以容量大(dà)、類型多(duō)、存取速度快(kuài)、應用(yòng)價值高(gāo)爲主要特征的(de)數據集合
以容量大(dà)、類型多(duō)、存取速度快(kuài)、應用(yòng)價值高(gāo)爲主要特征的(de)數據集合
随著(zhe)“三通(tōng)兩平台”建設和(hé)應用(yòng)深化(huà)，産生了(le)大(dà)量數據，其中部分(fēn)數據具有數據量巨大(dà)、變化(huà)快(kuài)、多(duō)樣化(huà)特征，适用(yòng)于大(dà)數據辦法來(lái)處理(lǐ)，我們稱爲教育大(dà)數據。比如：通(tōng)過一卡通(tōng)采集的(de)學生消費數據，傳統數據隻記錄姓名、類型和(hé)食物(wù)，大(dà)數據還(hái)記錄入場(chǎng)時(shí)間、點餐時(shí)間、吃(chī)飯時(shí)間、離開時(shí)間等内容。
處理(lǐ)數據采集
數據預處理(lǐ)
數據分(fēn)布式存儲
分(fēn)布式計算(suàn)
數據建模和(hé)數據服務應用(yòng)
在描述性分(fēn)析結果的(de)基礎上，結合規則、數據科學、機器學習(xí)以及實時(shí)外部數據，建立模型，對(duì)未來(lái)進行預測，實時(shí)動态分(fēn)析事件發生的(de)概率。
在此基礎上，結合效益分(fēn)析、風險分(fēn)析，給出更佳決策，并根據外部數據變化(huà)，持續調整，實現自動化(huà)決策，以達到更優效益。
通(tōng)過建設教育大(dà)數據平台，将業務系統應用(yòng)中産生的(de)數據，通(tōng)過彙聚、互通(tōng)、挖掘分(fēn)析，可(kě)以對(duì)業務進行診斷、預警、改進跟蹤，提高(gāo)教育決策水(shuǐ)平。
