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大數(shù)據(jù)分析方法_教育大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
現(xiàn)在很多教育來不開數(shù)據(jù)分數(shù)，每個教育機構都有這樣的煩惱，大數(shù)據(jù)分析真的遙不可及嗎？其實不是，大數(shù)據(jù)沒有想象中那么難。很多學校在大數(shù)據(jù)的應用上已經(jīng)取得了一些成果，并且在不知不覺中做到了！
一、常用大數(shù)據(jù)分析方法
1、描述性分析
這是業(yè)務上使用最多的分析方法，也是最簡單的數(shù)據(jù)分析方法，為企業(yè)提供重要的指標和業(yè)務衡量方法，可以通過企業(yè)各種數(shù)據(jù)獲得很多客戶的情況，例如客戶的喜好，使用產(chǎn)品習慣等。
2、診斷分析
做好描述性分析之后就可以進行診斷分析了，主要是通過評估描述性數(shù)據(jù)，診斷分析工具可以使數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進行深入分析，并深入數(shù)據(jù)的核心，一個設計良好的數(shù)據(jù)分析工具可以集成數(shù)據(jù)讀取、特征過濾和按時間序列進行數(shù)據(jù)鉆取的功能，從而更好地分析數(shù)據(jù)。
3、預測分析
預測分析是用于預測未來事件發(fā)生的可能性，一個可量化值的預測，或者事件發(fā)生時間點的預測，都可以通過預測模型來完成，預測模型也是一種重要的方法，在許多領域得到應用。
4、指令分析
數(shù)據(jù)和復雜性分析的下一步是指令分析，指令模型可以幫助用戶決定應該采取什么措施。
二、教育大數(shù)據(jù)分析方法
1、分析主題，即你分析的目的是什么？
其實教育大數(shù)據(jù)分析沒有那么難，首先教育機構在做分析之前，要明確分析的目的是什么，比如是分析哪個課程最受歡迎，受歡迎的課程具有什么特點，近學期學生的成績?nèi)绾蔚鹊?，先從大的目標開始，然后再分解成階段性小目標，明確了這些目的，就可以收集數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)分析了。
2、基礎數(shù)據(jù)，包括結構化和非結構化數(shù)據(jù)
云朵課堂是一個專注于教育行業(yè)的數(shù)據(jù)清洗和集成平臺，可以從異構的應用系統(tǒng)中提取、清洗和集成數(shù)據(jù)，除了結構化數(shù)據(jù)，半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)也可以精確整合，同時為集成任務提供了多種調(diào)度方式，保證了數(shù)據(jù)的動態(tài)更新。
3、分析方法，也就是我們常說的“大數(shù)據(jù)模型”
大部分算法都是編程做的，模型寫的死死的，擴展性肯定不強，其實大部分“大數(shù)據(jù)模型”的設計都是通過編程實現(xiàn)的，對于機構來說不僅需要高昂的服務成本，也極大地制約了廠商的需求響應。想想反應不迅速，服務不及時，解決不徹底的情況，是很可怕的。
其實這一點完全可以避免，云朵課堂擁有一款大數(shù)據(jù)分析工具，采用可配置大數(shù)據(jù)模型的概念設計，通過拖拽可視化組件，輕松進行數(shù)據(jù)分析，功能界面設計簡單，操作靈活，且有專人進行系統(tǒng)功能維護。
4、分析工具，即用于分析的軟件
云朵課堂通過異構系統(tǒng)的整合，保證了大數(shù)據(jù)分析所用數(shù)據(jù)源的規(guī)范性、一致性和權威性。根據(jù)機構分析目的，靈活選擇數(shù)據(jù)源，設置大數(shù)據(jù)分析模型，輕松完成大數(shù)據(jù)分析的構建。
例如可以通過學生的課程點擊次數(shù)，直播間觀看市場，分析學生的學習愛好，及時調(diào)整課程內(nèi)容，利用提高用戶黏性。此外還有學生成績分析，即對學生某一科目成績的分析，結合其成績片段的分析比例和成績排名進行分析，最終得出學生成績的科學依據(jù)和評價。
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訪客
- 非結構化數(shù)據(jù)包括哪些
在如今的大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)本身就是價值，對于任何一個互聯(lián)網(wǎng)公司來說，數(shù)據(jù)都具有非常重要的地位，誰拿到了用戶的數(shù)據(jù)，就能做出對用戶更優(yōu)質(zhì)的服務，通過大數(shù)據(jù)的分析，可以判斷用戶的行為，并進行預測。
數(shù)據(jù)分為結構化數(shù)據(jù)與非結構化數(shù)據(jù)，結構化數(shù)據(jù)是指在計算機處理過程中，具有某種邏輯的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)相對來說是比較好的處理的，而非結構化數(shù)據(jù)則有著很大的不同，下面就一起了解一下吧！
一、什么是非結構化數(shù)據(jù)
非結構化數(shù)據(jù)指的就是數(shù)據(jù)結構不規(guī)則的數(shù)據(jù)，并不符合預定義的數(shù)據(jù)模型，難以用二維數(shù)據(jù)邏輯來表現(xiàn)。
常見的非結構化數(shù)據(jù)包括有辦公文檔、文本、圖片、視頻、各種報表等等，這些數(shù)據(jù)都是非機構化數(shù)據(jù)。
非結構化數(shù)據(jù)的存儲常見的有兩種方式，一種就是直接以文件的形式進行存儲，另一種就是將非結構化數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫的字段中，兩種方式應用場景各有不同，要根據(jù)情況使用。
二、非結構化數(shù)據(jù)的獲取
非結構化的數(shù)據(jù)獲取非常簡單，對于任何一個互聯(lián)網(wǎng)公司來說，產(chǎn)品中都蘊藏著巨大的非結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也都具有非常大的價值，經(jīng)過一定程度的分析，同樣能給業(yè)務帶來很大的幫助。
例如在抖音平臺的大量視頻就是非結構化數(shù)據(jù)、個人在平臺上面的評論以及發(fā)表的言論等等，這些都是可以作為收集的非結構化的數(shù)據(jù)，通過這些非結構化的數(shù)據(jù)，可以很好的了解當下的一些現(xiàn)狀與趨勢。
三、非結構化數(shù)據(jù)的應用
非結構化數(shù)據(jù)的應用主要應用于某個特定的行業(yè)，由于非結構化數(shù)據(jù)的格式和標準非常多樣，在技術上它會比結構化信息的利用更加困難，其應用上要對特定的數(shù)據(jù)，進行相應的處理。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-12-25) 評論
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訪客
- 預測模型建立的方法有哪些_預測模型建立方法
有不少的人都在很多的工作中積累了經(jīng)驗，而且也進行了多次培訓，卻沒有辦法得到很好的建模效果，其實是因為預測建模沒有做好。那么預測模型建立的方法有哪些呢，接下來就來分享一下預測模型的建立方法。
一、預測建模是什么
預測建模聽起來像是一個很難懂的概念，但實際它的應用范圍是比較廣的。打個比喻，像我們在看天空烏云密布時，總會猜測即將會下雨，這就屬于一個基本的預測。所以預測建?？梢哉f是用過一些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計來猜測未知的結果。
二、預測建模的方法
1.回歸分析法
這個方法就得探索歷史的發(fā)展規(guī)律，來找到自變量和因變量之間的回歸方程式。然后還要有一個模型參數(shù)來進行預測。通常會用到一元回歸，線性和非線性回歸。
如果是使用這個方法來進行預測，那么就需要分解預測對象的影響因素，在這期間得關注變化，通過這些變化來預測未來結果。這種模型誤差可能會大些。
2.時間序列分析法
這種方法得將歷史數(shù)據(jù)按照時間順序進行排列，然后將排列后的數(shù)據(jù)建立模型，然后將之進行簡單的未來預測。
主要還是靠過去來進行未來的推算，預測效果也是有一定的保障，但是長期使用是不推薦的。
3.灰色預測法
這種方法要用到灰色變量，要得到將沒有規(guī)律的量變成范圍內(nèi)有一定變化的量。最后再通過數(shù)據(jù)處理來研究。具體來說就將比較雜亂的數(shù)據(jù)進行整理使之變得有規(guī)律性，制作成數(shù)據(jù)模型。
如果要預測的數(shù)據(jù)是按照指數(shù)函數(shù)的規(guī)律來發(fā)展，那么預測的準確度將會大幅度上升。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-12-07) 評論
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訪客
- 描述性分析包括哪些內(nèi)容_非結構化數(shù)據(jù)包括哪些
大數(shù)據(jù)分析方法有很多，描述性分析就是其中很常見的一種，通過這個分析方法可以初步對數(shù)據(jù)有個大概的判斷。
關于描述性分析方法，下面圍繞幾個問題一起來了解下。
一、描述性分析是分析什么？
1.描述性分析主要是對所收集的數(shù)據(jù)進行分析，得出反映客觀現(xiàn)象的各種數(shù)量特征的一種分析方法，它包括數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布分析等，描述性分析是對數(shù)據(jù)進一步分析的基礎。
二、與頻率分析的區(qū)別是什么？
描述分析與頻率分析的不同之處在于：
（1）描述分析提供的統(tǒng)計量僅適用于連續(xù)變量，頻率分析既可用于分析連續(xù)變量，也可用于分析分類變量；
（2）描述分析無相應統(tǒng)計圖繪制輸出，并且提供計算的統(tǒng)計量也相對較少。
三、描述性分析方法的具體分析指標是什么？
1.百分位值
百分位值主要用于對連續(xù)變量數(shù)據(jù)離散程度的測量，常用的百分位值是四分位數(shù)。它是將變量中的數(shù)據(jù)從小到大排序后，用三個數(shù)據(jù)點將數(shù)據(jù)分為四等份，與這三個點相對應的數(shù)值稱為四分位數(shù)。由于是等分整個數(shù)據(jù)，這三個數(shù)據(jù)點分別位于數(shù)據(jù)的25%（第一四分位數(shù)）、50%（第二四分位數(shù)，也就是常用的中位數(shù)）和75%（第三四分位數(shù)）的位置。
2.集中趨勢
集中趨勢反映了數(shù)據(jù)向其中心值聚集的程度，是對數(shù)據(jù)一般水平的概括性度量，主要通過平均值、中位數(shù)和眾數(shù)來表示。
3.離散趨勢
離散趨勢反映了數(shù)據(jù)遠離中心值的程度，是衡量集中趨勢值對整個數(shù)據(jù)的代表程度。數(shù)據(jù)的離散度越大，說明集中趨勢值的代表性越低；反之，數(shù)據(jù)的離散程度越接近于0，說明集中趨勢值的代表性越高。數(shù)據(jù)的離散程度主要通過范圍、標準差和方差來表示。
4.分布特征
對于連續(xù)變量，在樣本量較大的情況下，研究若你有會提出假設，認為數(shù)據(jù)應當服從某種分布，每種分布都可以采用一系列的指標來描述數(shù)據(jù)離散分布的程度。
以上是描述性分析方法的介紹，希望您看完有所收獲。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-12-06) 評論
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訪客
- 描述性分析包括哪些內(nèi)容
雖然傳統(tǒng)教育行業(yè)在轉(zhuǎn)型之前也有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，但那些數(shù)據(jù)和向線上轉(zhuǎn)型后的數(shù)據(jù)相比相差很多?，F(xiàn)在很多教育行業(yè)離不開大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的分析在生活工作中隨處可見，并非遙不可及。
大數(shù)據(jù)分析方法中常用的一個方法就是描述性分析。
什么事描述性分析？
描述性分析是指將大量的原始數(shù)據(jù)資料進行初步的整理和歸納，通過描述原始數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，分析其集中趨勢和分散趨勢。其中數(shù)據(jù)集中度的度量反映的是數(shù)據(jù)一般水平的代表值或者數(shù)據(jù)分布的中心值。
描述性分析的四個指標
平均值：最簡單的一個數(shù)據(jù)指標，反映數(shù)據(jù)集的評論狀況，但受極端數(shù)據(jù)的影響較大。如杭州2019年的平均薪資為9430，實際上被互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的平均了。
四分位數(shù)：將數(shù)據(jù)從小到大排序，取中位數(shù)為Q2，分別取Q2左側(cè)和右側(cè)的中位數(shù)為Q1、Q3，這兩位數(shù)就是該數(shù)集的四分位數(shù)。
優(yōu)點：從整體描述數(shù)據(jù)集的分布狀態(tài)，若中位數(shù)離左側(cè)四分位數(shù)更近，那么數(shù)據(jù)在左側(cè)分布更為集中，若中位數(shù)離右側(cè)更近，則數(shù)據(jù)在右側(cè)更為集中。
缺點：無法分析數(shù)據(jù)集波動大小
標準差：衡量一組數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，標準差可以很好的反映出數(shù)據(jù)集分散還是集中。波動大小=離散程度=變異性。標準差的單位與數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)一致，標準差越大，數(shù)據(jù)集越不穩(wěn)定。
標準分：表示某個數(shù)值距離平均值多少個標準差。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-12-02) 評論
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云朵課堂-馬老師
- 非結構化數(shù)據(jù)包括所有格式的辦公文件、文本、圖片，XML,HTML，各種報表、圖像、音頻/視頻信息等，優(yōu)勢在于：
１.大量的數(shù)據(jù)需要處理
非結構化數(shù)據(jù)可以從您公司內(nèi)部的電子郵件信息、聊天記錄和收集到的調(diào)查結果中獲得，也可以是您對個人網(wǎng)站、客戶關系管理系統(tǒng)或您使用的個人應用程序中獲得的文本字段的評論。
２.有很多價值
非結構化數(shù)據(jù)包含有用的信息寶庫。利用數(shù)據(jù)可視化工具分析非結構化數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)快速了解現(xiàn)狀，顯示趨勢，識別新問題。
３.不需要依靠數(shù)據(jù)科學家團隊
分析數(shù)據(jù)不需要專業(yè)的數(shù)學家或數(shù)據(jù)科學團隊，公司也不需要聘請專門的數(shù)據(jù)IT精英們?nèi)プ霭?。真正的分析發(fā)生在用戶決策階段，即管理特殊產(chǎn)品細分市場的部門經(jīng)理，可能是負責尋找最佳活動計劃的營銷人員，也可能是負責預測客戶群體需求的總經(jīng)理。
４.終端用戶授權
正確的分析需要機器計算和人類解釋的結合。機器進行了大量的信息處理，終端客戶使用他們的商業(yè)頭腦來決定最好的實施計劃。終端客戶必須清楚地知道哪個數(shù)據(jù)集是有價值的，以及他們應該如何收集和更好地將他們獲得的信息應用到他們的業(yè)務領域。此外，公司的工作是讓終端用戶收集盡可能多的相關數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)中的信息做出最佳決策。
５.采集
在許多知識庫系統(tǒng)中，為了查詢大量積累的文檔，需要從PDF，Word，Rtf，Excel和PowerPoint從其他格式的文檔中提取可以描述文檔的文本，包括文檔標題、作者、主要內(nèi)容等。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-29) 評論
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訪客
- 非結構化數(shù)據(jù)包括哪些內(nèi)容
非結構化數(shù)據(jù)主要是指無法用固定的結構進行邏輯表達和實現(xiàn)的數(shù)據(jù)。簡單來說，就是指分散在論壇、微博、微信或其他渠道的用戶發(fā)布的關于產(chǎn)品的各種評價或吐槽。國內(nèi)企業(yè)級客戶在做大數(shù)據(jù)分析的時候，還是以分析結構化數(shù)據(jù)為主。那么非結構化數(shù)據(jù)包括哪些內(nèi)容？
1.?鍵值對key-value型
1.鍵值對key-value型的主要特點是具有極高的并發(fā)讀寫性能。鍵值數(shù)據(jù)庫是通過鍵值對存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，類似于Java中的map。整個數(shù)據(jù)庫可以理解為一個大地圖，每個鍵都會對應一個唯一的值。
2.文件類型
按照功能劃分，文檔分為基于海量數(shù)據(jù)存儲的搜索引擎和搜索內(nèi)容存儲，數(shù)據(jù)結構可以理解為Json格式的文檔類型。
3.列式數(shù)據(jù)庫
這種數(shù)據(jù)庫的主要特點是擴展性強。關系數(shù)據(jù)庫以行為為單位存儲數(shù)據(jù)，擅長以行為為單位進行讀取和處理，比如獲取特定條件的數(shù)據(jù)。
因此，關系數(shù)據(jù)庫也變成了面向行的數(shù)據(jù)庫。相反，面向列的數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲在列中，并且善于讀取列中的數(shù)據(jù)。
4.圖數(shù)據(jù)庫
圖數(shù)據(jù)庫是一個在線數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，具有創(chuàng)建、讀取、更新和刪除圖形數(shù)據(jù)模型的操作。與其他數(shù)據(jù)庫不同，關系在圖形數(shù)據(jù)庫中占據(jù)首位。
這意味著應用程序不必使用外鍵或帶外處理來推斷數(shù)據(jù)連接。與關系數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)庫相比，圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型更簡單，表達能力更強。
5.基于海量數(shù)據(jù)存儲
這類數(shù)據(jù)庫的主要特點是在海量的數(shù)據(jù)中可以快速的查詢數(shù)據(jù)，文檔存儲通常使用內(nèi)部表示法, 可以直接在應用程序中處理, 主要是JSON. JSON文檔也可以作為純文本存儲在鍵值存儲或關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中. - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-26) 評論
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訪客
- 大數(shù)據(jù)分析方法_教育大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
我們目前所處地就是信息化時代，每天都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這時候就需要用到大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析技術已經(jīng)應用到了各行各業(yè)，今天來看下大數(shù)據(jù)分析應用在教育行業(yè)，具體有哪些數(shù)據(jù)分析方法，一起看下：
一、各個營銷環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率分析
教育機構經(jīng)常會投放sem、信息流等網(wǎng)絡廣告，這時候就需要從廣告展現(xiàn)、點擊、到達網(wǎng)站、再到用戶訂單轉(zhuǎn)化等各個環(huán)節(jié)分析。通過優(yōu)化各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，來提升廣告投放效果。
二、用戶人群畫像及購買課程等行為指標分析
用戶人群畫像分析是分析工作的重要內(nèi)容，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。
三、行業(yè)市場情況分析
在投放過程中，投放效果會隨時受到競品調(diào)整的影響，所以同時需要關注競品的投放情況，了解行業(yè)的平均點擊率、轉(zhuǎn)化率、轉(zhuǎn)化成本等情況，找出自己的不足針對優(yōu)化。
四、學員學習效果數(shù)據(jù)分析
學習者學習效果分析與預測旨在研究學習者通過完成何種學習過程達到了何種學習效果，建立學習過程與學習效果的關系。學員學習時長，考試成績、觀看次數(shù)等各個維度的數(shù)據(jù)綜合都可以進行分析，以此查看各門課程的教學效果，以及如何促進學員再次轉(zhuǎn)化。
五、不同教學模式效果分析
有研究報告說明，目前在線教育行業(yè)，41.4%的受訪者認可一對一的教學模式，而雙師大班模式也有近四成受訪用戶青睞?！半p師輔導”也進一步提升學生的教學質(zhì)量，其教學效率得到用戶的認可。
下面再看下教育大數(shù)據(jù)分析模型包含哪些，具體如下：
一是降維。目前使用較多的是因子分析、主成分、隨機森林模型。
二是回歸。根據(jù)因變量類型，可以分為一般回歸和離散回歸，商業(yè)上離散回歸用得比較多。
三是聚類。這也是大數(shù)據(jù)分析的主要方法之一。
以上是教育行業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法的部分介紹，希望對您有一定幫助。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-26) 評論
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云朵課堂-馬老師
- 非結構化數(shù)據(jù)包括哪些？非結構化數(shù)據(jù)包括所有格式的辦公文件、文本、圖片，XML,HTML，各種報表、圖像、音頻/視頻信息等。
非結構化數(shù)據(jù)的優(yōu)勢：
1、有大量的數(shù)據(jù)需要處理
非結構化數(shù)據(jù)可以在任何地方獲得，這些數(shù)據(jù)可以從您公司內(nèi)部的電子郵件信息、聊天記錄和收集到的調(diào)查結果中獲得，也可以是您對個人網(wǎng)站、客戶關系管理系統(tǒng)或您使用的個人應用程序中獲得的文本字段的評論。
2、有很多價值
非結構化數(shù)據(jù)包含有用的信息寶庫，利用數(shù)據(jù)可視化工具分析非結構化數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)快速了解現(xiàn)狀，顯示趨勢，識別新問題。
3、不需要依靠數(shù)據(jù)科學家團隊
分析數(shù)據(jù)不需要專業(yè)的數(shù)學家或數(shù)據(jù)科學團隊，公司也不需要聘請專門的數(shù)據(jù)IT精英們?nèi)プ霭伞Ｕ嬲姆治霭l(fā)生在用戶決策階段，即管理特殊產(chǎn)品細分市場的部門經(jīng)理，可能是負責尋找最佳活動計劃的營銷人員，也可能是負責預測客戶群體需求的總經(jīng)理。、終端用戶有能力、權利和動機來改善業(yè)務實踐，視覺文本分析工具可以幫助他們快速識別最相關的問題，并及時采取行動，這不需要依賴數(shù)據(jù)科學家。
4、終端用戶授權
正確的分析需要機器計算和人類解釋的結合，機器進行了大量的信息處理，終端客戶使用他們的商業(yè)頭腦來決定最好的實施計劃。
終端客戶必須清楚地知道哪個數(shù)據(jù)集是有價值的，以及他們應該如何收集和更好地將他們獲得的信息應用到他們的業(yè)務領域。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-09) 評論
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訪客
- 描述性分析包括哪些內(nèi)容_什么是描述性分析？
我們處在互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)下，各行各業(yè)都需要大數(shù)據(jù)的支持，而數(shù)據(jù)分析師也是未來發(fā)展前景非常不錯的職業(yè)，來具體看看大數(shù)據(jù)分析的方法。
大數(shù)據(jù)分析主要包含五個方面：
1、可視化的分析
是數(shù)據(jù)分析的最基本的方法，就主要應用于海量數(shù)據(jù)關聯(lián)分析，可輔助人工操作將數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，并做出完整的分析圖表。
2、數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘是給機器看的，所以它可以根據(jù)不同的算法，深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出數(shù)據(jù)的真實價值。
3、預測性分析能力
預測性分析它可以根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)以及之前累積起來?數(shù)據(jù)。分析出來的數(shù)據(jù)結果，對整個結果進行預測性的判斷。
今天就主要來說一說大數(shù)據(jù)分析中的描述性分析
描述性分析是社會調(diào)查統(tǒng)計分析的第一個步驟，對調(diào)查所得的大量數(shù)據(jù)資料進行初步的整理和歸納，以找出這些資料的內(nèi)在規(guī)律——集中趨勢和分散趨勢。
描述性統(tǒng)計分析主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、集中趨勢分析、離散程度分析、分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
①數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析，數(shù)據(jù)的預處理部分，利用頻數(shù)分析和交叉頻數(shù)分析可以檢驗異常值。
②數(shù)據(jù)的集中趨勢分析，用來反映數(shù)據(jù)的一般水平，常用的指標有平均值、中位數(shù)和眾數(shù)等。
③數(shù)據(jù)的離散程度分析，主要是用來反映數(shù)據(jù)之間的差異程度，常用的指標有方差和標準差。
④數(shù)據(jù)的分布，在統(tǒng)計分析中，通常要假設樣本所屬總體的分布屬于正態(tài)分布，因此需要用偏度和峰度兩個指標來檢查樣本數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。
數(shù)據(jù)分析在未來的電商市場里面，起到越來越重要的作用，并且會更好的促進整個社會經(jīng)濟社會更好快快健康化發(fā)展。
對于數(shù)據(jù)分析，大家也可以在實際的市場發(fā)展過程中不斷測試，直觀感知。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-11-04) 評論
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免費網(wǎng)絡課程平臺-云平臺課程教學免費-云教育平臺 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，越來越多的人開始關注在線教育平臺。云朵課堂作為一個專業(yè)的免費網(wǎng)絡課程平臺，憑借其多樣化的課程內(nèi)容和便捷的學習方式，成為眾多學習者的首選平臺。本文將為您詳細介紹云朵課堂的優(yōu)勢和特色，幫助您快速掌握平臺的核心信息。 課程類型豐富，滿足不同學習需求 云朵課堂提供涵蓋多個學科的免費課程，包括語言學習、職業(yè)培訓、興趣愛好等。無論是基礎課程還是專業(yè)技能提升課程，平臺都能滿足您的學習需求。課程內(nèi)容豐富多樣，您可以根據(jù)自己的興趣和目標選擇適合的學習方向。 專業(yè)的教學方法，提升學習效果 云朵課堂的教學方法注重專業(yè)性和趣味性相結合。課程由經(jīng)驗豐富的教師授課，采用互動式教學模式，讓學習過程更加有趣和高效。此外，平臺還提供了豐富的學習資料和練習題，幫助您鞏固所學知識。 靈活的學習方式，隨時隨地學習 云朵課堂的課程設計非常靈活，您可以根據(jù)自己的時間安排學習進度。課程采用隨到隨學的方式，您可以在任何時候訪問課程內(nèi)容，不受時間和地點的限制。同時，平臺支持隨時隨地的學習方式，讓您在工作、運動或其他活動中也能繼續(xù)學習。 便捷的學習方式，高效復盤 云朵課堂提供多種學習工具，幫助您高效復盤課程內(nèi)容。您可以通過平臺提供的學習記錄和測試功能，隨時檢查自己的學習進度和掌握情況。此外，平臺還支持課程分享和交流，讓您與更多學習者共同進步。 總之，云朵課堂憑借其多樣化的課程內(nèi)容、專業(yè)的教學方法和靈活的學習方式，成為眾多學習者的理想選擇。如果您想掌握更多知識，提升自己的技能，不妨加入云朵課堂，享受免費學習的樂趣。
訪客 回答于07-10
elearning_它有什么影響？優(yōu)勢有哪些？ 隨著信息技術的飛速發(fā)展，e-learning（電子學習）已經(jīng)成為現(xiàn)代教育的重要組成部分。它不僅改變了傳統(tǒng)的學習方式，還為教育工作者和學生提供了更多便利。以下是e-learning的主要影響及其優(yōu)勢： 1. 推動教育平等 e-learning打破了地域限制，使教育資源廣泛 accessible to anyone with internet access. 學生可以在任何地點、任何時候?qū)W習課程，從而縮小教育差距。 2. 個性化學習 通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術，e-learning能夠根據(jù)學生的學習進度和興趣，提供個性化的學習路徑。這使得學習過程更加高效和有趣。 3. 資源豐富性 在線平臺提供了海量的學習資源，包括課程視頻、電子教材、互動測試和在線討論社區(qū)。學生可以隨時訪問這些資源，靈活安排學習時間。 4. 技術支持 e-learning平臺通常配備先進的技術支持系統(tǒng)，如虛擬教室、在線答疑和智能學習系統(tǒng)。這些工具幫助學生解決學習中的難題，提升學習體驗。 5. 滿足企業(yè)培訓需求 e-learning為企業(yè)提供了靈活的學習方式，幫助員工在工作之余提升技能，同時企業(yè)也可以通過定制化課程提高員工素質(zhì)。 總之，e-learning以其靈活性、便利性和高效性，成為現(xiàn)代教育的重要工具。它不僅改變了學習方式，還推動了教育的普及和發(fā)展。
訪客 回答于07-10
為什么推行平衡計分卡？ 在現(xiàn)代企業(yè)管理中，平衡計分卡（BSC）作為一種全面的績效管理工具，正在被越來越多的企業(yè)所采用。那么，為什么要推行平衡計分卡？這是因為傳統(tǒng)的企業(yè)管理方法往往過于關注財務指標，而忽視了顧客需求、內(nèi)部流程和員工能力等其他重要方面。平衡計分卡通過構建多維度的評價體系，能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)戰(zhàn)略與執(zhí)行的有效結合，從而在競爭激烈的市場環(huán)境中占據(jù)更有優(yōu)勢的地位。 BSC的核心價值 1. 全面評估企業(yè)價值 BSC不僅關注財務業(yè)績，還考慮顧客滿意度、內(nèi)部流程效率以及學習與增長能力等四個維度，幫助企業(yè)在多個層面實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。 2. 增強戰(zhàn)略與執(zhí)行的關聯(lián)性 BSC通過將戰(zhàn)略目標分解為可衡量的指標，并將這些指標與組織的實際表現(xiàn)聯(lián)系起來，確保戰(zhàn)略的執(zhí)行更加精準和有效。 3. 支持組織文化的改進 通過關注員工的參與度和組織的創(chuàng)新文化，BSC能夠幫助企業(yè)在內(nèi)部營造積極向上的氛圍，提升員工的忠誠度和創(chuàng)造力。 推行BSC的實施步驟 1. 明確企業(yè)戰(zhàn)略 在推行BSC之前，企業(yè)需要先制定清晰的戰(zhàn)略目標，并將其分解為具體的行動步驟。 2. 選擇關鍵績效指標（KPI） 根據(jù)企業(yè)的目標和實際情況，選擇合適的KPI來衡量每個維度的表現(xiàn)。 3. 定期評估與反饋 通過定期的評估和反饋機制，企業(yè)可以不斷優(yōu)化戰(zhàn)略和管理實踐，確保BSC的有效實施。 4. 建立激勵機制 將BSC的成果與員工績效、薪酬和晉升掛鉤，激勵員工積極履行職責。 BSC帶來的好處 1. 提升決策質(zhì)量 通過多維度的評價體系，企業(yè)能夠更全面地了解組織的 performance，并據(jù)此做出更科學的決策。 2. 促進組織文化的改善 BSC強調(diào)員工的參與和組織的創(chuàng)新文化，有助于提升團隊的凝聚力和協(xié)作能力。 3. 支持持續(xù)改進 通過定期的評估和反饋，企業(yè)可以不斷發(fā)現(xiàn)問題并改進管理實踐，從而實現(xiàn)長期的持續(xù)改進。 案例：某企業(yè)通過BSC提升客戶滿意度 以某企業(yè)為例，他們通過推行BSC，將原來的以財務為導向的管理方式轉(zhuǎn)變?yōu)橐钥蛻艉徒M織整體績效為導向的模式。通過引入顧客滿意度指標、內(nèi)部流程效率指標以及學習與增長指標，企業(yè)不僅提升了客戶滿意度，還顯著提高了內(nèi)部運營效率。最終，該企業(yè)的績效指標
訪客 回答于07-10
慕課是什么_慕課是什么意思? 一、慕課的定義 慕課（Mass Open Access Course）是大規(guī)模開放訪問課程的縮寫，指通過互聯(lián)網(wǎng)平臺向公眾提供免費學習的在線課程。其核心理念是打破傳統(tǒng)教育的地域和資源限制，讓更多人能夠接觸到優(yōu)質(zhì)教育資源。 二、慕課的主要特點 1. 在線學習：學生無需到校，可隨時隨地通過互聯(lián)網(wǎng)學習課程內(nèi)容。 2. 資源共享：平臺匯聚全球頂尖高校的優(yōu)質(zhì)課程資源，學生可自由訪問和學習。 3. 個性化學習：學生可根據(jù)自身需求選擇學習時間、進度，享有高度的個性化學習體驗。 4. 全球 reach：慕課打破了地域限制，讓優(yōu)質(zhì)教育 accessible to 全世界。 三、慕課的優(yōu)勢 1. 便利性： anytime anywhere learning，學生無需擔心交通和時間問題。 2. 資源豐富：匯聚全球優(yōu)質(zhì)課程，學生可接觸到頂尖教育內(nèi)容。 3. 提升學習效果：靈活的學習方式和豐富的學習資源有助于提升學習效果。 四、慕課的應用場景 1. 教育機構：學校和 colleges 可通過慕課平臺提供在線課程，擴大教育 reach。 2. 企業(yè)培訓：企業(yè)可利用慕課為員工提供專業(yè)技能培訓，提升員工素質(zhì)。 3. 終身學習：慕課為終身學習者提供持續(xù)學習的機會，幫助他們提升技能和知識。 總之，慕課以其獨特的優(yōu)勢，正在改變傳統(tǒng)教育模式，為更多人提供 access to quality education。
訪客 回答于07-10
MOOC是什么意思？MOOC平臺有什么特點？ MOOC（Massive Open Online Course，大規(guī)模開放在線課程）是一種新型的在線教育模式，近年來在全球范圍內(nèi)迅速興起。它以大規(guī)模、開放性和可訪問性為特點，為學習者提供了靈活的學習方式和豐富的教育資源。 以下是一些MOOC平臺的核心特點： 1. 多用戶學習環(huán)境 MOOC平臺通常吸引了大量用戶，包括學生、教師和學習愛好者。這種多用戶環(huán)境促進了知識的共享與交流。 2. 多學科交叉 MOOC課程通常涉及多個學科領域，學習者可以根據(jù)興趣選擇不同領域的課程，滿足個性化學習需求。 3. 資源豐富 MOOC平臺提供了高質(zhì)量的課程資源，包括視頻、音頻、文字材料、討論區(qū)等，用戶可以靈活選擇學習內(nèi)容。 4. 可重復學習 學習者可以方便地回看課程內(nèi)容，重復學習或鞏固已掌握的知識。 5. 個性化學習 MOOC平臺通常支持自定義學習路徑，用戶可以根據(jù)自身需求選擇學習順序和節(jié)奏。 6. 隨時隨地學習 無需固定時間或地點，用戶可以通過移動設備隨時訪問課程，極大地方便了學習者。 7. 學習形式多樣 MOOC平臺涵蓋課程、視頻、測驗等多種學習形式，滿足不同學習者的需求。 8. 互動性強 課程通常包含討論區(qū)、測驗和作業(yè)，促進了學習者之間的互動和知識分享。 9. 社區(qū)氛圍濃厚 MOOC平臺 often fostered a strong sense of community among learners, allowing them to connect and collaborate. 10. 多樣化資源 平臺提供了來自不同大學和機構的優(yōu)質(zhì)課程資源，內(nèi)容豐富且專業(yè)性強。 11. 技術支持 MOOC平臺通常具備完善的技術支持，如客服、技術支持和學習工具，幫助用戶解決學習過程中遇到的問題。 12. 靈活的收費模式 許多MOOC平臺提供免費學習選項，同時也為付費學習者提供更深入的學習資源和個性化服務。 總之，MOOC平臺以其開放性、靈活性和豐富性，重新定義了在線教育，為學習者提供了前所未有的學習機會。
訪客 回答于07-10
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