教育數據處理包含哪些特徵

1. 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、管理和處理的數據集合。它的4個基本特徵分別為：

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。

2. 教育數據可視化四大特徵

把龐雜的大數據直觀的展現到決策的面前，才能更加節省時間，使工作變得更加高效，利用數據更好的分析用戶，針對性的為用戶提供服務，增加數據背後與用戶的互動性，在數據爆炸增長時代，只有很好的把握時效，才能更好敏銳的掌握機遇。

對於數據可視化最有代表的場景應用之一，不得不提的就是大屏了。其中典型的就雙十一購物狂歡節採用實時數據大屏，帶給觀眾更加准確、震撼和清晰的體驗。

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注意事項：

數據可視化只要能夠做到簡單、充實、高效、兼具美感，這樣的就是數據可視化。成功的可視化，雖表面簡單卻富含深意，可以讓觀察者一眼就能洞察事實並產生新的理解，管理者能夠沿著規劃的可視化路徑能夠迅速地找到和發現決策之道。

一份數據分析報告或者解釋清楚一個問題，很少是單一一個的圖表能夠完成的，都需要多個指標或者同一指標的不同維度相互配合佐證分析結論。而美感則分為兩個層次，第一層是整體協調美，沒有多餘元素，圖表中的坐標軸、形狀、線條、字體、標簽、標題排版等元素是經過合理安排的。

3. 為什麼大數據教育是以數據支撐為特徵

A.工業化時代的教育標准化地培養人才，導致人才的個性和創新性不足，這樣的弊端直接催生了大數據教育。

B.大數據教育的特點是非結構化、數據量巨大、數據分析由專家層變化為用戶、大量採用可視化展現方法等。

C.以數據支撐為標志的大數據教育具有巨大的開發潛力和社會效益，但不少人沒有對它給予應有的關注。

D.大數據教育將不再是靠理念和經驗傳承的社會科學，而會成為繼經濟學之後的第二門實實在在的實證科學。

6、下列不屬於大數據講給教育帶來的變化的一項是

A.教育環境的設計、教育實驗場景的布置、學習場景的變革、教育管理數據的採集和運用等有數據支撐。

B.老師與學生、學生與學生甚至他們與家長、社區交流的大量信息得以處理為數據，可以豐富教育資源。

C.將優質課堂教學資源傳送到教育發展滯後的學校，學生們在校即時同步學習，擴大優質課資源的覆蓋面。

D.累積足夠的學生個體信息並據此對學生進行個性化輔導，從而最大可能的實現每個人的進步與成功。

7、下列對文章有關內容的理解和分析，不正確的一項是

A.「大數據教育」中的「數據」不是鼓勵的「數字」，而是對數字及其相關資料、信息進行處理所形成的「數據」。

B.大數據教育時代，隨著教育時空的變化、學習場景的變革，情感交流和思想教育將會出現新的情況。

C.工業化時代的教育培養的少犯錯和標准化的人才，難以適應後工業化大數據時代經濟社會對人才的需求。

D.大數據教育由網路完成標准化教育，而學校主要承擔個性化人才的培養工作，教師需求量將大為減少。

4. 數據有哪些特徵

特徵一致性：針對企業內部不同的信息系統之間，要求主數據的關鍵特徵在各個不用應用和系統中保持高度一致；
識別唯一性：在一個系統、一個平台，甚至一個企業范圍內，同一主數據實體要求具有唯一的數據標識，即數據編碼；
長期有效性：對主數據在系統中的存儲保持長期有效，不建議物理刪除；
業務穩定性：主數據本身的屬性不會隨業務過程的變化而被修改，可以參考融融網上更詳細的案例說明。

5. 大數據的特徵有哪些

大數據所包含特徵，具體如下：

第一個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

第二個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」，是大數據時代亟待解決的難題。

第三個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。

大數據的作用及其用途

大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

「大數據」的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響並不僅僅限於信息通信產業，而是正在「吞噬」和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。

1、變革價值的力量

2、變革經濟的力量，生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出去，就實現不了價值；只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。

3、變革組織的力量，隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結構產生無組織的組織力量。

6. 教學基礎數據管理包含哪些內容

教學基礎數據管理，主要包括教師基本信息管理、教學信息管理、科研信息管理三個方面的內容。
1、教師基本信息管理。包括教師姓名、性別、出生年月、學歷專業等基本信息，教師工作經歷信息，教師戶籍、聯系方式等信息。
2、教學信息管理。包括教師授課查詢（可根據教師姓名、學期和課程名稱查詢教師的授課情況），教師信息管理，課程信息管理。
3、科研信息管理。包括科研院所的基本情況，科研機構（含高校）的科研成果，科研項目獲獎情況，日常科研活動信息。同時對科研活動科研人員進行自動績效考核。

7. 計算機中的數據處理有哪些特點特徵

數據處理的特徵是處理的信息數據量比較大而數值計算並不十分復雜

8. 數據處理的特點

一是事務處理型操作都是細粒度操作，每次事務處理涉及數據量都很小。
二是計算相對簡單，一般只有少數幾步操作組成，比如修改某行的某列;
三是事務型處理操作涉及數據的增、刪、改、查，對事務完整性和數據一致性要求非常高。
四是事務性操作都是實時互動式操作，至少能在幾秒內執行完成;
五是基於以上特點，索引是支撐事務型處理一個非常重要的技術。
在數據量和並發交易量不大情況下，一般依託單機版關系型資料庫，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加數據復制(DataGurad、 RMAN、MySQL數據復制等)等高可用措施即可滿足業務需求。
在數據量和並發交易量增加情況下，一般可以採用ORALCE RAC集群方式或者是通過硬體升級(採用小型機、大型機等，如銀行系統、運營商計費系統、證卷系統)來支撐。
事務型操作在淘寶、12306等互聯網企業中，由於數據量大、訪問並發量高，必然採用分布式技術來應對，這樣就帶來了分布式事務處理問題，而分布式事務處理很難做到高效，因此一般採用根據業務應用特點來開發專用的系統來解決本問題。

9. 數據處理是什麼意思

數據處理是對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取並推導出對於某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。

數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿於社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發展的進程。

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計算機數據處理主要包括8個方面：

1、數據採集:採集所需的信息。

2、數據轉換：把信息轉換成機器能夠接收的形式。

3、數據分組：指定編碼，按有關信息進行有效的分組。

4、數據組織：整理數據或用某些方法安排數據，以便進行處理。

5、數據計算：進行各種算術和邏輯運算，以便得到進一步的信息。

6、數據存儲：將原始數據或計算的結果保存起來,供以後使用。

7、數據檢索:按用戶的要求找出有用的信息。

8、數據排序：把數據按一定要求排成次序。

參考資料來源：網路-數據處理

10. 教育大數據是什麼教育大數據作用有哪些

本文主要內容是介紹教育大數據的定義與作用，在了解教育大數據前我們首先要了解什麼是大數據。大數據技術是21世紀最具時代標志的技術之一。國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》中提出「大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合」。簡單的說，大數據就是將海量碎片化的信息數據能夠及時地進行篩選、分析，並最終歸納、整理出我們需要的資訊。

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

在具體的應用方面，即數據分析體系搭建上，可以在以下四個方面開展。

1.教務管理

在這方面可以進行招生分析、就業分析、住宿分析、圖書館分析、資產數據統計分析等。

2.教學創新

在這里可以進行教學質量評估、上網行為分析、學生成績分析、學生特長能力分析

3.應用創新

可以進行學生軌跡分析、學生畫像、學生輿情監控

4.科研支撐

可以開展科研成果分析統計、科研項目研究、科研經費跟蹤研究，對整個科研情況有全面的了解和掌握。

1.大數據或把老師從作業批改中解放

在線教育除了能以優質教育資源為學生提供幫助外，對廣大家長、老師和學校也大有裨益。蘇靜以作業幫家長版的「口算批改」功能為例介紹，家長或老師只需要用手機對著學生作業一掃，就能立刻對作業完成智能批改，顯示出批改結果，能夠大大節省老師和家長批改作業的時間。

事實上，隨著人工智慧等新興技術的深入應用，在線教育平台能夠為家長、老師、學校提供更有效的教學輔助。

2.因材施教，將更有的放矢

「人工智慧+大數據精準教育」系統能利用大數據技術，完成對學生學習進度、學力、習慣的跟蹤和分析，系統後台能夠准確對用戶進行用戶畫像，找到他們的知識薄弱點，形成用戶學情報告，這可以幫助老師和學校更細致地了解每一個學生的情況，並有的放矢地制定更精準的學生學習計劃。