京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
透过“大数据”这只“奇异之眼”_数据分析师培训
透过“大数据”这只“奇异之眼”
《爆发——大数据时代预见未来的新思维》的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西是复杂网络研究的权威。
对教育来说,原本隐秘、复杂、变化的学情和教情,尤其是不同年龄段学生心智、兴趣、动机的变化,一直困惑着众人。而巴拉巴西教授告诉我们,在以“云计算”为标志的第三次信息化浪潮下,通过对课堂、作业、社交(QQ、微博、微信等)、生活等大数据的深度挖掘,几乎可以预判出学生“93%的行为”。各类数据的叠加和补充,足以对不同的行为模式、心理特点、思想状态进行精确模拟,进而直接跳过心理学和教育学的艰涩理论,给教育者提供可视化、可量化、可监控的教育决策。当我们把教育作为严谨的科学看待时,“它是有规律、可预测的”,巴拉巴西如是说。(邱磊)
维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》告诉我们:如同蒸汽机、电气化、信息化这些推动人类文明大步前进的发明创造一样,大数据也代表着一个崭新的、蓬勃的、孕育着无限可能时代的来临。它的影响以及改变已经确实发生在健康应用、旅游应用、购物应用等领域,美国提出大数据的战略地位堪比工业时代的石油,欧盟认为大数据是促进经济增长的重要力量,中国电子商务教主马云一再认为“阿里最值钱的是数据”。我们已经别无选择地处于这样一个时代,《大数据时代》恰恰就是为这样一个时代完美阐释以及前瞻准备的书籍。它在概念上先期明确了数据处理的三大改变:数据不要抽样要全体,做事需要的是效率而不是精确,要相关性不要因果。(季勇)
阿兰·柯林斯与理查德·哈尔费森的《技术时代重新思考教育:数字革命与美国的学校教育》一书,从教育发展史视角,分析了传统学校教育的弊端以及技术发展对未来教育的挑战。作者从技术可能会使教育失去什么、带来什么以及我们如何降低技术可能给教育带来的风险等方面引发读者思考,面对大数据技术我们当如何思考教育,重新定位教育、领导和发挥教育的作用。值得关注的是,作者提醒我们“显而易见的是,技术已经恶化了教育中的公平问题,我们需要谨慎思考如何缓解这个问题”。这样的问题,在我们的教育现代化进程中同样存在,如何从别人的经验教训中获取我们需要的东西,少走一些弯路,这本书值得我们一读。(李达)
有人说,凯文·凯利的《失控:机器、社会与经济的新生物学》“可能是90年代最重要的一本书”,有些言过其实,但当我们读过以后还是感觉脑洞大开。大数据时代,在“众包”、“群蜂思维”下我们必须“学会向我们的创造物低头”,“当人造与天生最终完全统一的时候,那些有我们制造出来的东西将会具备学习、适应、自我治愈,甚至是进化的能力”。在大数据时代,谁也不可能成为知识的垄断者,人人可以发声,人人都有可能成为专家,作为教师,我们应该思考一下我们的角色和功能变换了。(朱建)
维克托·迈尔-舍恩伯格教授在《与大数据同行:学习和教育的未来》中指出:当下大数据正悄悄影响到教育体系的每个层面,对于全世界的学习与教育活动,都会产生极为深远的影响。毫无疑问,这本书帮助我们一线教育工作者叩响大数据之门。“大数据”这只“奇异之眼”,似乎能够看到每个学习个体的学习过程,记录他们的微观表现,发现他们的学习之趣,破解他们的学习之难,从而让教育实现“私人定制”,让学生“心花怒放”。然而,迎面而来的问题是:基于“大数据”背景下的教师,如何掌握新技术、把握先机?或许,您能在《与大数据同行》中寻到答案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28