教育大数据 需求分析,教育app用户需求分析

现代信息技术的发展为数据和分析的收藏提供了无限可能。数据时代的这股潮流也对教育产生了很大的影响。一方面，另一方面，“Da 数据”时代的人文转向使人们更加关注教学活动的适应性。对“Da 数据”的挖掘和利用，可以更好地实现适应个体的定制化教学。

数据的挖掘和利用，对教育尤其是课堂教学产生了深远的影响。学习科学家索耶认为，越来越多的学习将通过计算机媒介进行，越来越多的数据将会产生。当有效的学习正在进行时，我们有必要使用这些。So 数据 Mining可以用来探讨行为与学习的关系，比如学习者的个体差异与学习行为有什么关系，不同的行为会导致什么不同的学习结果。

“Da数据”是时下最火的概念之一。号称掌握Da 数据的人，可以像上帝一样俯瞰整个世界。2012年，“Da 数据”这个词被提及的越来越多。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据并命名相关的技术发展和创新。Big 数据(bigdata)是指涉及如此巨量的数据，无法在合理的时间内对其进行捕获、管理、处理和整理，以帮助企业做出更积极的决策的信息。

一般来说数据的处理流程包括数据采集、数据处理、数据和应用服务。自下而上:教育 数据采集层，教育 数据处理层，教育/。应用服务层通过数据传输接口和数据收集层将收集到的教育数据的类型传输到处理层，并通过。基于此教育 数据平台、分析、表示层可以实现教育 数据的可视化呈现。

每个环节的主要任务和涉及的关键技术如下:1 .-0 数据收购数据收购涉及的关键技术包括:数据货源选择和优质原料数据。数据清洗和自动修复方法，数据进化的溯源管理，数据装载、流量计算、信息传输技术等。2.-0 数据处理-0 数据处理链接包括数据集成和数据存储。

教育Da数据，顾名思义就是教育Industry数据Application。大数据需要5V(IBM提出)的特性:体量(质量)、速度(高速)、多样性(多样性)、价值(低值密度)、真实性。其中，“大”主要是指体积。目前我们用数据 分析，大多数情况下数据都达不到这个“大”的程度。

2.数据教务系统、一卡通系统、图书馆系统、财务系统等。数据的内部信息系统不规范和一致，而数据的结构也不同。各种业务系统接口连接困难，业务接口与- 3不同。缺乏统一的数据管理平台数据处理中心来管理数据缺乏人力维护各系统的接入，有效量数据少。

在线决策、学习分析和数据采矿。在教育 Da 数据的定义中提到教育 Da 数据需要三个支持因素:在线决策、学习分析和/或，Big 数据，即巨量数据，是指无法在合理的时间内捕捉、管理、处理和整理的所涉及的信息，以帮助企业做出更积极的决策。