大數(shù)據(jù)演講課件

作者：趙廣軍目錄大數(shù)據(jù)概念1大數(shù)據(jù)4V2大數(shù)據(jù)概念34大數(shù)據(jù)作用大數(shù)據(jù)與你我什么是大數(shù)據(jù)？WHAT?1

大數(shù)據(jù)或稱為巨量資料，指的是所涉及的資料規(guī)模巨大到無法通過主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到獲取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的資訊。

大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復(fù)雜等特點(diǎn)。摘自“大數(shù)據(jù)”百度百科大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來大數(shù)據(jù)的4V2Bigdata’s4V大數(shù)據(jù)作用大數(shù)據(jù)能干什么？3GOALS2004年，沃爾瑪對(duì)過去交易的龐大的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了觀察，這個(gè)數(shù)據(jù)庫記錄的數(shù)據(jù)不僅包括每一個(gè)顧客的購物清單以及消費(fèi)額，還包括購物籃中的物品、具體購買時(shí)間，甚至購買天氣。沃爾瑪公司注意到，每當(dāng)在季節(jié)性颶風(fēng)來臨之前，不僅手電筒的銷售量會(huì)增加，蛋撻的銷量也會(huì)增加。因此，當(dāng)季節(jié)性風(fēng)暴來臨時(shí)，沃爾瑪會(huì)把蛋撻放在靠近颶風(fēng)用品的位置，這一改變，使得颶風(fēng)天氣時(shí)蛋撻的銷量也大大增加。沃爾瑪：颶風(fēng)與蛋撻溫家寶：故宮現(xiàn)在人多嗎？百度遷徙百度大數(shù)據(jù)部利用大數(shù)據(jù)搜索過去5年內(nèi)全世界987支球隊(duì)的3.7萬場比賽數(shù)據(jù)，共涉及到19972名球員和1.12億條相關(guān)數(shù)據(jù)，再利用一個(gè)由搜索專家設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析，進(jìn)而做出預(yù)測結(jié)果。針對(duì)本屆世界杯的16場淘汰賽的預(yù)測，準(zhǔn)確度達(dá)到了100%。而今年頻頻爆冷的小組賽階段，百度對(duì)比賽結(jié)果的預(yù)測準(zhǔn)確率也達(dá)到了58.33%。預(yù)測世界杯大數(shù)據(jù)與你我反饋經(jīng)濟(jì)

2012年初，斯坦福(Stanford)大學(xué)的三個(gè)學(xué)生針對(duì)脊椎病的防治創(chuàng)立一個(gè)公司。一般來說，脊椎病的形成與人們的坐姿有關(guān)。問題是經(jīng)常意識(shí)不到坐姿有問題。他們的解決方案是：將一個(gè)傳感器放在皮帶上，此傳感器可適時(shí)監(jiān)測患者的坐姿，并通過移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，傳輸?shù)健霸浦行摹比ァ?/p>

“云中心”的服務(wù)器不斷積累數(shù)據(jù)，通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的比較分析，評(píng)估你的坐姿并計(jì)算出多長時(shí)間需要調(diào)整，然后將調(diào)整的信號(hào)發(fā)到你的手機(jī)上。4LIFE量化自我“量化自我”運(yùn)動(dòng)最早出現(xiàn)在硅谷，由《失控》的作者凱文·凱利等人發(fā)起。他們通過找到一群自愿者，帶上傳感器及手持移動(dòng)設(shè)備，盡量把每天生活的軌跡(衣食住行)以至脈搏、情緒都記錄下來，然后將數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)出來，進(jìn)行分析。借助著越來越多的“可佩帶設(shè)備”，像手表、手環(huán)以及服裝、腰帶上的傳感器，可以更好幫助我們了解和改善自己的身體、情緒狀況和周邊環(huán)境。Idea!大數(shù)據(jù)視角下分析每個(gè)人的學(xué)習(xí)概述：

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，通過收集學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)方面的信息，利用數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)構(gòu)建教育領(lǐng)域相關(guān)模型來探索教育變量之間的相關(guān)關(guān)系，從而為教育教學(xué)決策以及學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀況提供有效支持以及反饋。數(shù)據(jù)來源領(lǐng)域研究目標(biāo)數(shù)據(jù)來源學(xué)習(xí)者知識(shí)學(xué)習(xí)者掌握了哪些知識(shí)（例如概念、技能、思維技能等）1、學(xué)習(xí)者被問答時(shí)的應(yīng)答數(shù)據(jù)（包括應(yīng)答時(shí)間、所犯錯(cuò)誤等）2、學(xué)習(xí)者隨堂或課下的練習(xí)數(shù)據(jù)（包括內(nèi)容、持續(xù)時(shí)間等）3、學(xué)習(xí)者的測試結(jié)果數(shù)據(jù)4、學(xué)習(xí)者書目閱讀情況數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)者行為學(xué)習(xí)者不同的學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)結(jié)果之間的關(guān)系1、學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)花費(fèi)時(shí)間、課程完成情況。2、在課堂、學(xué)校、家中學(xué)習(xí)行為的變化情況。3、學(xué)習(xí)者參加各類活動(dòng)數(shù)據(jù)。（包括類型、時(shí)間、頻率等）學(xué)習(xí)者經(jīng)歷學(xué)習(xí)者對(duì)于自己的學(xué)習(xí)經(jīng)歷的滿意度1、半自動(dòng)反饋式的調(diào)查問卷2、學(xué)習(xí)者對(duì)課程學(xué)習(xí)的積極程度研究目標(biāo)1、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)結(jié)果與學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)資源和教學(xué)行為等之間的相關(guān)關(guān)系，預(yù)測學(xué)習(xí)者未來的學(xué)習(xí)趨勢(shì)?？蔀槠湟院蟮膶W(xué)習(xí)方向做出決策。（比如高考后填報(bào)專業(yè)）4、對(duì)比不同教學(xué)方式所取得的效果，探索和改進(jìn)最佳教學(xué)內(nèi)容和最佳教學(xué)順序。3、研究分析學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)參與、學(xué)習(xí)表現(xiàn)和學(xué)習(xí)過程的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)而對(duì)課程教學(xué)進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。（比如發(fā)現(xiàn)某個(gè)課程學(xué)習(xí)者普遍出勤率不搞、作業(yè)完成情況較差。就要分析是課程的原因還是教學(xué)行為或者其他方面原因）2、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)規(guī)律、興趣、或者根據(jù)數(shù)據(jù)闡釋學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn)為其提供相應(yīng)的反饋從而促進(jìn)更加有效的學(xué)習(xí)。5、做到對(duì)每個(gè)人因材施教。每個(gè)人的課本都可能是不同的，每個(gè)人的考試也可能是不同的。（實(shí)際執(zhí)行比較困難）6、通過學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)興趣分析求職意向，把握這一社會(huì)群體的社會(huì)整體求職發(fā)展趨勢(shì)，有利于政府作出合理的決策。（比如分析得到人們對(duì)某行業(yè)的求職意向激增，可分析造成這一趨勢(shì)的原因，政策方向做出調(diào)整，或者作出適當(dāng)?shù)匾龑?dǎo)）……實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)分析1、我國教育機(jī)構(gòu)缺乏必要的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。例如缺乏學(xué)生信息系統(tǒng)、在線教育平臺(tái)等。而通過學(xué)習(xí)者主動(dòng)貢獻(xiàn)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)或者被動(dòng)地被收集數(shù)據(jù)也存在著一些實(shí)施上的困難。這樣的話就使得用于分析和挖掘的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集成為很大的難點(diǎn)。2、如何很好的對(duì)收集到的數(shù)據(jù)劃分為不同的類型并且進(jìn)行建模。得到積極的有利于我們進(jìn)行決策的信息。并且全國范圍內(nèi)的這些數(shù)據(jù)能夠兼容，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遷徙和共享。參考文獻(xiàn)[1]徐鵬,王以寧,劉艷華,張海.大數(shù)據(jù)視角分析學(xué)習(xí)變革——美國《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)