觀點0211種維度解讀大數據

① 如何解讀大數據，分析評價區域的教育教學質量，促進區域教

一．進行教學質量分析的意義
學校之間的競爭，說到底，還是教學質量的競爭，而不在於學校大樓有多雄偉，場地有多寬闊，規模有多大。學校辦得如
何，它在社會上的反響怎樣，能不能得到百姓的擁護與信賴，關鍵在於這所學校教學質量的高與低。中國教育學會副會長，華東師范大學終身教授葉瀾老師講：把育
人質量擺在辦學第一位的學校才是好學校；把主要精力放在教學質量、學生可持續發展上的教學幹部才是好乾部。
以教學中存在的實際問題為課題，將實踐
行動與研究探索緊密結合的行動研究法，越來越多地受到廣大教育工作者的重視。其實，作為學校，日復一日、年復一年，每時每刻都在自覺或不自覺地嘗試著教學
行動研究：「對自己的教學行動進行反思→意識到教學問題所在→拿出新的教學行動方案→再嘗試教學行動」。在這個循環往復的行動研究過程中，「教學行動反
思」一環起著極其重要的作用。它是發現並提出問題，明確今後行動研究方向，進而提高教學行動研究質量的前提與保證。
及時撰寫教學質量分析報告，進
行全面的反思和分析，就是教學幹部或教師對自己所分管的學校教學工作、學科教學成績狀況進行全面、深刻、系統地反思，總結經驗、查找不足，進而拿出新的具
體措施、制訂出下一步行動研究方案的過程，就是不斷接收、吸納新的教學思想，不斷調整教學改革方向的過程。可以說，它是不斷提高教學質量，保證學校教學工
作穩定、可持續發展的「驅動器」。
二．我區各小學質量分析現狀
通過一次性檢查、督導評估以及調研，我們發現如下情況：
1．只有不到10%的學校有比較規范的質量分析，每次大型考試後能及時進行數據統計，進行全面有針對性的質量分析，且分析比較規范，能夠發現教學中存在的問題提出改進措施，引起教師重視，為教學指明方向。
約有50%的學校每次考試後能進行質量分析，但是存在一定的問題，過程不夠規范，分析不夠具體，改進措施籠統。
還有一部分學校的質量分析只是為了迎接檢查，將老師的分析進行堆砌，簡單的復制粘貼，缺少數據統計，缺少提煉，更沒有有價值的建議和措施。
2．質量分析報告質量高的學校的教學成績屬於全區同類學校中的佼佼者，這是不爭的事實。而沒有正式的質量分析，分析不規范的學校成績明顯居於後列。
3．具體問題是：
（1）不重視：學校領導沒有認識到質量分析的重要作用，並不進行系統的分析；
（2）不全面：要麼只對考試學科進行分析，對考查學科置之不理，要麼只就數字分析，浮於表面，還有的是一篇教學工作總結，沒有從成績入手；
（3）不科學：數據統計不全面不科學，缺少全面的統計、橫向縱向的比較、沒有目標的達成度，分析不完善、不具體，沒有與學校工作聯系，沒有指導意義，改進措施籠統，缺乏操作性。
三．教學質量分析的程序
教學質量分析是一個自下而上在自上而下的完整過程。一般來說要經歷如下幾個流程：
1．教師個人對任教學科成績的統計和分析
2．年級組長對整個年級、教研組長（主任）對整個學科成績的統計和分析
3．主管教學的校長對全校成績的統計和分析
4．召開教學質量分析會：全校——分學科——年級組學科組內——教師個人——班級學生
四．什麼是教學質量分析報告
教
學質量分析報告或稱質量評價報告，是一種大型正規性考試或檢測以及考查結束後，對教育教學質量進行客觀分析並對今後教育教學工作提出指導或建議性意見的書
面報告。其作用是匯報教學工作，剖析教師教學和學生學習現狀，指導學校教學工作，為學校強化教學管理提供依據，是教研員、學校管理者、廣大教師常用的一種
文體。
五．教學質量分析報告的種類
對於一所學校來說，從分析者的角度看，大致可以分為以下幾類：
1．學校教學質量分析報告——校長或主管教學的副校長
2．學科教學質量分析報告——主管學科的主任或教研組長
3．教研組教學質量分析報告——備課組長或年級組長（一般可以省略）
4．班主任教學質量分析報告——班主任（初中的經驗）
5．教師個人質量分析報告——任課教師
6．學生個人的分析報告——學生（對於有能力的學生而言）
六．教學質量分析報告的特點
1．針對性：教學質量分析報告是在某種考試或考查結束後，針對試題或考試效果所作的實事求是的分析，解決教師所關心的考得怎麼樣、今後怎麼辦這樣的問題。
2．功利性：教學質量分析報告指出的是學科教學中所出現的確確實實的問題，提出的是實實在在的改進措施，對今後的教學工作有幫助作用，對下一步提高質量有促進作用，是對考試的理性認識。
3．時效性：教學質量分析的目的是針對試卷中出現的問題，改進今後的教學工作，為進一步提高質量奠定基礎，時間性很強。因此分析要迅速，報告要及時，如果時過境遷，就失去了指導意義。

4．指導性：質量分析報告不同於其它的應用文，它要求我們分析試題特點、教學效果時要抓准典型試題，典型問題。分析典型時，要與當時教育發展的形勢、任
務、要求以及基層學校存在的傾向性結合起來，使分析報告具有普遍意義和指導作用。一篇好的分析報告，能引起反思、引起改進、引起調整教學思路和學習策略。
當前，我們分析試題時，要站在素質教育的高度，以新課程標准為依據，這樣，才能站得高、看得遠，指導作用強。
5．全面性：對於學期或學年的質量分
析報告來說，如果僅僅就考試學科進行分析，很明顯就違背了「學生全面發展」的目標，其結果只能是導致師生只注重筆試，忽視音體美等綜合素質的提升，這是片
面和狹隘的。需要注意的是：千萬不能就數據說數據，不能只見樹木不見森林，要將考試結果與平日教學工作相聯系。還要關注整個報告項目的全面。
七．教學質量分析報告的結構
1、考試及批卷組織形式介紹
這是數據是否真實客觀的前提，對監考、批卷中出現的問題要客觀的予以呈現，比如誰監考不認真、批卷漏洞多、數據統計不準確等情況都應進行總結，這既是為以後考試做好規范，也是為下一步分析奠定基礎。
2、試卷出處及評價
主要有：
（1）創設試卷的策略思想；
（2）試卷考查的內容；
（3）試題分數權重；
（4）試題的難度及效度和信度。
如果是自己命的題，就更應該進行客觀的評價和分析。即使是區里的命題，也可以進行客觀的評價。不一定非要指出問題，對試題的難度、對教學的導向都應該有所分析，這也是下一步分析的基礎。
3、考試整體的數據呈現及認識
（1）必須准確。這是一個重頭戲，是所有老師最為關注的地方，所以首要的要求是准確。分析前必須經過多種形式的反復校對，不容許出任何的疏漏。可以在分析前將表格下發給老師校對。
（2）呈現應該多層面、多維度。優秀率、及格率、平均分的統計，全校總體成績、年級組成績統計，年級班級達標情況，與區均值比較統計，與前次考試比較統計等等。
（3）根據校長思路、學校傳統、學校考核指標以及考試具體情況等因素確定數據的呈現形式。要重點突出、立場鮮明、不卑不亢。
（4）要對數據進行解讀，從中得出學校教學質量的總體發展水平。
4、從考試中提煉的優勢、經驗及發現的問題
教學質量分析報告不同於向上級領導所作的教學工作匯報，也不同於教學工作總結和一般的教學論文。教學質量分析報告是反思內容與反思過程的具體承載形式。重在體現「分析」、「反思」，這是教學質量分析報告的主要特點。也是最能體現分析者水平的地方。
具體要從以下幾方面進行分析：
（1）分析學生。學生的成績與表現，包括基礎知識、基本技能、興趣態度、學習習慣、品德修養、審美情趣等。分析時，可以著重從知識和能力、過程和方法、情感態度和價值觀等方面進行考慮。
（2）分析教師。教師是學生的第一責任人。有一流的教師，才有一流的學生。學生的學習成績怎樣，總能從教師身上找到根源與佐證。分析教師時，可以著重從備課、上課、批改、反思、輔導等方面去考慮。
（3）分析學校。教學幹部是學校教學規章的制訂者，教學實施的研究者、指導者和管理者。教學幹部只要研究到位、指導到位、管理到位、服務到位，教師就能落實到位。可以著重從教學常規管理、課外校外活動、教科研工作、教師隊伍培養等方面去考慮。
分析的時候要注意以下幾點：
（1）優勢與問題要並存，既要讓老師充滿信心，又要清醒地認識到問題。
（2）不能簡單的羅列各學科問題，必須整合提煉。
（3）
既要綜合，又要具體。所謂綜合就是結合學校的管理來說，不能把所有責任都一攬子推到教師身上，從學校計劃入手，結合學校目標，圍繞學校主要工作來分析。所
謂具體，就是要分析到年級組、班級、任課教師，甚至分析到某一個學生。不僅要對考試的整體情況作出分析評價，還要對學生進行個體化的了解和分析。它包括：
a.分類比較研究與個別化評價
教
育學理論和實際教育經驗都告訴我們，同樣的分數並不意味著同樣的發展，同樣的等級並不意味著有同樣的答題結構和答題思路。因此，通過分析比較各個學生（特
別是尖優生和有典型代表意義的學生）具體的答題情況，了解學生答題時的個性特點和思維過程，了解學生的特殊才能與天賦或思維缺陷，能夠更好地對學生進行具
有針對性的評價和指導。
b.學習困難學生的診斷分析
就是分析研究學生的試卷，了解學生思維過程的缺陷，從而找到學生可能的學習困難所在和
可能的先覺知識缺陷，並通過與學生面談來驗證，進而採取必要的補救措施。有選擇地研究那些學習特別困難且需要幫助的學生的試卷，結合平時觀察和測驗判斷，
對學生因材施教，這是教師的責任，也是最具人文關懷的教育方法。
c.教學診斷分析
通過學生答卷進行分析，比如選擇題的各個選項比例，有可能發現一定范圍內共同存在的學習錯誤和教學薄弱環節，從而對教學存在的問題作出診斷分析，提出改進教學或教學補救的方案，這是教師提高教學能力、促進教師專業成長的一項有效措施。
（4）要用事實說話。不能高高在上，必須深入調查，親自統計、閱卷。例如作文出現的問題，必須要有得分率的統計，具體案例的分析。
6、改進措施及意見
（1）要關注整體和個體.
（2）要針對前面所提到的問題。
（3）切忌空洞，要有可行性。
八．教學質量分析報告的一般形式與要求
1.題目要簡練，揭示報告主題。為揭示教學質量分析報告的主題，同時體現文體特點，擬題時，可採用正、副標題的形式。如：《讓每一個學生都得到發展與提高——××小學教學質量分析報告》。

2.關鍵詞要准確，亮明報告的重點與創新點。應以報告中多次出現的，突出學校教改、課改重點與亮點的詞作為關鍵詞。關鍵詞不要多，3－5個為宜,要抓住
特點、找准典型，不要面面俱到。每次考試，由於學生形形色色的都有，所以反映在答卷上千奇百怪，因此在寫分析報告時，一定要把學生中普遍存在的典型性問題
作為重點，進行深層次的分析，找准症結，提出對策。
3.結構框架要垂直升降，清晰有序。安排教學質量分析報告的結構框架，與報告前的分析思路
正好相反，可按照由此及彼、由教學管理到教學質量的順序去考慮。一般可這樣安排報告的結構框架：一、學校基本情況；二、主要教學成績（報告重點之一）1.
學校辦學目標；2.學校教學常規管理；3.學校教、科研工作；
4.內容要集中，突出教學工作重點。既然是「教學質量分析報告」，就不宜過多地將德育、後勤管理等內容摻雜進來。
5.論述要客觀，詳實具體。
既要詳細、實事求是地介紹學校或自己分管學科的「主要教學成績」，進而總結成功教學經驗、教學管理經驗，又要全面、客觀分析學校或自己分管學科教學存在著
的「主要問題與成因」，並拿出詳實具體、切實可行、具有可操作性的「加強與改進方法」。對「主要教學成績」談得很清楚、具體，而對教學存在著的「主要問題
與成因」、「加強與改進方法」兩部分內容卻輕描淡寫，示意性地一帶而過，這樣的教學質量分析報告反思的全面性、深刻性是不夠的，對以後的教改、課改是不會
起到多大指導、促進作用的。
6.要將定性分析與量化展示有機結合。既要注重運用語言准確論述，又要注重運用清晰的數據來如實反映。如，學科基
本功（朗讀、背誦、查字典、單詞認讀、數學口算、數量關系等）測查統計，學科作業良好率測查，寫字規范、端正、勻稱、緊湊測查統計，學科綜合考試成績（優
秀率、良好率、合格率、待合格率）統計。
7.語言要朴實、准確。「教學質置分析報告」屬行動研究論文范疇，因此語言基本表達方式應以論述、分析為主。報告中要少描寫、抒情，不使用誇張。
8．對事不對人，不怕得罪人。
9．優勢要說夠，問題要說透。

② 大數據的考察維度有哪些

第一、描述思維
也就是要將一些的結構化的數據或者非結構化的數據都變為客觀的標准，在大數據思維的過程中，涉及了很多人為的因素，這些也是可以進行數據分析的，舉一個例子就是消費者行為的研究，消費者行為可以是定量的，也可以是不定量的，描述思維就要包含消費者行為的各個方面。這里舉一個例子就是商場會對連入區域網的客戶繼續進行數據的採集，了解客戶的消費情況以及分布的情況，消費者可以實現購物、用餐、休閑、娛樂一條龍的服務，並且也可以在很大的程度上提升用戶的體驗度。在一些大型的景區或者游樂場，大數據可以幫助景區進行更好的遊客管理。
第二、相關性思維
就是對於數據之間相關性的研究，對於消費者行為或者用戶行為的研究方面，這些行為在一定程度上，大大小小和其他不同的數據都是有內在的聯系的，大數據分析的結果就可以更好的建立起數據預測的模型，可以用來預測消費者的偏好和行為，相關性的研究和紛紛也可以更好的支持預測思維，例如在現代物流行業，可以根據消費者的購買行為或者購買習慣，路線以及評價等預測下次的購買行為，現將一些貨物進行分倉的存儲，在消費者網路下訂單之後，可以第一時間就配送到位，大大提升了用戶的體驗度。以及電商的一個重要的商品推薦功能，也是和大數據的相關性思維密不可分，我們在瀏覽頁面或者是購物完成之後經常會受到類似的推薦功能，雖然說並不是百分之百都會購買，但是推薦還是有效果的。
第三、攻略思維
在大數據繼續預測以及分析之後，企業可以根據大數據分析的結果進行營銷策略的調整，這才是大數據營銷的主要目的，從描述到預測，最後到攻略，這也是大數據思維的一個完整的過程。

③ 大數據分析如何實現

搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。

大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。

企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：

（1）采購第三方相關數據產品

例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。

隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。

（2）利用開源產品搭建大數據分析平台

對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。

（3）完全自建大數據分析平台

對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。

對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。

在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。

④ 大數據分析有哪些優勢

①大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。

②大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

③大數據有助於了解事物發展的客觀規律，利於科學決策

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策。

④大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。

⑤大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維

出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。

⑤ 大數據起源，給你解析到底什麼是大數據

大數據，英文名big data。因為傳播已經成為習慣，我們並沒有過多的去思考為什麼用big data去描述，但是現在我們仔細回味一下，會發現大數據這個大為什麼不用large為什麼不用海量vast呢？歸根結底我們可能就需要從語法上，來分析一下，它們三個之間的區別。big形容大小。更多的時候，是一種比較行為上的大，是種相對來說的感覺，而large和vast更多的時候形容的是的是一種形體上的巨大。
那麼現在來推敲一下big data這個詞，大數據這個大其實是一種相對的說法是相對於傳統的數據體量來說的，過去任何時候的數據相對於現在來說都顯得太過於渺小，而現在我們所說的大數據是一種量變最後達到了質變的概念。
數據這個詞最早在媒體上風靡應該是2007年左右。往上追溯應該就是05年穀歌參加有美國官方舉辦的一個機器翻譯大賽，最終由於使用了海量的相關數據而奪得第一，在那之後大數據這個概念漸漸的被業內人士所傳播。那麼到底什麼是大數據呢？
大數據顧名思義，最表象的特徵就是數據量夠大。但是僅僅數據量夠大，並不能構成大數據整體的含義。如果是海量雜亂無章，互之間沒有關聯的數據，即便再怎麼定義，它也算不上是大數據。就譬如一個人體內的基因圖譜，詳細的基因圖譜數據如果記錄出來是一個很大體量的，但是沒有意義。
大數據而且還有個概念，那就是多維度。在十年前，如果說國內哪一家公司最有資格說大數據的，那無疑是網路了。作為一個獨佔13億用戶專屬的搜索公司來說，網路對於用戶畫像的記錄，無疑是多維的。網路搜索，至今記錄了無數用戶每天在互聯網上搜索的問題，或者說知識。在時間維度上用戶對某些詞彙搜索的頻次高低這些都是數據。它可以通過對注冊用戶的甄別就可以知道搜索這個詞彙或者是這個問題的用戶是男生還是女生？年齡分布是是小孩、青年抑或是一個中年大叔？再到後來個人電腦開始普及，通過記錄ip等信息，根據ip搜索的網路的問題的分類，可以判斷中國各個區域，是南方富裕一點，還是北方富裕點？是江蘇人更愛吃，還是閩南人更喜歡談論吃？網路完全可以根據自己的數據生成得到國內各種關於此類的數據，普查之後所能得到的答案這就是因為網路所具有的數據是一個多維度的數據。他的數據收集過程，是一個長期的持續性的工作。
除了網路之外，騰訊的qq確實每年都會有一個關於qq的城市報告。它會根據qq的用戶數據，甚至於至於活躍地點。在一個大的范圍內青年QQ用戶的佔比，最終可以得到中國城市年輕度排行榜。可以根據這些數據判斷，哪一個城市是，年輕人畢業之後最願意去的。可以判斷哪一個城市的，年輕人畢業之後，是回歸率最高的。也可以判斷哪一個城市的人才流失率更低，更容易留住外來人才。這些都是大數據多維度的應用。
大數據還有一個非常重要的特點，那就是全面性。經常在某些大型活動之前我們都會遇到。某些公司對於這件事情，會做出預測。然後最終的結果讓我們大失所望。預測無疑是需要基於數據基礎的預測，如果這個數據不夠全面的話，最終的預測結果肯定相差甚大。
關於數據全面性有一個最經典的案例這是12年美國大選大選事件。一個名叫斯威爾的年輕人，利用大數據預測。成功預測出了51個州的選舉果，要知道這在之前是從來沒有發生過的事情。美國大選在之前就一直有專業的預測機構做預測，但是就連這種長期做數據，分析的公司都從來沒有如此成功的預測過。那是因為斯威爾將網上所有關於選舉的數據，包括新聞稿，以及facebook和推特上面人們關於選舉的言論，所有的數據都做了甄選處理。這份數據反映的是網民全面幾乎沒有遺漏的想法，最終得到了某種程度上來說，比較具有完備性的數據，所以能夠如此成功的預測13年美國大選的結果。

⑥ 大數據時代 如何理解「大數據」

最早提出大數據概念的學科是天文學和基因學，這兩個學科從誕生之日起就依賴於基於海量數據的分析方法。
大數據可以說是計算機和互聯網結合的產物，計算機實現了數據的數字化;互聯網實現了數據的網路化;兩者結合才賦予了大數據生命力!
隨著互聯網如同空氣、水、電一樣無處不在地滲透入我們的工作和生活，加上移動互聯網、物聯網、可穿戴聯網設備的普及，新的數據正在以指數級別的加速度產生。據說目前世界上90%的數據是互聯網出現以後迅速產生的。
不過，拋開數據的海量化生產和存儲這種表面現象，我們更加要關注的是由數據量變帶來的質變，這種質變表現在以下3個方面：
1)數據思維
大數據時代帶給我們的是一種全新的思維方式，思維方式的改變在下一代成為社會生產中流砥柱的時候就會帶來產業的顛覆性變革!
- 分析全面的數據而非隨機抽樣;
- 重視數據的復雜性，弱化精確性;
- 關注數據的相關性，而非因果關系。
歷來的商業變革都是由思維方式的轉變開始的，舊的經濟體制和傳統的商業理念面臨新的商業思維邏輯的時候，如果大腦不能與時俱進，吸收並轉變為順應潮流的新思維，通過新思維重新組織企業組織的戰略、結構、文化和各種策略，那麼貌似強大的體魄反而變成了企業前進的累贅。這種新思維顛覆巨頭的案例最先發生在信息技術的傳統領域，然後滲透到傳統的商業領域：黑莓(Blackberry)、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎。。。案例比比皆是!
當然，這些企業的沒落並不是因為沒有數據思維，但他們都是被新互聯網思維淘汰的昔日巨人。數據思維是最新的思想，其影響力還沒有發展到導致巨頭轟然倒塌。但是，如果不給予足夠的重視，下一波沒落王國的名單中，可能就會有你!
2)數據資產
大數據時代，我們需要更加全面的數據來提高分析(預測)的准確度，因此我們就需要更多廉價、便捷、自動的數據生產工具。除了我們在互聯網虛擬世界使用瀏覽器、軟體有意或者無意留下的各種個人信息數據之外，我們正在用手機、智能手錶、智能手環、智能項鏈等各種可穿戴數碼產品生產數據;我們家裡的路由器、電視機、空調、冰箱、飲水機、吸塵器、智能玩具等也開始越來越智能並且具備了聯網功能，這些家用電器在更好地服務我們的同時，也在生產大量的數據;甚至我們出去逛街，商戶的路由器，運營商的WLAN和3G，無處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個便利店的刷卡機都在收集和生產數據。
在互聯網領域，我們喜歡說入口這個詞，入口對應的直接意義是流量，而流量在互聯網領域就意味著金錢，這種流量變現可能是廣告，可能是游戲，也可能是電商。在大數據時代，入口這個詞還有更深刻的意義，那就是數據生產的源頭，用戶通過某個APP或者硬體產品滿足某種需求的同事，也會留下一系列相關的數據，這些數據的合理使用可以讓擁有這部分數據的企業獲得更大的商業利益!所以，在大數據時代，意識到數據也是資產的公司都已經開始在各個數據生產的源頭進行布局，可能是一個解決剛興需求的WEB網站，也可能是一個單純的工具APP，還可能是一個可穿戴的數碼產品!
3)數據變現
有了數據資產，就要通過分析來挖掘資產的價值，然後變現為用戶價值、股東價值甚至社會價值。
大數據分析的核心目的就是預測，在海量數據的基礎上，通過機器學習相關的各種技術和數學建模來預測事情發生的可能性並採取相應措施。預測股價、預測機票價格、預測流感等等。
預測事情發生的可能性繼續往下延伸，就可以通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。比如亞馬遜和所有的電商一樣，都會基於對用戶的喜好及消費能力分析來推薦商品，引導用戶提高消費金額;Google等互聯網巨頭也會通過各種技術手段來試圖向不同的用戶展現不同的廣告，並稱之為精準營銷，由此來提高點擊率(公司收入);網游公司也會在運營工程中通過玩家行為數據的分析來及時調整游戲關卡及計費點等設計。

⑦ 怎樣用大數據的思想來解讀金融科技的維度

近年來，來人工智慧有一系自列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。

⑧ 大數據，數據分析和數據挖掘的區別

• 數據分析與數據挖掘的目的不一樣，數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。
  

• 數據分析與數據挖掘的思考的方式不同，一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

我們經常做分析的時候，數據分析需要的思維性更強一些，更多是運用結構化、MECE的思考方式，類似程序中的IF else

而數據挖掘大多數是大而全，多而精，數據越多模型越可能精確，變數越多，數據之間的關系越明確，什麼變數都要，先從模型的意義上選變數（大而全，多而精），之後根據變數的相關系程度、替代關系、重要性等幾個方面去篩選，最後全扔到模型裡面，最後從模型的參數和解讀的意義來判斷這種方式合不合理。

• 大數據感覺並不是數據量大，也不是數據復雜，這些都可以用工具和技術去處理，而是它可以做到千人千面，而且是實時判斷規則。

  例如定向廣告的推送，就是大數據，它根據你以往的瀏覽行為，可以准確的給你推相關的信息，基本做到了你一個人就是一個資料庫，而不是一條數據。但我們所作的數據分析更多是針對群體的，而非針對每個個人。

所以大數據時代也顯露出了各類問題，數據的隱私、數據殺熟、數據孤島等，這也許就是我們目前看到大數據分析更看重的是技術、手段的原因。

⑨ 大數據常見的數據分析手段有幾種

（一）怎樣獲取到這些數據
現在淘寶直通車的操作數據越來越清晰化，可以直接看到實時訪問的數據。在淘寶直通車左下方，可以看到實時概況。在淘寶直通車報表中，我們也可以看到歷史數據，幫助我們對賬戶進行相應的分析和調整，還可以通過不同的維度數據列表綜合分析。

（二）數據解讀
點擊率=點擊量÷展現量
點擊轉化率=成交筆數÷點擊量
投資回報=花費÷銷售金額
一般來說，常用的直通車數據公式主要有以上三個。對於賬戶來說，點擊率和點擊轉化率是越高越好，而投資回報好不好就要看PPC的高低。所以，不要一味追求高點擊率，高點擊轉化率，這樣效果反而會不好。
其次，通過關鍵詞列表，定向列表，地域列表，我們知道賬戶中核心轉化的關鍵詞有哪些，及賬戶是否適合開放定向投放，投放地域在哪裡。

（三）對應的優化方案

1、優化點擊率

提升詳情頁裝修質量及好評度，如關懷買家、好評營銷活動、差評防禦等。
3、刪除不精準流量
當發現沒有投資回報的地域，或者虧損厲害的，我們可以關閉這些地域的投放，降低定向花費或者關閉投放。在PC端或手機端投放轉化不理想的，同樣可以通過設置來進行流量精準化。