的学习提供了强有力的保障。

（2）家长非常重视，非常配合。这也为学生的学习提供了基础。

（3）学生方面，班级里的优等生学习非常自觉认真，在班级里起了引领与带头作用，比学习，比进步蔚然成风。

（4）由于班级里差生面比较大，这批学生从小学开始，学习目的性不明确，学习方法不当。学习没有形成良好的习惯，到教室后不能，并且不懂学习，作业不能独立完成。这样相对来说也拖了班级的后腿。

改进措施：

1、 多关注优等生，让他们一定要保持稳定。多鼓励中等生，在一定程度上能够让他们与优等生逐一雌雄。多帮助下游生！努力使两极分化最小化！

2、一如既往抓学风。要做到勤说（每天每时常提醒）、勤问（每天能够与个别学生进行交流）、勤查（每天检查各科作业的完成情况），加大管理力度，让学生能在安静的环境中学习。

3、做好学生的思想工作，阐明各校之间竞争的严峻形势，让学生有忧患意识，从而调动学习的积极性。

4、 多与各科教师联系，及时了解学生动态，接受科任老师的建议。多与家长交流，形成合力，共同督促学生学习，使其进步。

5、 继续进行“一帮一”互助学习帮教活动，让优生带动差生学习，共同取得进步。

6、 学生进行深刻的自我反思，对自己的学习提出具体的要求。

7、 举行一次学法交流会，促成每个学生形成适合自己的良好学习方法。

㈧ 如何做好学情分析

面对教育改革，学情分析是必不可少的，由于教师教学的对象就是学生，每一个学生都有不同的特点，每个班级也有属于自己的特点，那么这就要求教师在备课的时候要注意到学生的学情，特别是教的班级较多的时候，要根据班级的特点对教学做相应的变动。学情分析主要包括以下几个方面的内容：1、学生年龄特点分析包括所在年龄阶段的学生长于形象思维还是抽象思维；乐于发言还是开始羞涩保守；喜欢跟老师合作还是开始抵触老师；不同年龄学生注意的深度、广度和持久性也不同。这些特点可以通过学习一些发展心理学的简单知识来分析，也可以凭借经验和观察来灵活把握。还有不同年龄学生的感兴趣特的话题不同，教师一方面要尽量结合学生兴趣开展教学，又要适当引导不能一味屈尊或者迁就学生的不良兴趣。2、学生已有知识经验分析针对本节课或本单元的教学内容，确定学生需要掌握哪些知识、具备哪些生活经验，然后分析学生是否具备这些知识学生已有知识经验分析经验。可以通过单元测验、摸底考察、问卷等较为正式的方式，也可以采取抽查或提问等非正式的方式。如果发现学生知识经验不足，一方面可以采取必要的补救措施，另一方面可以适当调整教学难度和教学方法。3、学生学习能力和学习风格分析分析不同班级学生理解掌握新知识的能力如何、学习新的操作技能的能力如何。据此设计教学任务的深度、难度和广度。经验丰富、能力较强的老师还可以进一步分析本班学生中学习能力突出的尖子生和学习能力较弱的学习困难学生，并因材施教、采取变通灵活的教学策略。4、学生学习风格分析班级整体学习风格：一个班级的孩子在一起时间长了会形成“班级性格”，有些班级思维活跃、反应迅速，但往往思维深度不够、准确性稍微欠缺；有些班级则较为沉闷，但可能具有一定的思维深度。不同的学生个体也是如此，教师应该结合教学经验和课堂观察，敏锐捕捉相关信息，通过提出挑战性的问题、合作等方式尽量取学生之长、补其之短。当然，切忌单纯为了学情分析而去分析学生或者将学情分析孤立于教学设计之外，学情分析是系统教学设计的有机组成部分，并与教学设计的其他部分存在极为紧密的互动关系。学情分析是教-学目标设定的基础，没有学情分析的教学目标往往是空中楼阁；因为只有真正了解学生的已有知识经验和心理认知特点，才能确定其在不同领域、不同学科和不同学习活动中的最近发展区，而从知识技能能力等方面来阐述最近发展区就是教-学目标。学情分析是教-学内容分析（包括教材分析）的依据，没有学情分析的内容分析往往是一盘散沙或无的放矢；因为只有针对具体学生才能界定内容的重点、难点和关键点。学情分析是教-学策略选择和教-学活动设计的落脚点，没有学情分析的教学策略往往是教师一厢情愿的自我表演；因为没有学生的知识经验基础，任何讲解、操作、练习、合作都很可能难以落实。总之，学情分析是对以学生为中心的教学理念的具体落实。

㈨ 大数据分析学习什么内容

大数据分析工具介绍 
前端展现 
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。
数据仓库 
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市 
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大数据分析步骤 
大数据分析的六个基本方面 
1. Analytic Visualizations（可视化分析） 
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎） 
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
 5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
6.数据存储，数据仓库 
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

㈩ 学情分析的方法有哪些

学情分析是运用现代教学设计理论产生的，是教学设计系统中影响学习系统最终设计的重要因素之一。学情分析通常被称为“教学目标分析”或“学生分析”。研究学生的实际需要、能力水平和认知倾向，为学习者设计教学，优化教学过程，更有效地实现教学目标，提高教学效率。

一、为什么要分析

学情分析是教学目标设定的基础。没有学情分析的教学目标，往往是空中楼阁，因为只有真正了解学生的已有知识经验特点和认知心理，才能确定学生在不同领域、不同学科，不同的学习活动与最近的发展区(已经达到的发展水平与可能达到的发展水平之间的区域)，并从知识、技能和能力方面说明是近几年教学和学习目标的发展区。

学情分析是教学内容分析(包括教材分析)的基础。没有学情分析的教学内容往往是零散的或无目的的，因为只有针对具体的学生才能确定内容的重点、难点和关键点。

学情分析是教学策略选择和教学活动设计的立足点。没有学情分析的教学策略往往是教师一厢情愿的自我表现。没有学生的知识和经验基础，任何解释、操作、实践和合作都可能难以实施。

总之，学情分析是“以学生为中心”、“以学习为导向”教学理念的具体落实。

二、学情分析分析什么

学情的内容非常广泛，学生的各个方面都可能影响他们的学习。

学生存在的知识结构、学生的兴趣、学生的思想、学生的认知状态和发展规律、学生的生理和心理状况、学生的个性、发展现状以及学生学习动机、学习兴趣、学习内容等方面的前景，学习方法、学习效果、学习时间、学生的生活环境、学生感受到的最近发展区、学生的成功感是学情分析的切入点。

三、学生生理、心理特点分析

学生在身心发展、成长过程中，其情绪、情感、思维、意志、能力和性格等方面还很不稳定和成熟，具有很大的可塑性和易变性。

通过分析了解其生理心理与学习内容是否匹配以及可能存在的知识误区，充分预见可能出现的问题，对课堂进行有针对性的分析，使教学工作具有较强的可预见性、针对性和实效性。

具体来说，对于同龄的学生来说，无论是善于形象思维还是抽象思维;喜欢说话还是害羞保守;喜欢与老师合作还是反对老师;对不同年龄段学生的关注深度、广度和持久性也不同。

这些特点可以通过学习一些发展心理学的简单知识来分析，也可以通过经验和观察来灵活地掌握。

也有不同年龄段的学生感兴趣的不同话题。一方面，教师应结合学生的兴趣进行教学，另一方面，教师应适当引导学生不要屈尊或放纵学生的不良兴趣。

四、提高教师教学的准确性和效率

借助学习大数据平台，教师可以动态采集教育大数据，实现信息的系统处理，及时掌握学生以前难以统计的成绩和知识点。

同时，大数据平台为教师提供了班级和学生维度的定期学习报告，便于教师持续关注全班和每个学生的错题变化和学业发展，系统把握其教育阶段的整体变化趋势，准确定位薄弱环节和认知问题，有针对性地指导学生学习。

此外，教师可以在此基础上对每个学生的学习情况进行诊断，然后从知识、能力、情感、态度、价值观等方面对学生的学习情况进行分析和推理，客观公正地评价学生的学习能力，并提供个性化的指导。

五、提高了教学科研活动的针对性和质量

不再依靠报告书，而是根据学习情况分析诊断，生成各种维度的报告书，更加科学的梳理和分析。

六、提高教师的命题水平

教育管理者根据数据分析报告中的难度、信度、区分度、效度以及不同难度题的比例等数据，可以提高了试卷编制的科学性，促进了教师命题能力的提高。

七、提高教师整体信息素养

教师可以利用大数据教学完成试卷、试卷和扫描的操作。从而减少了数据统计的工作量。同时，基于大量的学习情境数据，可以准确地引导学生，大大提高教学效率。

为了让教师在大数据下成为“数据素养者”，我们需要通过阅读数据来跟踪学生的学习进度，并通过概率预测来解释学生最有效的学习是什么。

我认为这意味着我们需要建立像翌学这样的一个完善的面向学校教师及学生的智慧服务SaaS平台，翌学以教师为核心，以帮助老师减负、帮助学校增效为出发点;以“科技改变教育”为使命，以“人工智能+大数据”技术驱动教育进步;以“自动批阅”“精准施教”为核心功能点，实现小学教育的“教学相长”，全面提升教学效率。这种有责任、有使命感又有技术实力的支持的平台就是我们在当代所需要的。

只有在这种良性循环中，大数据教学才能真正实现，个性化教学才能呈现，教育才能针对每个孩子。希望我们的教育能真正由大数据教学转变。

八、如何减轻老师的学情分析的工作负担

通过前边我们所讲的，可以知道老师要做好学情分析要做大量的工作内容，那么现在科技这么发达，有没有减轻老师学习负担的解决办法呢?答案是肯定的，当然有啦!

如今人工智能和大数据等前沿技术对老师教学有很大的影响，人工智能与大数据改变教育也不再是遥不可及之事。我们可以利用大数据帮助老师统计分析学生的学习情况、考试分数对比、易错题整理等等帮助老师减负增效、精准教学、实现小学教育的“教学相长”，全面提升教学效率。