京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
用大数据“管好”学生_数据分析师考试
高校学生管理本来就存在诸多难点,例如教学资源无法得到有效共享,校园文化整合困难等等,而大数据的应用恰好可以弥补这些不足。---CDA数据分析师考试
大数据的优点之一是关联广泛、反馈及时。因此,高校学生工作管理者可以利用一张“一卡通”做很多事。一卡通是未来高校每一位学生的必备用品。过去,食堂有饭卡,图书馆有借书卡,医院有就诊卡……这些七七八八的卡充斥了学生生活的方方面面,而每一张独立的卡导致这些卡上的数据的价值没能得到开发和应用。因此,我们可以把这些卡片的功能统一于一张卡上(简称:一卡通),建立统一的、全面的海量数据并对其进行建模分析,从而有利于高校管理者统一管理学生,提高工作效率。具体而言,有以下几个方面:
一是贫困生的评定工作。以往我们习惯于通过学生递交申请、班主任评定和侧面了解等传统方式来确定贫困生,不同校区、不同学院还有不同的评定标准,这导致在实际的工作中,贫困生的贫困程度无法得到统一的评价。通过分析“一卡通”里的食堂就餐刷卡数据,我们就可以设定标准,建立家庭经济困难预警系统—只要有学生在食堂的日均消费额低于全校60%的学生(除双休日外),系统就会自动亮红灯并列出名单,管理者即可及时作出反应并予以跟踪观察,从而使贫困生的评定工作得到有序、统一、高效地开展。
二是大学生的综合评价工作。在我国,无论在哪一个教育阶段,以分数为中心的评价制度始终在制约学生的发展,归根到底是没有一种能够综合诊断和评价学生的方式,而在大数据时代,我们可以通过让数据说话,对学生进行全面的了解和诊断。通过分析“一卡通”里的寝室早出晚归刷卡记录、上课刷卡记录等,建立学生表现预警系统,里面记录了所有学生的旷课次数、迟到早退次数、体育锻炼、参与社会公益活动、随堂测验成绩等信息,达到某一个值系统就会自动亮绿灯、黄灯或红灯,学生工作管理者可根据指示灯及时作出反应和诊断,此时,一个学生的优秀与否才不再“以分数为中心”,而是真正可以从德智体美各方面得到全面而公正的评价。
三是家校沟通工作。在高校,很多学生都是背井离乡来到异地求学,远在天边的父母只能依靠一通通的电话来了解孩子的上学情况,也不再像初高中那样会有每学期一次的家长会,这给高校学生管理工作者在家校沟通方面带来了极大的不便和困扰。而有了大数据之后,通过分析“一卡通”里的学生就诊信息、图书馆刷卡记录、寝室上网记录等,就可以帮助远在天边的家长和坐在办公室的教师了解学生在校的所有行为动态,预测学生的行为趋势,从而实现家长和老师之间的良性沟通和互动,共同管理好学生。
四是就业服务工作。做过毕业生工作的高校学生管理工作者一般都知道,学生就业困难的很大一部分原因是因为一些资源难以得到共享或者根本不知道自己适合什么岗位。有了大数据之后,我们可以通过“一卡通”分析到学生的选课情况、专业学习情况以及平日的兴趣爱好,然后通过建立一些基于相关关系的推荐系统,帮助大学生进行合理的职业生涯规划,尤其是对那些对未来迷茫的大学生,可以在大一时就通过课程推荐系统,分析优秀毕业生学习的专业和课程,对新生的选修课程进行一些推荐,让学生可以轻松学习到成功者的经验,同时也帮助他们了解自己真正的兴趣所在,这必将大大提高学生未来的就业率和就业力。--CDA数据分析师考试
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16