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如何利用大数据分析的手段促进教学

01月02日 编辑 fanwen51.com

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一、大数据的概念:

大数据

是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集

无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据

首先是指数

据体量

(volumes)?

大,指代大型数据集,一般在

10TB?

规模左右,但在实际应用

中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了

PB

级的数据量;其次是

指数据类别

(variety)

大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲

破了以前所限定的结构化数据范畴,

囊括了半结构化和非结构化数据。

接着是数

据处理速度(

Velocity

)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实

时处理。最后一个特点是指数据真实性(

Veracity

)高,随着社交数据、企业内

容、

交易与应用数据等新数据源的兴趣,

传统数据源的局限被打破,

企业愈发需

要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

二、大数据的五个基本方面

1

、可视化分析:

大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者

对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,

因为可视化分析能够直观的呈现

大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

2

、数据挖掘算法:

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,

各种数据挖掘的算法基于不同的

数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,

也正是因为这些被

全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,

挖掘出公认的价值。

另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的

处理大数据,

如果一个算法得花上好几年才能得出结论,

那大数据的价值也就无

从说起了。

3

、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特

点,

通过科学的建立模型,

之后便可以通过模型带入新的数据,

从而预测未来的

数据。

世界杯期间微软和、

阿里云等大数据公司就进行了准确的预测那支球

队的输赢,几乎每次都能成功。

4

、语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,

可从用户的

搜索关键词、

标签关键词、

或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5

、数据质量和数据管理:

大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,

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