大數據如何運用到工作實效中

㈠ 最常用的大數據分析方法有哪些

對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。

在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。

2、漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。

其中，我們往往關注三個要點：

①從開始到結尾，整體的轉化效率是多少?

②每一步的轉化率是多少?

③哪一步流失最多，原因在什麼地方?流失的用戶符合哪些特徵?

3、用戶分析

用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。

可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標;通過用戶行為事件序列，用戶屬性進行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點，提供有針對性的產品和服務。

4、指標分析

在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。

5、埋點分析

只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。

通過分析用戶行為，並細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對於瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富信息的行為。

㈡ 大數據應用須解決三大關鍵點

大數據應用須解決三大關鍵點
大數據應用的關鍵點是數據來源、產品化和價值創造;數據資源分布不均，大數據應用在數據密集領域更易獲得突破;須對不當的行業管理模式進行改革,以促進大數據在已有各個行業中應用。
大數據貴在應用。當前，在國家層面，國務院出台《促進大數據發展行動綱要》;在地方層面，大數據被作為區域發展戰略引擎;在企業層面，各類大數據概念公司方興未艾、蓬勃發展。我們獨關注大數據應用，關注數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，也就是數據來源、產品化和價值創造三個關鍵點。一個好的大數據應用，從技術上可能很復雜，但從業務模式上應當簡單、直白、管用。我們還關注，是否存在若干"數據密集型"行業或領域，大數據應用在這些領域可能更容易開展。在產業政策方面，我們關注作為新興業態的大數據，過去屢試不爽的做法，如給地、給錢、給項目等，是否還會繼續有效?
大數據應用的三個關鍵點
國務院《促進大數據發展行動綱要》(簡稱《大數據綱要》)將大數據定位為"新一代信息技術和服務業態"，賦予大數據"推動經濟轉型發展""重塑國家競爭優勢""提升政府治理能力"的戰略功能，並將數據界定為"國家基礎性戰略資源"。在應用方面，《大數據綱要》在公共領域提出許多發展方向，如宏觀調控科學化、政府治理精準化、商事服務便捷化、安全保障高效化、民生服務普惠化;在產業層面，主要按行業領域劃分為工業大數據、新興產業大數據、農業農村大數據、萬眾創新大數據，以及大數據產品體系和大數據產業鏈。這些方向，只是大數據應用的潛力和空間，能不能應用起來，能不能發揮作用，還得看有沒有可行模式和實際效果。無論是在公共領域還是在產業層面，大數據應用都離不開數據來源、處理技術和方法、創造價值的模式，這是我們關注的重點。概括來說，需要回答下面三個看似簡單、卻是關鍵的問題。(一)數據從哪裡來關於數據來源，普遍認為互聯網及物聯網是產生並承載大數據的基地。互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據金礦，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如房地產交易、大宗商品價格、特定群體消費信息等。從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，也是當前在國內比較常見的應用資源。在國內還有一類是政府部門掌握的數據資源，普遍認為質量好、價值高，但開放程度低。《大數據綱要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，認為大數據技術可以實現這個目標。實際上，長期以來政府部門間信息數據相互封閉割裂，是治理問題而不是技術問題。面向社會的公共數據開放願望十分美好，恐怕一段時間內可望不可及。在數據資源方面，國內"小數據""中數據"應用並不充分，試圖一步跨入大數據時代，借機一並解決前期信息化過程中沒能解決的問題，前景並不樂觀。另外，由於中國互聯網公司業務主要在國內，其大數據資源也不是全球性的。數據從哪裡來是我們評價大數據應用的第一個關注點。一是要看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是"富礦"還是"貧礦"，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，如果一個應用沒有可靠的數據來源，再好、再高超的數據分析技術都是無本之木。(二)數據怎麼用數據怎麼用是我們評價大數據應用的第二個關注點。大數據只是一種手段，並不能無所不包、無所不用。我們關注大數據能做什麼、不能做什麼，現在看來，大數據主要有以下幾種較為常用的功能。追蹤。互聯網和物聯網無時無刻都在記錄，大數據可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數據應用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。識別。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。畫像。通過對同一主體不同數據源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品;對企業畫像，可以准確判斷信用及風險。提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基於統計的預測，大數據大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。匹配。在海量信息中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現產品搭售和供需匹配。大數據匹配功能是互聯網約車、租房、金融等共享經濟新商業模式的基礎。優化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種演算法對路徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升內部效率;對公共部門而言，節約公共資源、提升公共服務能力。當前許多貌似復雜的應用，大都可以細分成以上幾種類型。例如，貴州推行的"大數據精準扶貧項目"，從大數據應用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實現精準篩選和界定，找准扶貧對象;通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進行監控和評估;通過配對、優化，可以更好地發揮扶貧資源的作用。這些功能也並不都是大數據所特有的，只是大數據遠遠超出以前的技術，可以做得更強大、更精準、更快、更好。(三)成果誰買單成果誰買單是我們評價大數據應用的第三個也是最後一個關注點。道理很簡單，不創造價值的應用不是好應用。我們關注大數據的應用是否實實在在地提升了能力、改善了績效。如果大數據用於自身的產品設計、營銷推廣、資源配置，那就看企業競爭力是不是提升了，看企業最終是不是比以前更賺錢了。如果大數據用於為第三方提供服務，那就看是不是有人願意付費、願意持續付費。但如果是用於公共領域，還要看政府或公共部門的付費值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。當我們面對一項大數據應用時，只要簡單問一問上面三個問題--數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，就能揭開許多"偽裝"。當然，如果經得起上述"大數據三問"，也並非一定算得上優秀，卻也離優秀的大數據應用不遠了。尋找數據密集型領域既然大數據被視為一種資源，那就要考慮資源分布的問題。一般而言，資源分布是極不均勻的，如水、礦產、耕地、能源等自然資源;人力資源和知識的分布更是不均。大數據是否也存在分布不均的問題?發展大數據產業是否真的能彎道超車?這些問題值得深入思考。與可以探測的自然資源不同，數據資源分布難以定位和刻畫。不過，可以用大數據人力資源分布狀況來間接反映大數據應用在地區、行業間的差異，哪些行業、哪些地區大數據人力資源密集，這些行業和地區就可以看作是數據密集的。我們對兩家主流招聘網站"前程無憂"和"智聯招聘"2014年下半年以來發布的招聘信息進行篩選，得到兩家網站兩年來共發布相關信息涉及企業22.7萬家，職位100.7萬個，數據量確實足夠"大"。通過分地區、分行業進行匯總分析，結果顯示大數據人力資源分布極不均勻，各地區、各行業差異極大。不過，確切來說，通過招聘網站反映的是人才需求情況，並不是嚴格意義上的人力資源存量分布情況，但這兩者是緊密相關的。從大數據相關崗位工作地來看，北京、廣東、上海三地高度密集，遙遙領先於其他地區。三地相加，發布招聘信息企業數在兩家網站佔到52.35%和47.48%，職位數佔到61.23%和56.74%。可以推測，大數據人力資源的半壁江山都集中在這三個地方，這與我們平時的直觀感受是高度一致的。在這三個地方之外，我們關心是不是地方政府重視大數據產業、將大數據作為區域經濟發展引擎，就可能促進人力資源集聚，就可能超越與自己相似經濟發展水平的其他地區。從數據反映情況看，至少目前還看不到這樣的結果，這揭示出人力資源結構是後發地區發展大數據產業最需要彌補的短板和最難克服的困難。改變一個地方人力資源構成的難度要遠遠大於改變地面建築面貌，要麼需要一個長期的過程，要麼需要一個獨特的制度。即便在同一省份內，大數據人力資源分布也極為不均。例如在廣東，單深圳一市就大體佔到了全省的一半。再加上廣州，竟然能夠達到九成。其他地方，即使經濟實力不俗，但與深圳、廣州相比，在大數據人力資源方面相差甚遠。這再次表明，大數據人力資源分布是極不均勻的。顯然，大數據人力資源密集地區發展大數據產業的基礎要優於人力資源貧瘠的地區。從城市排名看，北上深廣可以視作大數據人力資源需求密集的一線城市，杭州、南京、成都、武漢、西安等可以看作二線城市。大數據人力資源分布與城市經濟實力、活力乃至房價水平都是大體一致的。從行業分布看，對大數據人力資源的需求分布更不均勻，主要集中在互聯網、信息技術及計算機相關行業。這充分說明了大數據是互聯網或IT產業的一部分，是在原有基礎上的新發展。這些行業是典型的"數據密集型"行業，是大數據產業發展的搖籃。金融是另一個特別重要的"數據密集"領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。除此之外，電信、專業服務(如咨詢、人力資源、財會)、教育培訓、影視媒體、網路游戲等，相對而言也是當前數據較為密集的行業。《大數據綱要》幾乎面面俱到地對所有行業和領域都規劃了大數據應用的廣闊前景，但數據資源分布極為不均，在"數據密集"領域的大數據應用，取得市場成功的可能性較大。大數據需要什麼樣的產業政策大數據應用需要什麼樣的產業政策?從應用的角度來看，大數據並非一個全新的產業，而是與已有產業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數據發展的往往並不是大數據本身，而是大數據所應用的行業和領域原本存在的問題，如行業管制、行政壟斷、要素不能自由流動，等等。因此，促進大數據發展，用給地、貼錢、上項目的方法，並不能解決根本問題。要從大數據應用領域角度，對不當的行業管理模式進行改革，對既有利益格局進行調整，使大數據應用具備必要的條件。即使在企業內部，大數據應用也不僅僅是個技術問題，而是涉及業務流程重組和管理模式變革，是對企業管理能力的一個考驗。金融、電信、教育、影視媒體等"數據密集型"行業，既是大數據應用潛力巨大的領域，也是迫切推進行業改革的重點領域。另一方面，大數據的應用也可以為行業改革提供技術支撐，能以更有效的技術路線實現行業發展目標。
大數據應用需要的產業政策其實就是市場經濟下各個行業發展所應有的政策，如放開准入、公平競爭、減輕企業負擔、消除企業所有制歧視、消除企業規模歧視，等等。只有在一個開放的產業環境中，大數據才能在這些產業得以有效運用。一個地方若要在金融、醫療、教育等領域大力推動大數據運用，最管用的政策就是對這些行業進行有力的改革。

㈢ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

㈣ 讓大數據介入新農業

讓大數據介入新農業

為充分發揮大數據在農業農村發展中的重要功能和巨大潛力，有力支撐和服務農業現代化，按照國務院《促進大數據發展行動綱要》精神，農業部近日印發了《關於推進農業農村大數據發展的實施意見》，全面部署農業農村大數據發展工作。
《意見》強調，要按照「著眼長遠、突出重點、加快建設、整合共享」要求，堅持問題和需求導向，堅持創新驅動，加快數據整合共享和有序開放，充分發揮大數據的預測功能，深化大數據在農業生產、經營、管理和服務等方面的創新應用，為政府部門管理決策和各類市場主體生產經營活動提供更加完善的數據服務，為實現農業現代化取得明顯進展的目標提供有力支撐。
我國農業農村數據歷史長、數量大、類型多，隨著信息化和農業現代化同步推進，農業農村大數據與農業產業全面深度融合，正成為現代農業新型資源要素。與此同時，農業農村數據長期存在底數不清、核心數據缺失、數據質量不高、共享開放不足、開發利用不夠等問題，亟待解決。《意見》指出，要堅持「問題導向、應用驅動，創新機制、整合資源，先易後難、逐步推進，上下聯動、社會眾籌」原則，立足我國國情和現實需要，利用5-10年時間，努力實現農業數據的有序共享開放，初步完成農業數據化改造。
《意見》明確了農業農村大數據發展和應用的五大基礎性工作和十一個重點領域，即夯實國家農業數據中心建設、推進數據共享開放、發揮各類數據的功能、完善農業數據標准體系、加強數據安全管理等五大基礎;突出支撐農業生產智能化、實施農業資源環境精準監測、開展農業自然災害預測預報、強化動物疫病和植物病蟲害監測預警、實現農產品質量安全全程追溯、實現農作物種業全產業鏈信息查詢可追溯、強化農產品產銷信息監測預警數據支持、服務農業經營體制機制創新、推進農業科技創新數據資源共享、滿足農戶生產經營的個性化需求、促進農業管理高效透明等11個重點領域。
為確保農業農村大數據發展扎實推進、取得實效，《意見》對實施進度作出安排，同時要求各級農業部門切實落實責任、推進完善基礎設施、創新投入和發展機制、提升科技支撐能力、健全規章制度，形成覆蓋全面、業務協同、上下互通、眾籌共享的農業農村大數據發展格局。

㈤ 如何利用工業大數據推動製造業轉型

什麼是工業大數據？
工業大數據，很難從內涵角度來作出一個定義，因為它涉及到很多各種各樣的數據。但從外延角度來看，比較容易。
大體上是3+3，第一個「3」是指3個層面——企業，企業上面的供應鏈、產業鏈和生態鏈，以及在這上面的行業管理和宏觀經濟。第二個「3」是指每個企業都有的3個過程——生產，使用，以及發展中的經營效益，所以，「3+3」基本上把工業大數據的脈絡圈起來了。
從企業的角度看，工業大數據是在一個企業的設計、創新、生產、經營和管理決策過程產生、使用和轉型升級過程需要的信息之和。所以最小的圈是企業，一個企業從開始到生產線到設計、到工藝過程、到人，一直到管理、決策、市場、服務，像這樣的環節都在使用。
從供應鏈、產業鏈和生態鏈的角度來看，工業大數據是供應鏈、產業鏈和生態鏈產生、使用和需求的各類信息之和。這三個鏈之間很難一刀斷開，因此，我也是從一個概念來看。所以，製造業也好、工業企業也好，整個過程是一個鏈環周。這個鏈不僅是一個企業，更重要的是政府機構、研究機構，需要把控和研究如何追求製造業前兩環的優化。所以我們看到了超越一個企業的生存、使用和發展需求的新工業數據。
從行業管理和宏觀調控的角度來看，工業大數據是工業行業管理和宏觀調控產生、使用和需求的各類信息之和。每一個行業的管理都需要工業大數據，在工業行業又生存了很多企業，做好工業數據管理需要這樣一個鏈條，所以「3+3」構成了工業大數據的外延，每一個環節，使用的和需求的中間是交集，這樣才對工業大數據的發展提供了基礎。
小結
首先，3+3加起來的組合就是工業大數據;
第二，產生、使用和進一步發展的需求的工業大數據是不同的，是交集;
第三，進一步發展需求的大數據最大;
最後一句話最重要，工業大數據，工業是主體。
為什麼要發展工業大數據？
同樣是三個層面，從三個由小到大的層面，加上一個需求，來看一下工業大數據的作用和意義。
首先，從最小的層面——企業來看，工業大數據為企業全過程設計、創新、生產、經營、管理、決策服務，為企業的發展戰略和目標的實現服務。
第二個層面，工業大數據服務於供應鏈的優化、產業鏈的完善、生態鏈的形成和優化。從供應鏈、產業鏈、生態鏈來看，不管是CSM的生產圈，還是一個特定產品製造過程的供應鏈，或是一個完整生產過程的分析，工業大數據都是為了它的形成和優化。
第三個層面，工業大數據要滿足行業和宏觀決策調控的實際需求，提高行業和宏觀經濟管理決策質量、能力。政府的行業管理對於供應鏈、產業鏈、生態鏈、商業鏈、價值鏈有著非常重要的作用，但是政府的宏觀調控超越了這樣的鏈環本身，我們要對經濟發展面臨的重大問題作出回應，甚至回答製造業如何來應對這樣的問題。所以從這個行業來看重要的是行業發展戰略，而到宏觀調控的時候，不但要從行業的發展戰略，還要從整個經濟發展去看這些問題怎麼解決?這就需要信息。
第四，從工業轉型升級的需求看，工業大數據是為了一個個企業、行業、裝備、工藝、生產線、供應鏈的轉型升級服務。先進製造業、工業4.0、智能製造，以兩化融合和智能製造為重點的中國製造2025，都是工業轉型升級模式的未來方向。原來我們的3.0工業，是以裝備和生產線為核心的自動化，而4.0的智能化是把這兩個過程自動化和數據自動化結合在一起。
小結：
工業大數據的研究和實踐要服務於加快製造業轉型升級、提升工業競爭力;
這個目標要落實到企業創新、設計、生產、經營、管理、決策的每一個具體環節;
這個目標要落實到供應鏈全局優化、產業鏈和生態鏈的形成和優化的每一個具體環節;
這個目標要落實到工業行業管理和宏觀經濟調控決策的每一個實際需求。
工業大數據怎麼推動製造業轉型升級？
在回答怎麼辦之前，首先要知道存在著哪些主要問題：
1、在數據生成環節，主要存在跑冒滴漏和非標準的問題;
2、在數據利用環節，主要存在數據不足、質量不高、各個環節協同存在制度、核算、標准等大量障礙;
3、在發展需求環節，主要存在缺乏預見性、缺乏有效的模型和工具、缺乏制度和標准規范等問題。
要想建設好、應用好大數據，首先要解決這三個問題：
首先是建設，什麼是建設?我記得三年前說過，把大數據作探礦、采礦、煉礦、用礦，實際上探礦和采礦就是建設好信息，可以從三個緯度四個方面來建設好信息。三個緯度首先是發現，然後才可以按照應用需求結合起來。第二要有制度，要有標准，要實現系統之間的互操作。同時我們還要發現、收集、組織，來提升系統性、完整性、及時性、准確性。這是建設好、運用好。
利用好有三個方面或者三個層次和若干個關鍵環節。由於時間關系就不再展開討論了。
最後，要特別注重取得實效、最佳實踐和理論研究。
1、要特別注重實效。因為今天的大數據，每一個環節的形成都有它的實效，這件事情從開始到做完以後，效果究竟是什麼?有很多企業家，當你用大數據對你企業各個環節進行改善提升的時候，你首先第一條要把提高效率放在首位，這是關鍵，而且對於製造業來說，要永遠把利潤率放在最重要的位置。當然，工業大數據不能直接用錢來算，有的環節是企業老闆在管理上、服務上提效，但是這個效果必須是可測量的，不管是定性的還是定量的。
2、要特別注重最佳實踐。i5數控機床，從開始研發到今天位列智能數控機床試點領先的行列，花了十年的時間。為什麼前面幾年沒有成功?就是因為數據缺失。缺什麼數據?高端數控機床為什麼長期被國外控制?數控機床的技術為什麼那麼長時間沒有克服?因為不管是材料的發展，還是裝備的發展，都沒有數據，沒有實踐過程中的數據，它是發展不起來的。接下來是模型怎麼建，也需要數據來支撐，但是原來由於高端數控機床都由國外來控制，我們沒有數據。另外，它在這個過程裡面還倡導商業模式，這個機床是按服務鑰匙收費。所以它又變成了今天最新最熱門的製造行業分享。這顯然是一個最佳實踐，這裡面工業數據是極其重要的。
3、要注重理論的研究，注重方法、制度創新的研究。在這個過程中，需要對製造業發展的趨勢、特徵，工業大數據的內涵外延，工業大數據建設和利用的系統方法，工業大數據質量保證、協同發展、制度創新等等一系列問題進行研究。

㈥ 大數據在教學管理中的運用

大數據在教學管理中的運用
隨著大數據時代的崛起，雲數據時代的來臨，大數據給各行各業的發展模式和決策帶來前所未有的革新與挑戰，教育行業同樣不可避免。大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。
一、對「大數據」的理解《自然》雜志在2008年9月推出了名為「大數據」的封面專欄，講述了數據在數學、物理、生物、工程及社會經濟等多個學科扮演了愈加重要的角色。加里?金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」大數據也稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、處理、並整理成為幫助企業更好經營決策的各種資訊，同時與大數據相關的數據存儲、數據安全、數據分析等領域也都屬於大數據范疇。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。「大數據」具有數據體量巨大，數據類型繁多，價值密度低，處理速度快的特點。二、「大數據」對教學的影響 法家思想的集大成者韓非子也有「世異則事異，事異則備變」的觀點，足見教育是需要根據現實變化的。 在教育領域中，「大數據」除體現傳統數據的所有宏觀功能外，還能收集分析詳盡的微觀個性化數據，大數據的優勢立顯。傳統數據詮釋宏觀、整體的教育狀況；大數據用於調整教育行為與實現個性化教育；傳統數據來源於階段性的，針對性的評估，其采樣過程可能有系統誤差；大數據來源於過程性的，以第三方、技術型的觀察采樣的方式誤差較小。傳統數據分析所需要的人才、專業技能以及設施設備都較為普通，易獲得；大數據挖掘需要的人才，專業技能以及設施設備要求較高，並且從業者需要有創新意識與挖掘數據的靈感而不是按部就班者。 大數據帶來新一輪教育信息化的浪潮已然隨著硬體的高速革新和軟體的高度智能無法抗拒地推到了我們面前。作為新時期的教育管理者，唯有掌握良好的「大數據」技術，轉變教育思想，及時利用「大數據」服務學校管理、改革教育教學，提高辦學質量。 三、大數據教學管理模式 隨著時代的發展，科技的日新月異，以往的教學管理模式正在慢慢退出歷史舞台。這種以現代信息技術為支撐，「大數據」為載體的新型管理模式極大地實現了教育資源的共享與充分利用，促進了工作效率的提升，轉變了工作效能，讓工作更加具有時效性，科學性，及時性。1、大數據管理的模型 正如2014年全國教育工作會議提出的，今後一個時期我國教育管理的目標是「加快推進教育治理體系和治理能力現代化」，我國的教育管理模式將發生質的變革，大數據管理模型應運而生。 大數據支撐的教育管理模型：以「主體、對象、資源、目標」為核心要素，建立多級連通共享的教育雲，構建教育管理復雜系統，利用雲技術處理教育雲端大數據，為教育公共服務機構、教師和學生提供全天候多終端個性化需求的教育資源服務、專業發展服務和綜合素質發展服務，提升教育資源配置的合理性和公平性，提升教育決策科學化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育數據，是一切教育數據的來源。教育資源的配置，首先要進行科學合理的資源基本分類：人才資源、財物資源、知識資源；教育內容、教育理論、教育方法、教育經驗等，是教育資源配置中的隱性資源，卻是根本資源；技術資源是大數據教育管理的生產力資源，教育技術尤其是教育信息技術、大數據、雲技術的應用，是管理主體滿足教育服務需要，合理配置教育資源的應用型資源。 2、大數據管理的運行策略 教育大數據管理是一個長遠的偉大工程，從當前的教育信息化建設水平和面臨的挑戰綜合考慮，還有相當長的路程要走。我們需要在思想上、理論上和實踐上全面推進，迫切需要制訂正確而長遠的行動路線圖如又圖所示。 這是三個層級的運行策略：底層是大數據教育管理的基礎建設教育雲的建設，各區域應遵循國家教育數據標准，建設分布式教育數據中心（雲）資源庫+資料庫+數據關系邏輯的建構，為雲端教育教學資源配置提供基礎硬體支撐，進而建設三層智慧平台智慧校園、智慧學堂（課堂）和智慧終端（尤其是移動終端）應用平台建設，同樣作為基礎層級的是教育資源的大數據挖掘對教育過程所產生的數據進行統計、分析、建模等處理，為教育管理決策提供數據應用；位於高層的是教育大數據管理的操作系統，從公共服務到學生個體發展，利用大數據進行教育資源的公平配置和個性化供給，推進教育發展與改革，使人人享有優質恰當的教育資源，促進教育的優質可持續發展，推進教育品牌建設和創新提升，形成高效綠色的教育文化。 四、大數據教學管理的優越性 用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新的數據文化正在成形，大數據時代已經來臨。順應大數據時代的發展，教育變革已經進入了一個新的階段，教育領域將迎來一場前所未有的大變革。
大數據的發展給困境中的教育變革提出了新的挑戰。進入大數據時代，依靠言傳身教的古代精英式教學和注重快速實效的現代大眾式教學正在有效結合，基於數據分析的共享式精準教學不再遙遠，按需學習、因材施教將真正成為可能。大數據帶來的一系列變革，對新型創新人才的培養提出了更為迫切和現實的要求：日益強大的互聯網、多媒體及概念軟體、開源軟體等為師生提供了更加自由、靈活的學習和探索空間，求知的視野被極大拓寬；日益頻繁的師生活動及社會互動被大數據予以記錄、分析和共享，教育環境的時空界限和信息隔閡得以打破，長期以來潛伏於數據之下的教育理論和規律將日益凸顯和明朗，人才培養將更具靈活性和多樣性；學習與生活、教育與社會不再被孤立，學生、學校與現實生活的體驗更為接近，學生學習興趣、學校辦學動力將被大大激發