观点0211种维度解读大数据

① 如何解读大数据，分析评价区域的教育教学质量，促进区域教

一．进行教学质量分析的意义
学校之间的竞争，说到底，还是教学质量的竞争，而不在于学校大楼有多雄伟，场地有多宽阔，规模有多大。学校办得如
何，它在社会上的反响怎样，能不能得到百姓的拥护与信赖，关键在于这所学校教学质量的高与低。中国教育学会副会长，华东师范大学终身教授叶澜老师讲：把育
人质量摆在办学第一位的学校才是好学校；把主要精力放在教学质量、学生可持续发展上的教学干部才是好干部。
以教学中存在的实际问题为课题，将实践
行动与研究探索紧密结合的行动研究法，越来越多地受到广大教育工作者的重视。其实，作为学校，日复一日、年复一年，每时每刻都在自觉或不自觉地尝试着教学
行动研究：“对自己的教学行动进行反思→意识到教学问题所在→拿出新的教学行动方案→再尝试教学行动”。在这个循环往复的行动研究过程中，“教学行动反
思”一环起着极其重要的作用。它是发现并提出问题，明确今后行动研究方向，进而提高教学行动研究质量的前提与保证。
及时撰写教学质量分析报告，进
行全面的反思和分析，就是教学干部或教师对自己所分管的学校教学工作、学科教学成绩状况进行全面、深刻、系统地反思，总结经验、查找不足，进而拿出新的具
体措施、制订出下一步行动研究方案的过程，就是不断接收、吸纳新的教学思想，不断调整教学改革方向的过程。可以说，它是不断提高教学质量，保证学校教学工
作稳定、可持续发展的“驱动器”。
二．我区各小学质量分析现状
通过一次性检查、督导评估以及调研，我们发现如下情况：
1．只有不到10%的学校有比较规范的质量分析，每次大型考试后能及时进行数据统计，进行全面有针对性的质量分析，且分析比较规范，能够发现教学中存在的问题提出改进措施，引起教师重视，为教学指明方向。
约有50%的学校每次考试后能进行质量分析，但是存在一定的问题，过程不够规范，分析不够具体，改进措施笼统。
还有一部分学校的质量分析只是为了迎接检查，将老师的分析进行堆砌，简单的复制粘贴，缺少数据统计，缺少提炼，更没有有价值的建议和措施。
2．质量分析报告质量高的学校的教学成绩属于全区同类学校中的佼佼者，这是不争的事实。而没有正式的质量分析，分析不规范的学校成绩明显居于后列。
3．具体问题是：
（1）不重视：学校领导没有认识到质量分析的重要作用，并不进行系统的分析；
（2）不全面：要么只对考试学科进行分析，对考查学科置之不理，要么只就数字分析，浮于表面，还有的是一篇教学工作总结，没有从成绩入手；
（3）不科学：数据统计不全面不科学，缺少全面的统计、横向纵向的比较、没有目标的达成度，分析不完善、不具体，没有与学校工作联系，没有指导意义，改进措施笼统，缺乏操作性。
三．教学质量分析的程序
教学质量分析是一个自下而上在自上而下的完整过程。一般来说要经历如下几个流程：
1．教师个人对任教学科成绩的统计和分析
2．年级组长对整个年级、教研组长（主任）对整个学科成绩的统计和分析
3．主管教学的校长对全校成绩的统计和分析
4．召开教学质量分析会：全校——分学科——年级组学科组内——教师个人——班级学生
四．什么是教学质量分析报告
教
学质量分析报告或称质量评价报告，是一种大型正规性考试或检测以及考查结束后，对教育教学质量进行客观分析并对今后教育教学工作提出指导或建议性意见的书
面报告。其作用是汇报教学工作，剖析教师教学和学生学习现状，指导学校教学工作，为学校强化教学管理提供依据，是教研员、学校管理者、广大教师常用的一种
文体。
五．教学质量分析报告的种类
对于一所学校来说，从分析者的角度看，大致可以分为以下几类：
1．学校教学质量分析报告——校长或主管教学的副校长
2．学科教学质量分析报告——主管学科的主任或教研组长
3．教研组教学质量分析报告——备课组长或年级组长（一般可以省略）
4．班主任教学质量分析报告——班主任（初中的经验）
5．教师个人质量分析报告——任课教师
6．学生个人的分析报告——学生（对于有能力的学生而言）
六．教学质量分析报告的特点
1．针对性：教学质量分析报告是在某种考试或考查结束后，针对试题或考试效果所作的实事求是的分析，解决教师所关心的考得怎么样、今后怎么办这样的问题。
2．功利性：教学质量分析报告指出的是学科教学中所出现的确确实实的问题，提出的是实实在在的改进措施，对今后的教学工作有帮助作用，对下一步提高质量有促进作用，是对考试的理性认识。
3．时效性：教学质量分析的目的是针对试卷中出现的问题，改进今后的教学工作，为进一步提高质量奠定基础，时间性很强。因此分析要迅速，报告要及时，如果时过境迁，就失去了指导意义。

4．指导性：质量分析报告不同于其它的应用文，它要求我们分析试题特点、教学效果时要抓准典型试题，典型问题。分析典型时，要与当时教育发展的形势、任
务、要求以及基层学校存在的倾向性结合起来，使分析报告具有普遍意义和指导作用。一篇好的分析报告，能引起反思、引起改进、引起调整教学思路和学习策略。
当前，我们分析试题时，要站在素质教育的高度，以新课程标准为依据，这样，才能站得高、看得远，指导作用强。
5．全面性：对于学期或学年的质量分
析报告来说，如果仅仅就考试学科进行分析，很明显就违背了“学生全面发展”的目标，其结果只能是导致师生只注重笔试，忽视音体美等综合素质的提升，这是片
面和狭隘的。需要注意的是：千万不能就数据说数据，不能只见树木不见森林，要将考试结果与平日教学工作相联系。还要关注整个报告项目的全面。
七．教学质量分析报告的结构
1、考试及批卷组织形式介绍
这是数据是否真实客观的前提，对监考、批卷中出现的问题要客观的予以呈现，比如谁监考不认真、批卷漏洞多、数据统计不准确等情况都应进行总结，这既是为以后考试做好规范，也是为下一步分析奠定基础。
2、试卷出处及评价
主要有：
（1）创设试卷的策略思想；
（2）试卷考查的内容；
（3）试题分数权重；
（4）试题的难度及效度和信度。
如果是自己命的题，就更应该进行客观的评价和分析。即使是区里的命题，也可以进行客观的评价。不一定非要指出问题，对试题的难度、对教学的导向都应该有所分析，这也是下一步分析的基础。
3、考试整体的数据呈现及认识
（1）必须准确。这是一个重头戏，是所有老师最为关注的地方，所以首要的要求是准确。分析前必须经过多种形式的反复校对，不容许出任何的疏漏。可以在分析前将表格下发给老师校对。
（2）呈现应该多层面、多维度。优秀率、及格率、平均分的统计，全校总体成绩、年级组成绩统计，年级班级达标情况，与区均值比较统计，与前次考试比较统计等等。
（3）根据校长思路、学校传统、学校考核指标以及考试具体情况等因素确定数据的呈现形式。要重点突出、立场鲜明、不卑不亢。
（4）要对数据进行解读，从中得出学校教学质量的总体发展水平。
4、从考试中提炼的优势、经验及发现的问题
教学质量分析报告不同于向上级领导所作的教学工作汇报，也不同于教学工作总结和一般的教学论文。教学质量分析报告是反思内容与反思过程的具体承载形式。重在体现“分析”、“反思”，这是教学质量分析报告的主要特点。也是最能体现分析者水平的地方。
具体要从以下几方面进行分析：
（1）分析学生。学生的成绩与表现，包括基础知识、基本技能、兴趣态度、学习习惯、品德修养、审美情趣等。分析时，可以着重从知识和能力、过程和方法、情感态度和价值观等方面进行考虑。
（2）分析教师。教师是学生的第一责任人。有一流的教师，才有一流的学生。学生的学习成绩怎样，总能从教师身上找到根源与佐证。分析教师时，可以着重从备课、上课、批改、反思、辅导等方面去考虑。
（3）分析学校。教学干部是学校教学规章的制订者，教学实施的研究者、指导者和管理者。教学干部只要研究到位、指导到位、管理到位、服务到位，教师就能落实到位。可以着重从教学常规管理、课外校外活动、教科研工作、教师队伍培养等方面去考虑。
分析的时候要注意以下几点：
（1）优势与问题要并存，既要让老师充满信心，又要清醒地认识到问题。
（2）不能简单的罗列各学科问题，必须整合提炼。
（3）
既要综合，又要具体。所谓综合就是结合学校的管理来说，不能把所有责任都一揽子推到教师身上，从学校计划入手，结合学校目标，围绕学校主要工作来分析。所
谓具体，就是要分析到年级组、班级、任课教师，甚至分析到某一个学生。不仅要对考试的整体情况作出分析评价，还要对学生进行个体化的了解和分析。它包括：
a.分类比较研究与个别化评价
教
育学理论和实际教育经验都告诉我们，同样的分数并不意味着同样的发展，同样的等级并不意味着有同样的答题结构和答题思路。因此，通过分析比较各个学生（特
别是尖优生和有典型代表意义的学生）具体的答题情况，了解学生答题时的个性特点和思维过程，了解学生的特殊才能与天赋或思维缺陷，能够更好地对学生进行具
有针对性的评价和指导。
b.学习困难学生的诊断分析
就是分析研究学生的试卷，了解学生思维过程的缺陷，从而找到学生可能的学习困难所在和
可能的先觉知识缺陷，并通过与学生面谈来验证，进而采取必要的补救措施。有选择地研究那些学习特别困难且需要帮助的学生的试卷，结合平时观察和测验判断，
对学生因材施教，这是教师的责任，也是最具人文关怀的教育方法。
c.教学诊断分析
通过学生答卷进行分析，比如选择题的各个选项比例，有可能发现一定范围内共同存在的学习错误和教学薄弱环节，从而对教学存在的问题作出诊断分析，提出改进教学或教学补救的方案，这是教师提高教学能力、促进教师专业成长的一项有效措施。
（4）要用事实说话。不能高高在上，必须深入调查，亲自统计、阅卷。例如作文出现的问题，必须要有得分率的统计，具体案例的分析。
6、改进措施及意见
（1）要关注整体和个体.
（2）要针对前面所提到的问题。
（3）切忌空洞，要有可行性。
八．教学质量分析报告的一般形式与要求
1.题目要简练，揭示报告主题。为揭示教学质量分析报告的主题，同时体现文体特点，拟题时，可采用正、副标题的形式。如：《让每一个学生都得到发展与提高——××小学教学质量分析报告》。

2.关键词要准确，亮明报告的重点与创新点。应以报告中多次出现的，突出学校教改、课改重点与亮点的词作为关键词。关键词不要多，3－5个为宜,要抓住
特点、找准典型，不要面面俱到。每次考试，由于学生形形色色的都有，所以反映在答卷上千奇百怪，因此在写分析报告时，一定要把学生中普遍存在的典型性问题
作为重点，进行深层次的分析，找准症结，提出对策。
3.结构框架要垂直升降，清晰有序。安排教学质量分析报告的结构框架，与报告前的分析思路
正好相反，可按照由此及彼、由教学管理到教学质量的顺序去考虑。一般可这样安排报告的结构框架：一、学校基本情况；二、主要教学成绩（报告重点之一）1.
学校办学目标；2.学校教学常规管理；3.学校教、科研工作；
4.内容要集中，突出教学工作重点。既然是“教学质量分析报告”，就不宜过多地将德育、后勤管理等内容掺杂进来。
5.论述要客观，详实具体。
既要详细、实事求是地介绍学校或自己分管学科的“主要教学成绩”，进而总结成功教学经验、教学管理经验，又要全面、客观分析学校或自己分管学科教学存在着
的“主要问题与成因”，并拿出详实具体、切实可行、具有可操作性的“加强与改进方法”。对“主要教学成绩”谈得很清楚、具体，而对教学存在着的“主要问题
与成因”、“加强与改进方法”两部分内容却轻描淡写，示意性地一带而过，这样的教学质量分析报告反思的全面性、深刻性是不够的，对以后的教改、课改是不会
起到多大指导、促进作用的。
6.要将定性分析与量化展示有机结合。既要注重运用语言准确论述，又要注重运用清晰的数据来如实反映。如，学科基
本功（朗读、背诵、查字典、单词认读、数学口算、数量关系等）测查统计，学科作业良好率测查，写字规范、端正、匀称、紧凑测查统计，学科综合考试成绩（优
秀率、良好率、合格率、待合格率）统计。
7.语言要朴实、准确。“教学质置分析报告”属行动研究论文范畴，因此语言基本表达方式应以论述、分析为主。报告中要少描写、抒情，不使用夸张。
8．对事不对人，不怕得罪人。
9．优势要说够，问题要说透。

② 大数据的考察维度有哪些

第一、描述思维
也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。
第二、相关性思维
就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维，例如在现代物流行业，可以根据消费者的购买行为或者购买习惯，路线以及评价等预测下次的购买行为，现将一些货物进行分仓的存储，在消费者网络下订单之后，可以第一时间就配送到位，大大提升了用户的体验度。以及电商的一个重要的商品推荐功能，也是和大数据的相关性思维密不可分，我们在浏览页面或者是购物完成之后经常会受到类似的推荐功能，虽然说并不是百分之百都会购买，但是推荐还是有效果的。
第三、攻略思维
在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

③ 大数据分析如何实现

搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的，不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态，没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性，关键是能解决当下的问题。

大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品（或称作模块）的泛称，诸如业务报表、OLAP应用、BI工具等都属于大数据分析平台的范畴。与用户行为分析平台相比，其分析维度更集中在核心业务数据，特别是对于一些非纯线上业务的领域，例如线上电商、线下零售、物流、金融等行业。而用户行为分析平台会更集中分析与用户及用户行为相关的数据。

企业目前实现大数据分析平台的方法主要有三种：

（1）采购第三方相关数据产品

例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此类产品能帮助企业迅速搭建数据分析环境，不少第三方厂商还会提供专业的技术支持团队。但选择此方法，在统计数据的广度、深度和准确性上可能都有所局限。例如某些主打无埋点技术的产品，只能统计到页面上的一些通用数据。

随着企业数据化运营程度的加深，这类产品可能会力不从心。该方案适合缺少研发资源、数据运营初中期的企业。一般一些创业公司、小微企业可能会选择此方案。

（2）利用开源产品搭建大数据分析平台

对于有一定开发能力的团队，可以采用该方式快速且低成本地搭建起可用的大数据分析平台。该方案的关键是对开源产品的选择，选择正确的框架，在后续的扩展过程中会逐步体现出优势。而如果需要根据业务做一些自定义的开发，最后还是绕不过对源码的修改。

（3）完全自建大数据分析平台

对于中大型公司，在具备足够研发实力的情况下，通常还是会自己开发相关的数据产品。自建平台的优势是不言而喻的，企业可以完全根据自身业务需要定制开发，能够对业务需求进行最大化的满足。

对于平台型业务，开发此类产品也可以进行对外的商业化，为平台上的B端客户服务。例如淘宝官方推出的生意参谋就是这样一款成熟的商用数据分析产品，且与淘宝业务和平台优势有非常强的结合。

在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。

④ 大数据分析有哪些优势

①大数据计算提高数据处理效率，增加人类认知盈余

大数据技术就像其他的技术革命一样，是从效率提升入手。通过大数据计算节省下来的时间，人们可以去消费，娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能，增加人类认知盈余，帮助人类更好地改造世界。

②大数据通过全局的数据让人类了解事物背后的真相

相对于过去的样本代替全体的统计方法，大数据将使用全局的数据，其统计出来的结果更为精确，更接事物真相，帮助科学家了解事物背后的真相。大数据带来的统计结果将纠正过去人们对事物错误的认识，影响过去人类行为、社会行为的结论，带来全新的认知。

③大数据有助于了解事物发展的客观规律，利于科学决策

大数据收集了全局的数据，准确的数据，通过大数据计算统计出了解事物发展过程中的真相，通过数据分析出人类社会的发展规律，自然界发展规律。利用大数据提供的分析结果来归纳和演绎出事物的发展规律，通过掌握事物发展规律来帮助人们进行科学决策。

④大数据提供了同事物的连接，客观了解人类行为

大数据技术连接了人类行为，通过大数据将人类的行为数据收集起来，经过一定的分析后来统计人类行为，帮助我们了解人类的行为。

⑤大数据改变过去的经验思维，帮助人们建立数据思维

出现大数据之后，我们将会面对着海量的数据，多种维度的数据、行为的数据、情绪的数据、实时的数据。通过大数据计算和分析技术，人们将会得到不同的事物真相，不同的事物发展规律。各国政府和企业将借助于大数据来了解民众需求，抛弃过去的经验思维和惯性思维，掌握客观规律，跳出历史预测未来的困境。

⑤ 大数据起源，给你解析到底什么是大数据

大数据，英文名big data。因为传播已经成为习惯，我们并没有过多的去思考为什么用big data去描述，但是现在我们仔细回味一下，会发现大数据这个大为什么不用large为什么不用海量vast呢？归根结底我们可能就需要从语法上，来分析一下，它们三个之间的区别。big形容大小。更多的时候，是一种比较行为上的大，是种相对来说的感觉，而large和vast更多的时候形容的是的是一种形体上的巨大。
那么现在来推敲一下big data这个词，大数据这个大其实是一种相对的说法是相对于传统的数据体量来说的，过去任何时候的数据相对于现在来说都显得太过于渺小，而现在我们所说的大数据是一种量变最后达到了质变的概念。
数据这个词最早在媒体上风靡应该是2007年左右。往上追溯应该就是05年谷歌参加有美国官方举办的一个机器翻译大赛，最终由于使用了海量的相关数据而夺得第一，在那之后大数据这个概念渐渐的被业内人士所传播。那么到底什么是大数据呢？
大数据顾名思义，最表象的特征就是数据量够大。但是仅仅数据量够大，并不能构成大数据整体的含义。如果是海量杂乱无章，互之间没有关联的数据，即便再怎么定义，它也算不上是大数据。就譬如一个人体内的基因图谱，详细的基因图谱数据如果记录出来是一个很大体量的，但是没有意义。
大数据而且还有个概念，那就是多维度。在十年前，如果说国内哪一家公司最有资格说大数据的，那无疑是网络了。作为一个独占13亿用户专属的搜索公司来说，网络对于用户画像的记录，无疑是多维的。网络搜索，至今记录了无数用户每天在互联网上搜索的问题，或者说知识。在时间维度上用户对某些词汇搜索的频次高低这些都是数据。它可以通过对注册用户的甄别就可以知道搜索这个词汇或者是这个问题的用户是男生还是女生？年龄分布是是小孩、青年抑或是一个中年大叔？再到后来个人电脑开始普及，通过记录ip等信息，根据ip搜索的网络的问题的分类，可以判断中国各个区域，是南方富裕一点，还是北方富裕点？是江苏人更爱吃，还是闽南人更喜欢谈论吃？网络完全可以根据自己的数据生成得到国内各种关于此类的数据，普查之后所能得到的答案这就是因为网络所具有的数据是一个多维度的数据。他的数据收集过程，是一个长期的持续性的工作。
除了网络之外，腾讯的qq确实每年都会有一个关于qq的城市报告。它会根据qq的用户数据，甚至于至于活跃地点。在一个大的范围内青年QQ用户的占比，最终可以得到中国城市年轻度排行榜。可以根据这些数据判断，哪一个城市是，年轻人毕业之后最愿意去的。可以判断哪一个城市的，年轻人毕业之后，是回归率最高的。也可以判断哪一个城市的人才流失率更低，更容易留住外来人才。这些都是大数据多维度的应用。
大数据还有一个非常重要的特点，那就是全面性。经常在某些大型活动之前我们都会遇到。某些公司对于这件事情，会做出预测。然后最终的结果让我们大失所望。预测无疑是需要基于数据基础的预测，如果这个数据不够全面的话，最终的预测结果肯定相差甚大。
关于数据全面性有一个最经典的案例这是12年美国大选大选事件。一个名叫斯威尔的年轻人，利用大数据预测。成功预测出了51个州的选举果，要知道这在之前是从来没有发生过的事情。美国大选在之前就一直有专业的预测机构做预测，但是就连这种长期做数据，分析的公司都从来没有如此成功的预测过。那是因为斯威尔将网上所有关于选举的数据，包括新闻稿，以及facebook和推特上面人们关于选举的言论，所有的数据都做了甄选处理。这份数据反映的是网民全面几乎没有遗漏的想法，最终得到了某种程度上来说，比较具有完备性的数据，所以能够如此成功的预测13年美国大选的结果。

⑥ 大数据时代 如何理解“大数据”

最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学，这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。
大数据可以说是计算机和互联网结合的产物，计算机实现了数据的数字化;互联网实现了数据的网络化;两者结合才赋予了大数据生命力!
随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的数据正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。
不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种质变表现在以下3个方面：
1)数据思维
大数据时代带给我们的是一种全新的思维方式，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!
- 分析全面的数据而非随机抽样;
- 重视数据的复杂性，弱化精确性;
- 关注数据的相关性，而非因果关系。
历来的商业变革都是由思维方式的转变开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!
当然，这些企业的没落并不是因为没有数据思维，但他们都是被新互联网思维淘汰的昔日巨人。数据思维是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!
2)数据资产
大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种个人信息数据之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。
在互联网领域，我们喜欢说入口这个词，入口对应的直接意义是流量，而流量在互联网领域就意味着金钱，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，入口这个词还有更深刻的意义，那就是数据生产的源头，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的数据，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以，在大数据时代，意识到数据也是资产的公司都已经开始在各个数据生产的源头进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!
3)数据变现
有了数据资产，就要通过分析来挖掘资产的价值，然后变现为用户价值、股东价值甚至社会价值。
大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。
预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

⑦ 怎样用大数据的思想来解读金融科技的维度

近年来，来人工智能有一系自列的突破，在金融领域的应用也发展很快。我们做FDT的时候心目中有一个偶像，就是美国的文艺复兴科技公司，它旗下基金的平均回报率，在1989年到2009年间达到35%，比索罗斯和巴菲特高出10个百分点。2015年9月花旗做了一个预测，未来10年智能理财管理会增加5万亿美元的收入。高盛预测2025年AI为金融行业带来的增值每年达到430亿美元。2017年3月摩根大通发布了一款金金融合同解析软件，只需几秒就能完成以前律师们36万小时的工作。这说明人工智能很可能大规模的在商业，特别是在金融领域应用。而且，在金融领域应用大数据也有一些先天的优势条件和基础。刚才黄院士讲了，人工智能的前提是必须有海量的大数据，数据越多越能说明问题，而金融公司天生就是数据公司，银行也好，交易也好，每天和数据打交道，而且这个数据的质量和数量也能达到一定的要求，这是人工智能得以应用的一个非常重要的数字基础。另外，银行金融的业务相当多的是预测和决策类的，正是人工智能模型最擅长的领域。还有一点，金融作为全社会资源的配置工具，用AI对其加以优化，无疑有很大的社会意义和商业意义。

⑧ 大数据，数据分析和数据挖掘的区别

• 数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
  

• 数据分析与数据挖掘的思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的IF else

而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确，什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。

• 大数据感觉并不是数据量大，也不是数据复杂，这些都可以用工具和技术去处理，而是它可以做到千人千面，而且是实时判断规则。

  例如定向广告的推送，就是大数据，它根据你以往的浏览行为，可以准确的给你推相关的信息，基本做到了你一个人就是一个数据库，而不是一条数据。但我们所作的数据分析更多是针对群体的，而非针对每个个人。

所以大数据时代也显露出了各类问题，数据的隐私、数据杀熟、数据孤岛等，这也许就是我们目前看到大数据分析更看重的是技术、手段的原因。

⑨ 大数据常见的数据分析手段有几种

（一）怎样获取到这些数据
现在淘宝直通车的操作数据越来越清晰化，可以直接看到实时访问的数据。在淘宝直通车左下方，可以看到实时概况。在淘宝直通车报表中，我们也可以看到历史数据，帮助我们对账户进行相应的分析和调整，还可以通过不同的维度数据列表综合分析。

（二）数据解读
点击率=点击量÷展现量
点击转化率=成交笔数÷点击量
投资回报=花费÷销售金额
一般来说，常用的直通车数据公式主要有以上三个。对于账户来说，点击率和点击转化率是越高越好，而投资回报好不好就要看PPC的高低。所以，不要一味追求高点击率，高点击转化率，这样效果反而会不好。
其次，通过关键词列表，定向列表，地域列表，我们知道账户中核心转化的关键词有哪些，及账户是否适合开放定向投放，投放地域在哪里。

（三）对应的优化方案

1、优化点击率

提升详情页装修质量及好评度，如关怀买家、好评营销活动、差评防御等。
3、删除不精准流量
当发现没有投资回报的地域，或者亏损厉害的，我们可以关闭这些地域的投放，降低定向花费或者关闭投放。在PC端或手机端投放转化不理想的，同样可以通过设置来进行流量精准化。