京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
高等教育如何跟上大数据时代
近年来,随着国内互联网和物联网的快速发展和广泛应用,大数据日益成为推动各个领域变革的强劲力量。从高等教育领域来看,大数据在教学、科研和管理方面引发的创新与变革日益显现。然而作为医学、法律、机械、商业等各个领域最先进的思想和研究的发源地,国内的高等院校在数据方面却并没有那么智能化。
机构审定办公室需要根据现有学生人数追踪发展趋势,并评估未来的入学申请者。机构研究和管理人员仰赖于及时的数据针对学校的各项职能作出决策和规划,而参与大型研究资助计划的教职员面临一系列全新的数据要求。数据的种类就像今天的学生可以修读的课程一样五花八门,而学生人数的激增和全球竞争等外界因素则令数据过于繁杂的问题进一步加剧。
由此可见,如何使高等教育跟上大数据时代的发展迫在眉睫。目前,一些学术机构开始率先尝试通过自助分析学习新的数据处理技巧,使高等教育机构提高其数据处理的智能化程度。比如上海财经大学在各个业务部门都安装了Tableau软件,帮助他们进行数据分析和可视化的转变。
允许更多人使用和处理数据
与其它行业和组织一样,高等教育机构用于处理数据的传统方法既繁琐、速度又慢。IT部门(不仅限于IT部门)能够访问数据,但其出具报告的时间却冗长至极。花费很长时间却等到那些一出来就过时的报告。
面对这一情况,上海财大的信息化办公室极力想寻找一款数据分析和可视化工具,帮助他们进行快速、无干扰的数据分析。以前需要1-2个星期才能从数据中得出结果,并提交学校管理层。这一过程包括清理数据和使用电子表格进行分析。现在,从获得整理好的数据开始,到得出结论的时间大幅缩短至1-2天。能够更轻易地量化分析并提供各种维度的分析,以更加可视化的方式提交各种图表。
为数据加速
自助分析的核心在于加快利用数据得出结论的速度:让数据专家只需最低程度的培训或IT知识便可快速使用他们的数据。
自助分析的另一方面是显著缩短准备的时间。这让培训和采用只需数小时就能完成,而不必再花费几个月。上海财大的数据工程师高亮在使用Tableau软件时表示Tableau极其易用,即使对那些没有多少分析知识的人,使用起来也没有多少障碍。即使不是数据科学家,也能充分利用各种功能。
实现更大灵活性和安全性
自助分析技术能够被快速采用的部分原因是因为它会增强而非替代现有的数据生态系统,可以处理所有已经存在的数据。
尽管自助分析看似没有任何限制,但数据安全却比以往更为重要。强大的IT方案应满足三个要求:即信息的准确性、可利用性和经检验性。
通过数据可视化方便交流
就像教授经常使用视觉教具帮助学生掌握难以理解的概念一样,自助分析软件通过创建可视化程序让数据易于理解。这种可视化程序基于人类视觉处理系统相关研究成果,并结合考虑了人类天生的优势和不足。
根本目的为了促进教育
高等院校经常因为在其教育科研工作中抱有商业目的而受到抨击,但自助分析却是私营部门向教育机构传授有用技能的一个很好的例证。原本设计用于提升客户满意度和最大化促进企业发展的工具正在为高等教育机构发挥同样的作用,同时还在服务于更为崇高的目标,即提高毕业率和最终提高整个社会的受教育程度。
上海财大在数据分析与数据可视化的运用预示着更多高等学校将进一步加快步伐迈入大数据时代。Tableau软件易用性和采用时的低障碍性会让潜在用户试用它。将人们从数据中解放了出来,在短时间内进行复杂和多层次的分析。其强大的设计能力也将为学者们和管理人员创建美观的仪表板,提升报告的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27