專家建言培育數據需要哪些

⑴ 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

⑵ 數據分析需要掌握哪些知識

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜歡用Excel來進行數據分析。即使是專業的分析人員，他們也會使用Excel處理聚合數據。

2. SQL語言

SQL(結構化查詢語言)是一種用於處理和檢索關系資料庫中存儲的數據的計算機語言，是關系資料庫管理系統的標准語言。

3. 可視化工具

將數據可視化可以讓人更加理解數據。人類都是視覺動物，圖形往往比密密麻麻的文字更易於理解。

4. Python

Tableau、FineBI這一類的可視化工具，的確可以自動生成報告。但是，如果想要進行更深入的探索，你需要學習Python來進行數據挖掘。

Python是一種面向對象的高級編程語言，主要用於Web以及應用程序的開發。Python擁有圖形和可視化工具、以及擴展的分析工具包，能夠更好地幫助我們進行數據分析。

5. SAS

SAS(統計分析軟體)是一套模塊化的大型集成應用軟體系統。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等等。因此，SAS能夠對數據進行深層次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一種自助服務分析工具。用戶可以快速混合和准備數據，即便沒有任何編程能力的人，也可以在Alteryx中構建數據工作流。同時，Alteryx的運行速度也非常快。使用拖放式工作流程和數據清理技術，僅需幾分鍾，你就能得到輸出結果。

⑶ 數據分析需要掌握哪些知識

數據分析需要學習以下幾點：

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。


關於數據分析師的學習可以到CDA數據分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

⑷ 數據分析需要掌握哪些知識呢

數據分析所需要掌握的知識：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

⑸ 改善企業數據管理流程七個建議

改善企業數據管理流程七個建議
為了對信息進行更好的監督和管理，從而改善業務運營效率，許多企業都開始投資數據治理項目。其策略和流程設計用來在整個企業中產生更為精確和一致的數據，數據專員（DataSteward）需要確保把它從理論轉化為實踐。很大程度上，數據治理策略的成功就要取決於相關數據專員的努力。在某種程度上，建立一個符合企業現有架構的數據治理管理架構和運營模型是很重要的。這包括數據管理的各個元素。聽上去很簡單，但實際操作卻困難重重。
當要上馬一個項目，倉促做出可能無法達到預期目標的決定時，數據治理的問題就會顯現出來。舉個例子，如果一家公司在定義好自己應該做什麼之前，就選定一個數據管理池會導致嚴重混亂。另外，那些要倉促證明已經迅速取得進展的企業最讓數據專員頭疼，因為他們要進行元數據調查以及許多毫無意義的工作。
如何有效地構建和管理一個數據管理團隊，使其可以保持協調的治理活動？本文就將給出七條相關的建議：
職位正規化。在要求個人承擔數據專員的角色之前，要確保有一個正式的職責劃分；確定這個職位所需要的技能；衡量其表現的指標；如果數據專員不是一個專門職位的話，你還要對如何與現有工作相結合的細節進行敲定。
在管理角色上進行細粒度劃分。數據專員其實包含了很多角色，例如元數據管理員和運營數據管理員。最好是能清晰的描述怎樣區分這些角色，員工如何協同工作以支持數據管理流程。
建立數據的業務所有權。數據專員可能需要負責與數據治理策略保持一致的工作，但是那並不意味著他們所要負責的是數據本身。所有權和問責制必須劃分給適當的業務單元或部門。
與業務保持一致。作為數據治理項目的一部分，數據可用性預期是在期望業務改善的背景下形成框架的，例如增加收入，降低成本，減少風險以及提高生產力。但大多數IT和數據管理從業者更熟悉數據管理機制而不是業務流程。如果數據專員並非來自於業務領域本身，那麼就要有關鍵業務領域的專家來幫助他們識別數據問題並區分任務的優先順序。
建立獎勵機制。與那些有明顯成果可以交付的典型項目不同，數據管理的本質是確保能應對數據偶然事件的發生，而成果也許並不是十分直觀的。因此要為你的數據專員建立一套獎勵機制，對他們進行認可和獎勵。
正確的人干正確的事。由於數據專員角色尚在發展中，那麼登廣告尋找擁有多年經驗的人可能不太現實。而且在很多公司中，數據管理並不是全職工作。因此，你可能需要在內部網羅具有管理潛能的人員。考慮哪項數據管理技能才是必需的，尋找有價值和良好溝通能力的員工，他們在尋求最佳實踐上充滿自信，並且能適應不斷改變的理念。
給數據專員提供合適的工具。盡管數據管理從根本上說是一個程序問題，但依然有相應工具是可以支持，包括數據質量評估，數據驗證，以及數據事件報告和管理軟體，甚至可能包括數據質量和數據管理記分卡應用。
所有這些步驟有一個共同的主題：在設計數據治理和管理項目之前，需要做出哪些合理的努力，從而使其正常運轉。一旦完成，招聘合適的人，給他們明確定義角色，使他們與業務單元保持同步並輔以績效激勵措施，這樣有助於開啟一個可持續的數據管理流程。

⑹ 教育數據倫理的培養途徑有哪些

作為一個技術系統，教育大數據具有獨特的內部結構，結構要素間形成相對穩定的組織形式和連接方式，構成發揮教育功能的基礎。

（一）教育大數據的結構要素及其倫理關系

從應用角度看，技術的結構體系包括技術主體、技術客體和主客體之間的互動關系。教育大數據也是如此，它是由數據主體、數據客體、教育活動和教育數據四個要素組成的有機整體。其中，教育活動和教育數據體現了主客體互動關系。而從教育大數據負荷的教育屬性來看，其內在的教育價值只有通過被「應用」才能顯現出來。所以，「大數據技術應用」是促使整個系統得以運轉的關鍵因素，是各組成要素之間的關系中介。（見圖1）

圖1 教育大數據結構要素關系

數據主體，是指具備教育大數據相關知識和能力的、參與教育數據採集、儲存、分析、決策和應用的技術主體，既包括專家、研究者、應用者等個體主體，也包括專家隊伍、研究團隊等群體主體；數據客體，是與數據主體相對應的概念，指被數據主體作用的客觀對象，即教育大數據這一物化的信息載體。由於能夠對教育大數據抽象到「人」的層面，所以，這里的數據客體可以抽象為產生教育數據的人，即教師、學生及其他教育教學相關人員；教育活動是指大數據時代教育教學模式的具體使用過程；教育數據是指通過教育活動而產生的教與學的數據，以及從各式各樣資料庫中獲取的用以分析、管理、評價、預測和決策教育活動的數據。四個要素在「大數據技術應用」的聯通下形成教育大數據的結構系統。

正是在此體系中，數據主體和數據客體通過「教育活動」和「大數據技術應用」的相互影響而形成某種倫理關系。一方面，數據主體通過改進教育活動而影響數據客體，數據客體通過生成教育數據而反饋給數據主體；另一方面，數據主體通過挖掘、採集、分析等大數據技術手段來解釋數據客體，而數據客體通過修改、佔有、支配等應用手段對數據主體提出相應的要求。處在這種由數據內容表徵出來的倫理關系中，大數據自身不具備理解道德規則、做出道德判斷的能力，但可能會做出與道德判斷相關的決策，因而需要更深層次的倫理審思。所以，即使教育大數據本身無所謂好壞，倫理屬性並不明顯；但當其被應用於預測、分析、評價、決策教育教學活動時，便不可避免地對數據主客體的思維習慣、行為方式、價值觀念等產生影響，顯現出鮮明的倫理特性，從而促使人們對其產生「善」的價值訴求。教育大數據的倫理訴求，就是處理教育大數據與人的相互關系時應遵循的倫理要求，是指導教育大數據發展的道德動機和正當理由，是數據主體和數據客體等結構要素對倫理價值的共同追求。

（二）教育大數據倫理訴求的內涵

教育大數據的相關計算結果被運用時，是否可以做到遵循教育的基本倫理規范呢？實際上，對數據主客體的數據行為進行限制是可能做到的，即通過設定計算條件讓教育大數據作出遵從教育倫理准則的決策。所以，對結構要素中具有動力屬性的「應用雙方」——數據主體和數據客體進行倫理規約，有助於實現教育大數據的良性發展。是故，只有明確並實現了數據主體和數據客體的倫理訴求，教育大數據的發展才能合乎倫理。因此，教育大數據的倫理訴求，與其說是數據本身的倫理需要，不如說是數據主客體對倫理價值的全面追求。在主觀上，數據主體的倫理訴求表現為自身發展需要的德識、德行和德性層面對「善」的追求；在客觀上，表現為社會引導教育大數據向「善」應用與發展而提出的倫理原則和規范要求。數據客體的倫理訴求就是主觀上的自我保護需要和客觀上的社會保障需要，這正是教育大數據的倫理訴求內涵的具體表徵。概括而言，教育大數據倫理訴求的內涵表現為四個方面：數據主體的主觀倫理訴求——自身對「求善」的道德需要，數據主體的客觀倫理訴求——社會對其「向善」的規范要求，數據客體的主觀倫理訴求——自身對自我保護與發展的需要，數據客體的客觀倫理訴求——社會施於外界保障的需要。盡管人們對教育大數據提出了多種倫理訴求，如個性化定製、精準化預測、隱私保護、安全保障、促進發展等。但深究後發現，這些訴求不僅有針對數據主體的，也有面向數據客體的；有個體自求的，還有外界施加的。為便於分析，本文將這些倫理訴求歸納為四類：以「有用無害」為表徵的內生性訴求，以「責任擔當」為表徵的外發性訴求，以「數據權利」為表徵的內生性訴求，以「制度保障」為表徵的外發性訴求。其中，內生性倫理訴求是指由個體的內驅力而生成的、為了滿足自身發展的倫理需要，屬於主觀層面的訴求；外發性倫理訴求是外界社會對個體附加或由外界條件引發的倫理要求，屬於客觀層面的訴求。

三、教育大數據倫理訴求的基本表現

教育大數據研究只有遵循育人的邏輯，才能不被排斥於教育范疇之外。這正是數據主體自身在教育倫理方面對實現正價值和消解負價值的基本追求，即有用訴求和無害訴求。

（一）數據主體以「有用無害」為表徵的內生性訴求

有用，對應的是教育價值和教育效用，即要求教育大數據發揮其服務於教育、有助於教化的功能，具體表現在對教育數據的挖掘、分析、管理、評價、預測過程中表現出來的數量多、種類全、速度快的教育價值和應用效果上。有用的意圖要與教育目的保持一致，遵循教育求善和育人的本能，以尊重人和促進人的發展為旨歸，用教育法則約束自我，保證教育大數據的教育功用，避免陷入工具理性至上的無教育、反教育狀態。因此，有用是教育大數據自身得以發展的倫理前提。

無害，就是要消解大數據帶給教育的負向效應，其倫理意義是指對教育負有不可傷害的責任。作為一種技術應用形態，教育大數據一方面革新了人們的教育觀念，具有正向的教育價值；另一方面，帶來了數據獨裁、信息鴻溝等風險，內隱淡化教育育人屬性的負向價值。若聽憑負向價值的任意發展，大數據將導致教育過程中諸如利益至上、偏離教育目的、暴露師生信息、危害學生成長、禁錮學生發展等倫理問題。因此，無害是對教育大數據行為的最低道德標准和底線倫理要求。

只有具備有用和無害的倫理屬性，確保教育大數據應用行為的有用無害，教育大數據才可持續發展。這是基本倫理預設，理應成為數據採集者、擁有者和使用者等數據主體最基本的道德義務。

（二）數據主體以「責任擔當」為表徵的外發性訴求

除了內生性教育倫理訴求之外，人們對數據主體也提出了負責任、有擔當、權責分明等基本要求。這些外界附加的倫理訴求突出了責任、擔當等內涵。責任，是由教育大數據善惡問題派生的新問題，指數據主體應具備的實現教育大數據趨利避害、在效果上保證正向價值的擔當與義務。作為責任主體，在使用教育大數據進行獲取、存儲、管理、分析、評價、決策時，數據主體不僅要明確「對什麼負責」、「負哪些責」等基本問題，且要學會「怎樣負責」等擔當方式。

首先，「對什麼負責」，即責任對象。根據教育大數據的結構要素，充當責任對象的不僅有數據客體，還有教育活動等社會因素。因此，數據主體不僅要對數據客體負責，還要對教育的未來負責。其次，「負哪些責」，是責任內容，即責任主體應當承擔的具體責任形態。根據行為的性質，數據主體應當承擔法律責任與道德責任。法律責任是一種事後行為責任，是數據主體對自己的法定義務及後果負責；道德責任是一種事前預知責任，是數據主體對將要做的事情所應負有的使命感與職責感，如具有社會責任感、保持行業規范和自律機制、尊重數據客體、維護教育尊嚴等。最後，「怎樣負責」，指責任擔當。一方面，教育部門可通過建立教育大數據職責規范等立法手段引導數據主體擔負責任。事實上，數據主體並非主要憑靠外力而承擔責任，更多的是依據內在的道德意志把他律性要求轉化為自律的行動信念。所以，另一方面，相關部門還可以通過加強道德規范和責任倫理等教育手段，來促使數據主體的責任意識轉化為責任行動。

總之，社會力量強加的倫理約束，不僅關注大數據技術的先進性對教育革新的重要價值，而且要求大數據對其產生的教育效果負責任。只有實現了責任擔當的倫理訴求，才能規避技術工具理性僭越教育價值理性的倫理風險，防止滑入技術異化的危險軌道。

（三）數據客體以「數據權利」為表徵的內生性訴求

由於數據生成者的身份，數據客體的能動性遠不比數據主體，其主觀倫理訴求突出表現在對數據權利的需求上。大數據時代，數據權利逐漸成為公民的一項基本權利。數據客體作為數據權利的所有者，對「教育大數據視域下數據權利是什麼」、「包括哪些具體權利」、「如何擁有和保障這些權利」等內容具有內生訴求，以滿足對安全、尊重、發展等數字化生存的基本需要。從現有的數據權利譜系可知，數據權包括由數據管理權和數據控制權組成的國家數據主權、由數據人格權和數據財產權組成的個人數據權利。為突出教育大數據中人的主體地位，本文主要關注數據客體的數據權利——數據人格權和數據財產權，暫不對國家數據主權進行分析。

首先，數據客體的數據人格權，是指人格尊嚴不受侵犯的權利，包括對數據的知情權、隱私權、修改權等。其中，數據知情權，是指事先能知曉教育大數據產生、採集、加工、使用、轉讓等具體流程和規則的權利，通過教育告知、立法等手段可以得到保障；數據隱私權，是指產生於自身的教育大數據不被隨意侵擾、獲悉、暴露和惡意使用的權利，可通過建立制度、技術防禦等手段來保護；數據修改權，是對隱私權的進一步延伸，是指對產生於自身的教育大數據享有或授權他人進行修改、刪除的權利，可以通過教育引導、責任規范等措施進行保障。

其次，在大數據已成為資源並被轉化成資產的時代背景下，由於技術壟斷的存在，數據客體並不具備採集、佔有和控制自身產生的大數據的能力，因而激發了其對數據財產權的內生性訴求。數據客體的數據財產權是指對產生於自身的教育大數據所擁有的採集權、使用權、效益權等內容。對採集權的訴求，體現了數據客體對擁有同意或禁止數據採集或佔有的權利的渴望；對使用權的訴求，則強化了數據客體對能夠全面使用教育大數據的期盼；教育大數據的發展和應用必然帶來一定的教育效益，效益權的訴求顯現出數據客體對參與分享教育成果的美好願景。

（四）數據客體以「制度保障」為表徵的外發性訴求

為維護數據客體的基本數據權利，在客觀上，人們還提出了一些保障性的倫理訴求，如制定安全管理辦法、建立治理機構等以引導和監督教育大數據採集、存儲、分析、應用、管理等各環節的規范性。從制度倫理的角度來看，制度是對人們行為的約束、規范與准則以及制定約束、規范與准則的活動。教育大數據制度既包括該領域制定的、要求數據主客體共同遵守的行為准則，也包括制定、完善和執行這些准則的活動。相關制度一旦形成，通過社會群體來控制數據個體的行動規則隨之產生，成為保障數據權利的客觀條件和行為方式。

制度建設即是形成一種規范。一個好的制度，不是人為自由選擇的，而是所有參與者共同博弈的結果。教育大數據制度建設必是一個長期而復雜的過程，需要由國家相關部門、教育行業及相關領域與相關單位三層機構根據教育大數據發展的具體情況而制定出國家層面的法律法規、學科領域層面的行業規范、單位部門層面的行為准則等內容，然後經過選擇、完善、執行、變革與創新等一系列的建設過程，使之與教育目的相一致並符合人的發展目標。有學者從國家層面指出我國要加快制定《教育大數據安全管理辦法》，建議由相關中央部委牽頭擬定《教育大數據應用發展指導意見》。教育大數據制度保障的缺位可見一斑。筆者認為，從國家到單位需要建立健全諸如「教育大數據權利法」、「個人教育數據保護法」、「教育大數據行業公約」、「教育大數據責任規范」、「教育大數據監督與監管條例」等從宏觀到微觀的制度體系，引領教育大數據的科學發展。只有建立了制度體系，才能更好地促進教育大數據的法治監管、社會監督和行業自律。

四個方面的內涵表徵相互關聯，形成從低到高的倫理訴求層級。其中，教育大數據的「有用無害」訴求體現出鮮明的教育倫理色彩，「責任擔當」凸顯了責任倫理的特徵，「數據權利」是權利倫理的內容範疇，「制度保障」則是制度倫理的基本目的。這些倫理內容之間相互交融、彼此交叉，教育倫理中包含了責任、權利、制度等內容，而責任倫理提倡的對教育行為的自律意識和對教育結果的負責精神體現了教育倫理精神，權利倫理指向的教育效益和對應的教育義務也隸屬於教育倫理范疇，制度倫理對教育中人的關系的規范和協調決定了教育的基本走向從而保障了教育倫理目標的實現。事實上，倫理學從來都不是封閉固定的知識體系，伴隨社會發展而不斷涌現的新的倫理問題，需要不同倫理思想的多領域融合應對。教育大數據倫理風險的消解不僅需要教育倫理作為基底和引領，更需要權利倫理、責任倫理和制度倫理的支撐和保障。這些倫理內容彼此依託又相互支撐，共同形成教育大數據的倫理體系。最底層的「生存訴求」反映了「有用無害」的基本需求，是教育大數據得以存在的倫理預設；第二層的「發展訴求」體現了「數據權利」促進教育大數據良性發展的倫理基礎；第三層是「尊重訴求」，有了「責任擔當」的倫理原則和「制度保障」的倫理規范，才能實現人們對數據主客體的尊重，才能從尊重的角度看待教育大數據的價值與意義；最頂層的「教育目標訴求」則是教育大數據發展的最高境界和終極目標。只有滿足生存、發展和尊重的倫理訴求，才能實現教育大數據促進教育目標達成的訴求。

應然的倫理訴求需要通過教育大數據各結構要素的共同努力轉變為實踐，構建基於共同道德信念和價值取向的教育大數據倫理共同體，引導人們參與教育大數據活動、承擔數據權利與義務，實現教育目的，充分展現教育大數據的科學性和先進性。

（一）教育大數據倫理訴求實現的共同體邏輯

建立倫理共同體是實現教育大數據倫理訴求的重要途徑。共同目標、身份認同和歸屬感是共同體的基本特徵，也是共同體賴以生成的基本要素。倫理共同體是指應該被道德地對待或應該得到道德關懷的個體和群體的總和，是具有互惠關系的利益共同體。教育大數據倫理共同體就是生成、採集、使用、研究教育大數據的人的總和，這些人以實現教育目的為共同倫理目標，按照共同的數據倫理規范，通過身份認同參與進來，共同承擔責任與義務，被道德地對待並得到道德關懷，從而收獲歸屬感。所以，教育大數據倫理共同體內蘊了所有成員共同認可的倫理精神和道德信念，可以滿足教育大數據的有用無害、數據主客體的責任擔當和權利義務、制度規范等倫理訴求。實際上，要求數據主客體認同、遵循和建構共同體的道德信念和倫理規范，重構、修正倫理認識體系，描述和建立倫理治理的原則和策略，這個過程本身就是對教育大數據倫理訴求的滿足與實現。

首先，倫理共同體具有的共同性、主觀認同、內部法則、內在性和內生性的鮮明特徵，使得從共同體的視角實現教育大數據的倫理訴求成為可能。具體來說，共同性，促使倫理共同體成為實現教育大數據共同善和共同利益之倫理訴求的有效方式；主觀認同性，能夠堅固教育大數據各結構要素間的倫理關系和集體歸屬感，有利於實現有用無害、責任擔當等訴求；內部法則，作為倫理共同體的精神基礎和基本條件，有利於建立共同遵守的教育大數據法律法規與規章制度，便於實現「權利體系」和「制度保障」的訴求；內在性和內生性，可以促使成員對教育大數據的倫理共識、准入原則、使用規范、研究範式等自身有機結構的認識，並樹立動態更新的發展觀念，從而保證共同體的強大生命力，以實現對「教育目標」的終極訴求。

其次，教育大數據對倫理的諸多訴求，無不指向倫理共同體的缺失。要解決大數據帶給教育的倫理危機，全面實現教育大數據的倫理訴求，須建立擁有良好倫理關系的教育大數據倫理共同體。無論是教育大數據主客體自身對規范、美德、發展等基本道德訴求，還是教育大數據系統良性運轉的倫理規范需要，都是對倫理共同體的呼籲。不管是從倫理共同體之於教育大數據發展的適切性出發，還是基於教育大數據倫理訴求實現對倫理共同體的迫切需要的考慮，建立教育大數據倫理共同體都勢在必行。

（二）共同體視域下教育大數據倫理訴求的實現路徑

建立倫理共同體並實現倫理訴求，必須解決倫理信念不強、數據主客體溝通不暢、政策法規闕如、倫理文化落後等現實問題。

首先，建立教育大數據倫理精神共同體，以倫理信念指導教育大數據的健康發展。教育大數據倫理精神共同體是由遵循共同教育倫理信念和數據理念的結構要素成員組成的聯合體，既包括國家部門、行業領域、企業單位等群體，也包括個人。倫理信念是人們對教育大數據能夠促進教育發展所持有的一種堅信的道德態度和精神狀態。它雖然具有虛擬性，卻是維系倫理關系的巨大能量，缺損將導致教育大數據倫理發展的動力不足、凝聚力弱化等問題。一方面，倫理精神共同體給人以精神的享受和撫慰，使人心靈有序，保持健康的社會認知心態；另一方面，給人以精神的激勵和策動，使人態度積極、樂觀地迎接各種人生挑戰，創造人生價值。大數據與教育的結合促使教育中的倫理關系發生了深刻的變化，加之突出倫理問題的消極影響，使得倫理精神共同體的建設尤其重要。建立教育大數據倫理精神共同體，所有共同體成員不僅要繼承和弘揚教育倫理精神，如尊重人的發展、重視師生關系、教人向善、誠實友善等信念，以給予數據主客體以精神獨立性；而且要創新解讀當代教育觀念的倫理內涵，如互聯網時代的教育與大數據技術之間的內在倫理關系、大數據技術在促進教育公平進程中存在的異化風險等，以增強對教育大數據價值意義的深刻認識；同時要積極回應新時代的教育觀念，主動吸收大數據代表的技術倫理中的有益成分，從而促使共同「倫理信念」逐步深入人心，使之成為共同體的核心價值觀；另外還要通過自我教育，明確自身的責任義務，從根本上維護教育大數據存在的正當身份，為創建教育大數據倫理精神共同體做出應有的貢獻。

其次，建立教育大數據倫理交往共同體，以合作交流打破數據主客體溝通的壁壘。教育大數據倫理交往共同體是由參與教育大數據活動的數據主客體而組成的聯合體。數據主客體的交往是為了教育大數據的良性發展而尋求彼此接近、協調、默契的聯系活動。交往生產著共同體，並同時生產著共同體與成員的關系，共同體成員的交往塑造著他們共有的善惡感、正義感、社會感情、友愛與忠誠。事實上，由於缺少必要的交流，教育大數據主客體的有效交往活動基本沒有發生，具體權責不明確，急需建立相應的交往共同體來加強聯系。建立教育大數據倫理交往共同體，數據主客體要以尊重為前提、以誠信為基礎、以自願為原則、以平等為保障。只有數據主客體相互尊重、彼此信任、自願溝通、平等交流，有效的交往活動才能發生，從而促進交往共同體的產生。共同體成員在交往中分享觀念、更新認知、商量討論、合作共贏，使得交往共同體逐漸成熟，並反哺教育大數據主客體對身份認同、角色定位、權責分配的再認識，鞏固相互之間的倫理關系，從而有效實現主觀和客觀層面的倫理訴求。

再次，建立教育大數據行業規范共同體，以規范應用保障倫理訴求的實現。行業規范是在行業部門范圍內統一使用的標准。教育大數據行業規范共同體是由參與制定行業標准和嚴格遵守並努力完善行業規范的業內人士組成的聯合體。建立教育大數據行業規范共同體，一是政府、教育行政部門等共同體主體要統籌成立相應的組織協調機構，如成立教育大數據規范與法制研究中心，專門對行業內的道德行為規范、法律條文、權利范圍、責任義務、規章制度等內容進行協調與制定；二是行業領域專家、企業單位、科研工作者等共同體主體要充分協商與合作，組織企業單位和個人討論並達成對相關規范的共識，制定出共同遵守的行為准則和統一標准，如從是否徵得相關數據客體的知情同意、是否泄露數據客體的隱私、是否對數據客體保留數據修改的許可權、是否明確數據主客體各自的許可權等方面，對具體教育大數據行為進行審核與評議；三是各級行政部門要為行業規范的嚴格遵守建立必要的懲戒機制，如以公開通報的形式，對失責、侵犯數據權利、違反規定等行業失范行為，根據情節輕重給予說服教育、補償、行業內通報、除名等處分。

另外，建立教育大數據倫理文化共同體，以文化共通實現大數據技術促進教育目標的達成。教育大數據倫理文化共同體是由大數據技術和教育兩個領域的倫理文化主體組成的聯合體。文化是倫理關系得以維持的精神源泉。共同體承載文化，文化鑄造共同體成員的思維方式和行為表現，超脫個體生命長度使文化以共同體的形式綿延擴展。教育大數據的學科交叉特點，使得教育與大數據技術顯現出不同的倫理文化意蘊。長期以來，教育領域和技術領域就存在相互「不待見」的現象，教育者往往對技術促進教育發展持保守態度，技術專家常常忽略教育倫理精神追求效益最大化。把分屬於大數據技術與教育兩個領域的文化主體納入教育大數據倫理文化共同體，能夠促使技術文化與教育文化的有機融合，形成共同倫理文化。建立教育大數據倫理文化共同體就要兩種文化達成對話與融合，這離不開兩個領域專家的相互尊重和合作交流。教育專家和大數據技術專家既要致力於消除領域間的歧視，提升境界、人盡其才，共同推進教育大數據的文化生長；也要加強溝通和文化熏陶，積極通過意識形態影響、倫理文化教育、政策傾向引導等手段，尋找大數據表現出來的對效益的重視、對技藝的執著、對品質的苛求等工匠倫理文化和教育所擁有的尊重、熱愛、向善、自由、公平等倫理文化的結合點，培養教育大數據倫理共同體成員的文化認同感。

教育大數據的倫理精神共同體、倫理交往共同體、行業規范共同體和倫理文化共同體組成教育大數據倫理共同體建立之初的共同體一般比較脆弱，其共同道德信念和文化認同需要長時間的培養與熏陶，主體責任分工也需要繼續明晰，因而面臨被摧毀、被分裂的危險。信息技術快速發展的大數據時代，倫理共同體的精神狀態、文化形態都處在更新變化中，共同體成員的交往和行為規范易受諸多因素干擾，維系倫理共同體的良性發展尤為重要。

實際上，共同體是在沖突的不斷解決中形成和發展的，這個過程一般由形成、規范、執行和沖突解決（調整）的四部分組成。教育大數據倫理共同體的發展也要遵循這一規律，從規范、執行、沖突調整等方面做好維系。第一，在創建之初，行業規范共同體成員要完善行業規范並制定相應的行為准則及制度文件等，並以此界定倫理共同體成員資格和倫理主體的職責分工范疇。在教育大數據結構體系中，並非所有人都可以納為倫理共同體成員，只有遵守道德規范和行業規范的德性之人才能被准入。准入之後的共同體成員要依照規定各司其職，充分發揮主體價值，促進共同體發展。第二，在執行過程中，倫理交往共同體成員要引導成員主動提供幫助、分享經驗和規范，增強情感交流與互動，協調好自律和他律、責任和義務、強制和自治的關系，警惕並及時應對教育大數據實踐活動中的畏難、退縮等不良情緒，加快教育大數據倫理共同體的建設。第三，在遇到價值訴求不一、權責范圍不清、權益訴求不滿、互動積極性不高、領域文化難融等矛盾和沖突時，倫理精神共同體和倫理文化共同體成員要加強調控和管理，維護共同體成員在精神和文化上的相互依存關系，保持教育大數據倫理共同體的凝聚力。

教育大數據的倫理精神共同體、倫理交往共同體、行業規范共同體和倫理文化共同體組成教育大數據倫理共同體。這個過程就是倫理訴求的實現過程，建立並維護了倫理共同體，教育大數據倫理訴求可全面解決；訴求得以實現，教育大數據的倫理風險即迎刃而解。

⑺ 數據分析需要學哪些

數據分析需要學習以下幾點：

一、統計學。二、編程能力。三、資料庫。四、數據倉庫。五、數據分析方法。六、數據分析工具。

想要成為數據分析師應該重點學習以下兩點：

1.python、SQL、R語言

這些都是最基礎的工具，python都是最好的數據入門語言，而R語言傾向於統計分析、繪圖等，SQL是資料庫。既然是數據分析，平時更多的時間就是與數據分析打交道，數據採集、數據清洗、數據可視化等一系列數據分析工作都需要上面的工具來完成。

2.業務能力

數據分析師存在的意義就是通過數據分析來幫助企業實現業務增長，所以業務能力也是必須。企業的產品、用戶、所處的市場環境以及企業的員工等都是必須要掌握的內容，通過這些內容建立幫助企業建立具體的業務指標、輔助企業進行運營決策等。

當然這些都是數據分析師最基本也是各位想轉行的小夥伴需要重點學習的內容，以後想要有更好的發展，還需要學習更多的技能，例如企業管理，人工智慧等。


關於數據分析師的學習可以到CDA數據分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

⑻ 中國大數據產業發展迅速專家有何建議

中國大數據產業發展迅速。6月26日，專家在南京研討中國大數據產業發展現狀與趨勢，建議趕潮「數據富礦」。

李冠宇表示，中國擁有龐大的製造業群體和完整的製造體系，產生數量可觀的工業大數據。工業大數據對推動工業APP發展具有重要意義。工業APP在工業互聯網平台上運行，產生了大數據，對大數據進行機器學習和深度學習，數據經過提煉、抽取、處理、歸納後形成了數字化的工業知識，數字化的工業知識最終進一步完善工業APP，增強工業APP對製造業提質增效的作用。

⑼ 數據要素包含哪些內容

數據要素主要由政務數據和包括企業數據在內的社會數據組成。

培育數據要素市場要加速政務數據的開放，提升社會數據的價值；並推進政務數據和社會數據的融合使用，形成對社會治理和產業升級的強大推動力。

數據生產要素屬性的提升和市場化改革要推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動各類產業加速向數字化、網路化、智能化發展。概括來說，做好數據要素市場化改革，就是做好數據資源保護、數據開放共享和數據資源開發這三方面的工作。

數據要素的重要性

數據在經濟活動中的作用變得越來越重要。全國政協委員、中國工程院院士、湖南工商大學校長陳曉曾指出，數據要素是現代產業體系的核心要素之一，是數字經濟新引擎的源動力，也是全球數字競爭的角力前沿。

在提升政務效率方面，數據要素為「不見面審批」、企業「少跑腿」和「零跑腿」提供了有力支撐。在進行數據要素市場化改革的同時，應不忘加強數據資源和數據安全的保護，數據資源保護是健全數據要素市場體系的前提。

⑽ 如何成為數據分析專家數據分析師要學什麼

【導讀】大數據是未來發展必然趨勢，不懂數據分析很可能在將來會被時代所淘汰，所以現在很多人都爭搶學習數據分析，而且很多人都是零基礎學習。零基礎學習數據分析是有一定難度的，需要大家提前做一些准備。想知道如何成為數據分析專家?數據分析師要學什麼嗎?接著往下看吧!

1.統計學相關知識

統計學是數據分析的基礎，因為數據分析需要對大量數據進行統計分析，大家可以通過對統計學的學習，培養數據分析最基本的一些邏輯思維。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初級的數據分析工具，在處理的數據量不是很大時，EXCEL完全可以勝任。而且大家都有一定基礎，平時工作中也經常用，學習起來應該很容易，重點應該加強對於各類函數以及EXCEL數據可視化的學習。

3.代碼語言的了解

數據分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，這些都需要強大的代碼知識做支撐，所以有想學習數據分析的小夥伴可以在學習之前初步對代碼有一個了解，這樣不至於真正學習起來手足無措。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「如何成為數據分析專家?數據分析師要學什麼?」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說隨著大數據在眾多行業中的應用，大數據技術工作能力的工程師和開發人員是很吃香的。希望各位大家在備考或者學習之前做好准備，下足功夫不要憑空想像的想要取得優異的成績。