義務大數據
❶ 大數據怎麼收集
通過數據抓取和數據監測，整合成一個巨大的資料庫——產業經濟數據監測、預測與政策模擬平台
❷ 說說大數據對我們學習生活的影響
有了大數據，我們可以輕松查閱學習中我們需要的知識，指導我們生活中的困惑。
❸ 同盾科技大數據檢測一個人的信用，算是合法么
同盾科技大數據檢測一個人的信用，不能說違法。
個人信用就是道德。
對於道德，人人有自持的義務。
❹ 如何理解傳統數據與大數據之間的區別
針對大數據帶給教育的機遇與挑戰，與讀者深入探討和分享大數據與傳統數據的區別，及其行業落地的進展情況。
二、大數據時代潛藏的教育危機
「不得不承認，對於學生，我們知道得太少」——這是卡耐基·梅隆大學（Carnegie Mellon University）教育學院研究介紹中的一句自白，也同樣是美國十大教育類年會中出鏡率最高的核心議題。這種對於學生認識的匱乏，在21世紀之前長達數百甚至上千年的教育史中並沒有產生什麼消極的效應，但卻在信息技術革命後的近十年來成為教育發展的致命痼疾。
「過去，對於學生來說，到學校上學學習知識具有無可辯駁的重要性，而那是因為當時人們能夠接觸知識的渠道太少，離開學校就無法獲取成體系的知識」斯坦福大學教授Arnetha Ball在AERA（美國教育研究會）大會主旨發言中說道，「但是，互聯網的普及將學校的地位從神壇上拉了下來。」Ball的擔心不無道理。根據Kids Count Census Data Online發布的數據，2012年全美在家上學（Home-Schooling）的5-17歲學生已達到197萬人，相對逐年價下降的出生人口，這一人口比重十分可觀。
與此同時，應運而生的則是內容越來越精緻的網上課堂，而創立於2009年並迅速風靡全球的可汗學院（Khan Academy）正是其中的傑出代表。從知名學府的公開課到可汗學院，這種網路學習模式受到熱捧恰恰證明了：人們對於學習的熱情並沒有過去，但是人們已經極端希望與傳統的學院式授課模式告別。一成不變，甚至「目中無人」的傳統集體教學模式在適應越來越多元化、也越來越追求個性化的學生群體時顯得捉襟見肘。
可汗學院模式不但支持學生自主選擇感興趣的內容，還可以快速跳轉到自己適合的難度，從而提高了學習的效率。學習者沒有學習的壓力，時長、時機、場合、回顧遍數都可以由自己控制。
可以想像，如果可汗學院的模式進一步發展，與計算機自適應（CAT）的評估系統相聯系，讓使用者可以通過自我評估實現對學習進度的掌握以及學習資料的精準獲取，那麼它將形成互聯網產品的「閉環」，其優勢與力量將是顛覆性的。
而如果傳統教育的課程模式不革新，課堂形態不脫胎換骨，教師角色與意識不蛻變，那麼學校的存在就只有對現代化學習資源匱乏的學生才有意義；而對於能夠自主獲得更適宜學習資源的學生來說，去學校可能只是為了完成一項社會角色賦予的義務，甚至談不上必要性，也就更談不上愉快的體驗或興趣的驅使了。
大數據的研究可以幫助教育研究者重新審視學生的需求，通過高新的技術以及細致的分析找到怎樣的課程、課堂、教師是能夠吸引學生的。但問題在於，社會發展給予教育研究者的時間窗口並不寬裕，因為有太多人同樣在試圖通過大數據挖掘設法瓜分學生們有限的精力與注意力。而且從某種程度上，他們做得遠比教育研究者更有動力與誠意。
首當其沖的是游戲的設計者——青少年是其主要消費群體。撇開馳名世界的暴雪公司（Blizzard Entertainment），美國藝電公司（Electronic Arts Inc.），日本任天堂公司（Nintendo）等國際巨鱷不談；即使是國內的盛大網路，第九城市，巨人科技，淘米網路等游戲公司，亦都早已組建了專業實力強勁的「用戶體驗」研究團隊。他們會通過眼動跟蹤，心律跟蹤，血壓跟蹤，鍵盤與滑鼠微操作速率等各種微觀行為來研究如何讓玩家在游戲中投入更多的時間，更加願意花真實世界的錢來購買虛擬世界的物品。什麼時候應該安排敵人出現，敵人應當是什麼級別，主人公需要耗費多少精力才能夠將其擊敗，這些變數都得到了嚴格的設計與控制，原因只有一個——大數據告訴游戲創作者，這樣的設計是最能夠吸引玩家持續游戲的。
其次是電影視頻、青春小說等鏈式文化產業。為什麼在網站上看視頻會一個接一個，無法停止，因為它會根據該賬號的歷史瀏覽記錄推算出其喜歡看什麼樣的視頻，喜歡聽什麼類型風格的歌，並投其所好；而暢銷網路小說看似並沒有「營養」，但裡面的遣詞造句、語段字數，故事起伏設定，甚至主人公性格的類型都是有相關研究進行支持——讀者往往並不喜歡結構嚴密、精心設計的劇情——這就是為什麼情節千篇一律的韓劇受人追捧的原因，他們通過收視率的反復研究，挖掘到了觀眾最需要的那些元素，並且屢試不爽。
此外還有許多更強大的研究者，比如電子商務，總能通過數據找到你可能願意購買的商品——他們甚至知道買尿片的父親更願意買啤酒。
這些領域看似與我們教育者並無特別關聯，但是他們與我們最關心的對象——學生卻有著千絲萬縷的聯系。數百年甚至數十年前，學生並不會面對如此多的誘惑，學校在其生活中占據極大比重，對其影響也最為顯著，因此教育者對於學生的控制總是有著充分的自信。但是，當不同的社會機構與產品開始爭奪學生的注意力時，教育者的自信就只能被認為是一種無法認清形勢的傲慢了——因為在這場「學生爭奪戰」中，傳統學校看上去實在缺乏競爭力。
即使教育研究者願意放下身段，通過大數據的幫助來悉心研究學生的需求與個性。但是人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比於商業環境下對研究實效的追逐，教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。在互聯網企業紛紛拋出「首席數據官」的頭銜，向各種數據科學狂人拋出橄欖枝，並且在風險投資的鼓舞下，動輒以百萬年薪進行延聘時，大數據研究的前沿陣地必然仍是在互聯網行業中最轟轟烈烈地開戰。
分析形勢後的姿態，以及投入的力度與強度，或許是教育領域在進入大數據研究時最先需要充分考慮的兩個先決條件。
三、誰在為大數據歡呼：一場關於「人性」研究的啟蒙
孜孜不倦地觀測、記錄、挖掘海量的數據，有朝一日終會推導出或簡約或繁復的方程，以此得以在自然科學的歷史豐碑上留名——數百年來，這種對數據的崇拜早已成為了物理學家、化學家、生物學家、天文地理學家們的信念。而牛頓，貝葉斯，薛定諤等一代代巨匠的偉業也揭示了數據對於科學發現的無限重要價值。
相形之下，社會科學領域的研究就要慘淡地多——他們同樣看重數據，同樣追求統計與分析的「程序正義」，同樣勤勤懇懇地設計實驗與調研，去尋找成千上萬的被試，同樣像模像樣地去嵌套方程……但是幾乎很少有研究結果能夠得到普遍的承認，不管是社會學、心理學、經濟學、管理學還是教育學。
當然，社會科學領域的研究者們遇到的困難是顯而易見的：「人性」與「物性」是不同的，物質世界比較穩定，容易尋找規律；而由人組成的社會極其善變，難以總結。從數據的角度來說，人的數據不如物的數據那麼可靠：
首先是人不會像物那樣忠實地進行回應：誰知道一個人填寫的問卷有多少是注意力不集中填錯的、語文水平不高理解錯的、還是壓根沒打算講真話？此外，人與人本身的差距也大於物與物的差距：兩個化學組成相同的物質表現出各種性質幾乎是完全一樣的，但即使是兩個基因完全相同的雙胞胎也會因為不同的人生經驗，而表現出大相徑庭的行為特徵。
但這些都還並不關鍵，最最重要的是：人無法被反復研究。人不是牛頓的木塊，不是伽利略的鉛球，不是巴普洛夫的狼狗，人不會配合一次次從斜坡上被滑下來，一次次從比薩塔頂被扔下來，一次次流著口水乾等著送肉來的鈴聲。而我們知道，在「科學」的三個標准中，首當其沖的就是「可重復驗證」。
換句話說，我們可以獲得的關於「人性」的數據不夠大，不夠多，不夠隨時隨地，因此我們無法從數據中窺見人性。2002年諾貝爾經濟學獎授予心理學家丹尼爾?卡尼曼（Daniel Kahneman）時，似乎標示著社會科學領域已經接受了這樣一種事實：人類的行為是無法尋找規律、無法預測、難以進行科學度量的。社會科學開始懷疑用純粹理性的方法是否可以解答關於「人性」的種種現象。與此相映成趣的是2012年的美國大選，奧巴馬的團隊依靠對網路數據的精準篩選捕捉到了大量的「草根」選民，而對於其喜好與需求的分析與把握更是贏得其信任，從而在不被傳統民調與歷史數據規律看好的情況下一舉勝出。這跨越十年的兩個標志性事件讓人們對於「數據揭示人性」可能性的認識經歷了戲劇性的轉變。
如今，迅速普及的互聯網與移動互聯網悄然為記錄人的行為數據提供了最為便利、持久的載體。手機，iPad等貼近人的終端無時不刻不在記錄關於人的點點滴滴思考、決策與行為。最最重要的是，在這些強大的數據收集終端面前，人們沒有掩飾的意圖，人們完整地呈現著自己的各種經歷，人們不厭其煩一遍又一遍重復著他們不願在實驗情境下表現出來的行為，從而創造著海量的數據——傳統數據研究無法做到的事，傳統研究範式苦苦糾結的許多難點，都在大數據到來的那一剎那遁於無形。
大數據的到來，讓所有社會科學領域能夠藉由前沿技術的發展從宏觀群體走向微觀個體，讓跟蹤每一個人的數據成為了可能，從而讓研究「人性」成為了可能。而對於教育研究者來說，我們比任何時候都更接近發現真正的學生。
❺ 大數據助力教育督導科學化
大數據助力教育督導科學化_時分析師考試
「收集數據，把數據融入易懂的形式中，讓數據講故事，並且把故事講給別人聽。」這描述的是當下一種時髦的職業，大數據工程師。
「大數據」，當下當仁不讓的「熱詞」。隨著移動互聯網、物聯網的蓬勃發展，大數據時代的信息風暴席捲各個行業領域，深刻影響著人們的思維、生活和工作方式。與傳統數據相比，大數據具有數據體量巨大、數據類型繁多、處理速度快、數據可重復利用、價值回報高等特點，為我們看待世界提供了一種全新的方法，即各種決策和行為將日益基於數據分析做出，而不是像過去更多憑借經驗做出。
大數據的運用，為教育改革和發展，尤其是教育督導的開展，提供了更為科學的依據。
通過運用大數據技術，對海量數據的快速收集與挖掘、及時研判與共享，積累過去、分析現在、預測未來，推動督導決策制定更加科學。通過運用大數據思維，從事件問題的個性中找到共性和關聯，透過現象找到問題的症結，有針對性、有重點地開展督導，並通過教育督導各類共享平台、公開系統的建立，推動督導工作開展更加高效。通過運用大數據思維，創新教育督導方式，可改變督導手段單一、督導效率低下、對被督導對象造成不必要的負擔等現狀，推動督導手段更加豐富。通過教育督導結果公開的常態化，形成倒逼機制，使社會公眾對各級政府履行教育職責、學校規范辦學和提高教育質量等工作的監督有力有為，推動結果運用更加有效。
以開展義務教育均衡發展督導評估認定為例，通過運用大數據手段，我們對申報縣（市、區）的各類報送數據進行對比分析，並運用統計學對學校生均教學及輔助用房面積、儀器設備、師生比等8項指標，科學計算出小學、初中綜合差異系數。2014年本科教學質量評估時，利用網路公開資源對大量數據進行搜集、整理和匯總，客觀分析全國本科教學質量現狀，為有針對性地開展評估工作奠定了基礎。
應當注意的是，從大數據到實際應用，其間要經歷一系列知識轉換、科學分析。因此，如何利用大數據來服務教育督導，將大數據信息轉化成工作成果，推進教育督導科學化，依然面臨挑戰。
充分利用大數據創新教育督導理念與制度，提高督導決策的前瞻性，增強督導機制的科學性是當務之急。大數據背景下，教育督導各項工作變得零散、即時、多元、高效，業務量巨大，如果無視現實情況而只是由決策者憑自己有限的理解、假想、推測「拍腦瓜」決策，或者還是依賴於傳統的調研、座談、聽匯報等長周期且受限於行政程序的方式開展督導工作，效率與有效性將受到質疑。因此教育督導必須運用大數據創新工作理念、推動教育督導適應信息時代形勢，進一步強化「用數據說話」的思維習慣和工作理念，提高教育督導的前瞻性。同時，要從制度框架方面推動督導大數據平台的建設，建立資料庫資源的共享和開放利用機制，打破數字鴻溝、信息孤島等壁壘，形成各級各類教育、各級教育督導部門都能共享的教育督導大數據中心。
充分利用大數據創新教育督導手段和督導結果使用，推動督導方式的現代化、強化督導問責的精準度，是重中之重。教育督導要大膽運用信息技術創新督導方式方法，推動督導手段多元化、現代化。應不斷拓寬督導信息報送渠道，採集更多數量、更多形式、更多角度的督導信息。同時，應充分運用信息技術對各類教育督導報告的項目、結果進行整合分析，形成客觀全面、更具說服力的教育督導結果大數據，准確判斷各級政府在履行教育職責、各類學校在規范辦學行為和提高教育質量方面存在的真實問題，實現有效問責，增強教育督導結果使用的權威性和准確性。
技術的變革，會讓原本難以推動的事情變得簡單易行，大數據的誕生正是如此。期待在大數據的助力下，未來的教育督導工作更現代、更科學！
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❻ 怎樣更好地應用大數據
大數據其實在我們現實生活當中占據了不少的地位吧可以通過互聯網來應用。
❼ 哪個國家率先發布了公共服務大數據戰略
1、服務而不是掌舵。2、提供公共利益和公共服務是政府的主要目的和任務，但不是由政府自己參與生產或壟斷公共服務的提供。3、戰略性的思考，民主的行為。4、為公民而不是顧客提供公共服務。5、並非簡單的責任與義務。6、重視公民，而不僅僅將公民看成是生產力。7、重視公民關系，將公共服務的提供臨駕於「企業家關系」之上。
❽ 大數據時代 將會發生哪些變化
大數據在我國已成為一個新興產業，應用的重點領域集中於金融、通信、零售、醫療、旅遊、政府管理等。作為產業，大數據已經形成初步的產業鏈條，可細分為數據資源型、技術型、應用型三大類別。代表企業有網路、阿里巴巴、騰訊等，同時也誕生了一批創業型公司，如已登陸新三板的迪派無線、多牛傳媒等。有了大數據的支持，政府管理工作將會更高效、精準、科學，並能有效約束公職人員、監督公共資源的使用。國務院辦公廳2015年7月發布的《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》指出，大數據「有利於政府充分獲取和運用信息，更加准確地了解市場主體需求，提高服務和監管的針對性、有效性。」
大數據之於經濟，成驅動增長新動力
大數據正在創新經濟運行模式，將對經濟轉型升級產生重要意義。
大數據已滲入百姓生活的方方面面，柴米油鹽、吃穿住行、學閱娛賞……傳統的生活模式正被深刻影響
具體講大數據對於我們日常的生活非常有意義：一個是現在的汽車擁堵。現在我們擁堵城市超過三百個，全社會問題，非常嚴重，可以說政府沒有一個很 好解決方法。其實我們交通出行過程當中，整個動態交通狀況並不是能夠很好的及時的反映給每一個駕駛員，導致我們的出行有很多盲目性。大家都使用導航，在我 看來就是告訴你從哪裡到這兒怎麼走，路上什麼問題，擁堵情況怎麼樣，修路情況怎麼樣，事故情況怎麼樣沒有告訴你，這是一個死的，沒有把交通因素融合進去。 大數據可以把交通數據採集到的信息告訴我們規劃未來城市幾點到幾點的整個通行情況，給出行者提供一個非常好的東西解決我們應用問題。保證我們維修過程當中 遇到問題，包括我們在停車過程中遇到問題等等，圍繞我們汽車使用生態環境確確實實大數據給我們提供一個很好的解決方法。 車聯網這一個概念引入中國已經有幾年。但推廣情況不是很理想。隨著大家整個行業，特別我們發展趨勢認識的提高，我們在做後市場，提供解決方案這樣一些企業 會有更多發展機會，不再從事重資產，重投入，資源消耗比較大的產業，更多把我們有效投入集中真正推動社會進步和發展的領域里，會有更廣闊天空，可能作為我 們中小企業能夠有更多的機會，這是我個人的觀點，謝謝。 第二個是大數據時代信息採集、收集和整理過程當中對個人隱私保護。說實話我們做車聯網項目時碰到最頭疼問題是怎麼有效保護我們客戶個人信息。作 為一個企業來講，我沒有義務幫助政府做任何事情。當然大數據時代很多數據產生資源，能力，渠道不在我們這些企業手裡面，而是在政府資源控制下。我個人認為 大數據時代如何處理好這個問題是大數據這樣一種新的商業模式或者說推動經濟發展能否成功一個非常重要的基礎，就是能夠得到全社會，全體公民認同和支持。最 終毫無疑問政府一定要出台一些相關法律有效保護個人隱私權。 這里頭也說一點題外話，曾經跟公安部有關朋友坐一起交流，感覺我們現在對公民隱私權保護方面亟待加強，因為我們政府這么多年之後習慣對這些東西不經意，不 在意消費者或者公民的感受。隨意採集涉及到個人隱私的東西，採集和發布時對公民沒有尊重。我想隨著社會發展對民意意識提升方面是不斷改善的，這是毫無疑問 大數據時代應該高度重視的一個問題。我個人非常支持創造一個好的環境，在發展同時有效保護好我們公民隱私。我就把這個問題簡單說到這里。
❾ 大數據屬於政府負有提供義務的公共服務嗎
您好，
政府提供的公共服務大致可分為4類：
1、基礎性公共服務。人人都可享受的。如：供水、供電、供氣、基本交通設施（公路、鐵路、機場、公交車等）、基本通訊設施（通訊衛星、有線電視網路、電話網、寬頻網等），郵電、氣象服務（天氣預報、地震預報等）等。
2、社會性公共服務。基本上也是人人可以享受的。如：教育、醫療、科普、普法、衛生、社會保險、環境保護、技能培訓等。
3、經濟性公共服務。主要為經濟發展服務的。如：辦政務服務網站（讓國民了解辦事程序）、招商引資洽談會、高新技術交易平台、融資擔保、中小企業信貸服務等。
4、安全性公共服務。如：軍隊、警察、消防、國安等。
大數據屬於上述的公共服務，政府負有義務提供。
如能進一步提出更加詳細的信息，則可提供更為准確的法律意見。