
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
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10