教育大数据分析平台-星立方教育大数据分析平台

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于教育大数据分析平台的问题，于是小编就整理了3个相关介绍教育大数据分析平台的解答，让我们一起看看吧。

1. 教育大数据分析方法有哪三种？
2. 教育大数据六层架构分别是什么？
3. 教育大数据和其他大数据的区别？

教育大数据分析方法有哪三种？

1. ***ytic visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. data mining algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. predictive ***ytic capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

大数据分析分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。

1、描述分析：是探索历史数据并描述发生了什么（分析已经发生的行为）

2、预测分析：用于预测未来的概率和趋势（分析可能发生的行为）

3、规范分析：根据期望的结果、特定场景、***以及对过去和当前***的了解对未来的决策给出建议（分析应该发生的行为）。

教育大数据六层架构分别是什么？

教育大数据六层架构是:

1. 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

2. 数据整理层：包括数据清洗、数据转换、数据加工、数据关联、数据标注、数据预处理、数据加载、数据抽取等工作，该层的作用是将raw data加工成product data。

3. 数据存储层（数据中心）：存储了经过清洗处理后的可用于生产系统的数据，比如元数据，业务数据库，模型数据库等，该层直接面向应用系统，要求高可靠、高并发、高精度。

4. 数据建模与挖掘层：该层实现对数据的深加工，根据业务需要，建立适用于业务的数据统计分析模型，建立大数据运行处理平台，运用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法从生产数据集中挖掘出数据内在的价值，为业务系统提供数据和决策支持。

5. 行业应用层：深入分析行业数据特点，梳理行业数据产品需求，建立适用于不同行业的数据应用产品。

6. 数据可视化：以智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等多种方式提供数据展示和数据共享服务

教育大数据和其他大数据的区别？

教育大数据和其他大数据在应用领域和数据特点上存在一些区别。以下是它们的主要区别：

应用领域：教育大数据主要应用于教育领域，包括学校、教育机构和教育政策制定等。而其他大数据可以应用于各个行业和领域，如金融、医疗、零售等。

数据来源：教育大数据主要来源于学生、教师和学校的教育活动和学习过程中产生的数据，如学生的考试成绩、学习行为、教师的教学记录等。其他大数据则可以来自各种不同的数据源，如传感器、社交媒体、互联网等。

数据特点：教育大数据具有一些特殊的数据特点，如数据量大、多样性高、时效性要求低等。同时，教育大数据还涉及到一些敏感信息，如学生的个人信息和学习情况，需要进行隐私保护。其他大数据则可能具有不同的数据特点，如数据速度快、结构复杂等。

目标和应用：教育大数据的主要目标是通过对学生和教师的数据分析，提供个性化的学习支持和教学改进。它可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的学习情况，优化教学方法和***配置。其他大数据则可以用于市场分析、风险管理、产品改进等不同的应用领域。

总的来说，教育大数据是一种特殊领域的大数据应用，它关注教育领域的数据收集、分析和应用，旨在提升教育质量和效果。而其他大数据则广泛应用于各个行业和领域，具有更广泛的应用范围和数据特点。

到此，以上就是小编对于教育大数据分析平台的问题就介绍到这了，希望介绍关于教育大数据分析平台的3点解答对大家有用。