教育大數據的特點是什麼

⑴ 大數據的四大特點，分別是

大數據的4V特徵：
Volume（規模性）、
Velocity（高速性）、
Variety（多樣性）、
Value（價值性）。
---維克托邁爾-舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數據時代》

⑵ 大數據的基本特點有哪些

大量、高速、多樣化、有價值、真實。大量，指大數據量非常大。高速，指大數據必須得到高效、迅速的處理。多樣化，體現在數據類型的多樣化，除了包括傳

⑶ 大數據的特點是什麼

大數據特徵為：
數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。
大數據指的是無法在一定時間范圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

⑷ 大數據的特點主要是什麼

大數據的特點：
1.
數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2.
數據類型繁多，如前文提到的網路日回志、答視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3.
價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4.
處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
概念：
「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
優勢：
在大數據和大數據分析，他們對企業的影響有一個興趣高漲。大數據分析是研究大量的數據的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業更好地適應變化，並做出更明智的決策。

⑸ 技術人員再教育 大數據具有以下哪些特徵

大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規工具進行捕捉、管理和處理的數回據集合。它的4個基本特徵分別為答：

1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。

2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。

3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。

4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

⑹ 大數據的四大特點分別是什麼

一、大量

大數據的特徵首先就體現為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿意很多人的需求，然而跟著時刻的推移，存儲單位從曩昔的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。只要數據體量達到了PB級別以上，才幹被稱為大數據。跟著信息技能的高速發展，數據開端爆發性增長。交際網路、移動網路、各種智能東西等，都成為數據的來歷。

二、高速

便是經過演算法對數據的邏輯處理速度十分快，1秒規律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技能有著本質的不同。而且這些數據是需要及時處理的，由於花費很多本錢去存儲效果較小的歷史數據是十分不劃算的。

三、多樣

如果只要單一的數據，那麼這些數據就沒有了價值。廣泛的數據來歷，決議了大數據方式的多樣性。任何方式的數據都可以產生效果，目前使用最廣泛的便是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今天頭條等，這些平台都會經過對用戶的日誌數據進行剖析，然後進一步推薦用戶喜歡的東西。

四、價值

這也是大數據的核心特徵。實際國際所產生的數據中，有價值的數據所佔份額很小。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時分，那麼它天然就有了商業價值，比方經過剖析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導產品的發展方向等等。如果有了全國幾百萬患者的數據，根據這些數據進行剖析就能猜測疾病的發生，這些都是大數據的價值。

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⑺ 大數據的優勢和特點是什麼

1、 數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、 數據類型繁多，涉及網路日誌、視頻、圖片、地理位置等信息。
3、 價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4、 處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
 
 

⑻ 教育大數據與其他行業大數據的主要區別是什麼

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。

大數據與教育相結合是大勢所趨，在教育大數據背景下，知識教學不再只能在學校進行，作為教師，應該清醒地認識到教育的功能究竟是什麼，就是教育即生長。在這樣一個大數據的時代，應該把關注人的生長提升到重要的地位。

⑼ 教育大數據的內涵

本章主要介紹教育大數據的內涵、體量與價值。

1、什麼是大數據

2012 年聯合國發布了大數據白皮書「Big Data for Development:Challenges& Opportunities」明確提

出大數據時代已經到來。

大數據作為信息技術發展的新趨勢"具有海量的數據規模（Volume）、快速的數據流轉（Vwlocity）、多樣的數據類型（Variety）和巨大的數據價值（Value）。通過對海量數據的分析挖掘，以一種前所未有的方式獲得巨大的產品服務，深刻的真知灼見，為我們理解生活以及認識世界提供了一種全新的思維方式，實現思維的三大轉變：一是不再依賴於小樣本數據，而是與現象相關的所有數據；二是不再熱衷於追求微觀層面的精確，而是宏觀層面的洞察力；三是從傳統的因果關系追求中解脫出來，關注相關關系的發現和應用。

大數據不僅僅是一種技術，也是一種能力，即從海量復雜的數據中尋找有意義關聯、挖掘事物變化規律、准確預測事物發展趨勢的能力。

2、教育大數據的內涵

教育大數據特指教育領域的大數據，即整個教育活動過程中所產生的以及根據教育需要採集到的、一切用於教育發展並可創造巨大潛在價值的數據集合。

教育大數據直接產生於各種教育活動（包括教學活動、管理活動、科研活動、校園活動等），每個教育利益相關者既是教育數據的生產者也是教育數據的消費者。教育大數據具有明確的目標指向性，即指向教育發展，能在提升教育質量、促進教育公平、實現個性化學習、優化教育資源配置、輔助教育科學決策等方面發揮有效作用。

3、教育大數據的特性

與電子商務、交通、醫療、金融保險等領域的大數據相比，教育大數據具有以下特徵：

教育大數據的採集呈現高度的復雜性；

教育大數據的應用需要高度的創造性；

教育大數據不僅注重相關關系，更強調因果關系；

4、教育大數據的分層架構

為了更加清晰地認識教育大數據的概貌，根據教育數據的來源與范圍，將其分成

五層架構，如下圖所示：

5、教育大數據的體量

IT 界普遍認為，大數據指體量在 Tb 級別以上或者條目在百萬級別以上的數據。實際上，大數據是個相對於小數據而言的概念；大數據並非等同於大量的數據，而是突出強調跨領域數據的交叉融合和數據的流動生長。

《中國基礎教育大數據發展白皮書》編委會對基礎教育階段一年的數據量進行了估算。基礎教育大數據體量估算的維度與基準值如圖 1 所示，包括對師生基本信息數據、課業測試與作業數據、校園實錄數據和課程資源數據的估量。

圖 1  基礎教育大數據體量估算的維度與基準值

圖 2  基礎教育大數據體量估算結果（一年）

可以肯定地說，無論是按 Eb 還是 Pb 量級來規定大數據的體量要求，中國教育領域都存在真正的大數據。

6、教育大數據的價值

（1）戰略層價值

①教育大數據是一種無形的戰略資產、是一座可無限開採的「金礦」，充分的挖掘與應用是實現數據「資產」增值的唯一途徑；

②教育改革既要有膽魄，更要有科學的依據，教育大數據是推動教育領域全面深化改革的科學力量；

③教育大數據匯聚、存儲了教育領域的信息資產，是發展智慧教育最重要的基礎。

（2）應用層價值

①開展數據驅動的教育決策，實現教育設備與環境的智能管控，提升教育危機預防與安全管理的能力；

②持續優化教與學，輔助教師開展精準教學，輔助學生實現個性化學習；

③促使教育評價從「經驗主義」走向「數據主義」、從「宏觀群體評價」走向「微觀個體評價」、從「單一評價」走向「綜合評價」；

④教育數據的合理、合法、有效、創新應用，不斷催生越來越多樣化且越來越智慧化的教育服務；

⑤推動社會科學的研究範式從抽樣模式走向全樣本模式，使社會科學成為一門實實在在的實證科學。

教育大數據的最終價值應體現在與教育主流業務的深度融合以及持續推動教育系統的智慧化變革上。目前，國內外已有一些教育大數據的創新應用案例，涵蓋教學、管理、評價、服務等方面。

參考文獻

教育大數據的技術體系框架與發展趨勢——「教育大數據研究與實踐專欄」之整體框架篇  楊現民

教育大數據的應用模式與政策建議  楊現民