① “大数据”时代对教育行业的启示

学生成绩上:
优点:大数据时代最主要的特点就是“样本=总体”这样对于学生成绩管理上,能预测出一个越来越正确的趋势与概率,这样可以对症下药 。 然而这个优点也是它的缺点:因为数据是用过去的眼光来看未来的趋势,从而导致了如果过于看重会对一个小群体或是个体带着不发展的眼光来看。

② 如何应对大数据时代的变革机遇挑战

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?
工具抢了人的饭碗?
很多大数据分析工具的设计起点非常高,定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程,功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师,未免有些杞人忧天了。恰恰相反,大数据分析工具不是数据分析师的竞争者,而是协助者。工具本来就是为人服务的,数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能,二者相辅相成,是友非敌。
企业的支持
虽然大数据的概念已经普及,但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队,但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理,数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通,将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时,企业应该建立数据库并部署大数据分析工具,为了能更好地对接用户,也为企业和数据分析师留有足够的空间。
从幕后到台前的转变
以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同,而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话,以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程,是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前,而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者,是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力,还要能提取数据精髓,并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前,这里面会需要许多技能,数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代,数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流,响应时代的需要,数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实,大数据分析工具,数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战,但对于数据分析师来说,未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!

③ 大数据给专业图书馆带来的启示

随着大数据时代的到来,科学数据的产生和积累呈指数级增长,专业图书馆作为社会中储存信息知识、提供信息服务的信息中心,必须主动利用这些变化来进行战略性创新,满足需求,创造未来。

1.建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆

科学向数据密集型科学研究范式转换的成功,标志着一种新的常规科学的形成,必将引发科学研究观念和方法的新突破与新发展,并将对专业图书馆产生新的需求。因此,必须建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆,形成数据与信息融合的互操作架构,让科学研究的整个过程在数字图书馆的电子环境中进行,并对所有人开放,使科学研究的素材、思路、过程和结论得到传播和共享。培养数据密集型科研环境下的数据管理人才“数据是信息化时代的石油”,数据管理人才是数据密集型科研环境下的稀缺人才。全世界的各类海量数据正在源源不断地汇集到美国(或美国公司),这个趋势短期内还看不到转变的迹象。未来国家的核心竞争力将很大程度上依赖将数据转化为信息和知识的速度与能力,而这种转化速度和能力,实际上则取决于大数据方面的技术能力。要保持科学研究的领先地位,国家决策者和科学研究者必须高度关注大数据的趋势。美国国家科学理事会N SB在其发表的《长期保存的数字数据集合:支持21世纪的研究与教育》报告中,提出如何培育和支持被称为数据科学家的新兴科学家群体的问题:“数据科学家包括信息学家、计算机科学家、数据库和软件工程师或程序员、学科专家、数据管理者、数据标引专家、图书馆学家、档案学家等对科学数据资源的成功管理起着关键作用的人们,他们希望自己的创造性和智力贡献得到充分认可”。目前美国需要14万到19万以上具备“深度分析”专长的研究人员,而对具备数据知识的经理人员的需求超过150万。大数据的应用是技术难度极高的集成应用,如需要集成人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等跨学科领域的技术成果。数据科学家是未来10年最具吸引力的职位,数据图书馆员、数据服务馆员等数据管理人才将是数据密集型科研环境下的稀缺人才。

2.建立数据驱动的E-Science服务模式

在E-Science环境下,能否从传统信息服务向知识服务的突破,将是图书馆能否继续生存并保持活力的关键。因此,必须加强对科学数据的重视,认识到开展科学数据服务、提升对科学数据组织和挖掘能力,对科学研究及图书馆竞争力的重要意义。专业图书馆应针对海量数据需要长期存储的需求,为科研人员提供最佳信息和技术服务,融入用户工作流的数据生命周期。数据驱动的E-Science服务模式将是现代科学图书馆发展的新的生长点。

④ 大数据时代对营销人员有何启发

另外一边,微博账号申请也需要一个邮箱地址。通常来说,同一个邮箱地址意味着版航空公司权里的会员和微博里的会员,应该是同一个人。公司做了一个筛选,合并出十万个用户来。然后一家第三方公司的数据部门介入,主要任务是看这十万航空公司会员的微...

⑤ 大数据时代和传统数据有什么区别

1,无疑,数据信息的大爆炸不断提醒着,未来将会因大数据技术而改变。大数据(Big
data)通常用来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。2009年时,全世界关于大数据的研究项目还非常有限,从2011年开始,越来越多的管理者开始意识到,大数据将是未来发展不可规避的问题,而到2012年年底,世界财富500
强企业中90%的企业都开展了大数据的项目。IDC的研究显示,到2015年,大数据市场前景将达到169亿美元的规模。当前所有企业的商业数据每隔1.2年就将递增一倍。

那么,大数据为什么成为所有人关注的焦点?大数据带来了什么样的本质性改变?为此,与中国计算机学会大数据学术带头人、中国人民大学信息学院院长杜小勇教授进行了访谈。

互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果真的想做,可以来这里,这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿
零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,想说的是,除非想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。

杜小勇教授认为,大数据带来了三大根本改变:第一、大数据让人们脱离了对算法和模型的依赖,数据本身即可帮助人们贴近事情的真相;第二、大数据弱化了因果关系。大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果,在信息复杂错综的现代社会,这样的应用将大大提高效率;第三、与之前的数据库相关技术相比,大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大。

第三、由于能够处理多种数据结构,大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前,计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理,并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低,互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理,立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

⑥ 大数据时代,数据是如何激发设计创造力的

1.许多竞争因素会启示产品的设计决策,共有有六种因素:定量数据,定性数据,战略利益,用户利益,网络利益,商业利益。
2.数据可以帮助设计者优化工具,
3.数据可以决定一项内容的变革

⑦ 大数据时代给大学生带来哪些机遇1500字

大数据对整个社会产生了不可忽视的影响,教育作为社会的子系统,也受到了它的极大冲击。有人曾说,信息化社会,我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现,传统学习方式“遭遇”了挑战。
一、立足当下:当前学习模式概述
学习模式往往受到时代环境的影响,随着科技进步与技术创新,大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种:
第一,师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”,学生把注意力集中在授课教师身上,由教师带着学。学生把教师当作知识的来源,“唯教师,唯书本”,缺乏学习主动性。在大数据时代,大量知识需要自主学习,大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻,一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。
第二,探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始,然后借助各种媒介资源,由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答,之后吸收他人建议,进行修改最终完成。这种学习模式有利于提升学生的思维能力和问题解决能力,相对第一种模式而言,这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。
第三,专题合作学习模式。“学会学习,学会创造,学会合作,学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中,要求学生作为成员参与到学习团队中,完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程,也是有明确责任分工的互助性学习,最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。
二、机遇和挑战:大数据时代对大学生学习模式的双重影响
第一,快速便捷。

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大数据时代有快速化的特点,人们的学习不再受时间和地点的限制,随时随处都可以学习,而且可以走在时代的前沿,第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本,但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制,会影响学习效果与知识更新。
第二,经济有效。大学生的家庭背景各不相同,家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代,很多公开课程都是免费的,只要有学习的时间和需要,经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。
第三,资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点,丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离,所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来,好的学校是稀缺资源,但在不远的将来,由于在线教育的普及,人人皆可上名校将不再是梦想,教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义,还不仅仅是教育机会的增加,更是学习方式的改变。
三、与时俱进:大数据时代大学生学习模式的三大转向
1.由被动学习模式向自主学习模式转变。在传统的学习模式中,学生就像嗷嗷待哺的婴儿,等待着教师的喂养,教师是知识的来源,学生处于“被学习”的状态。这种学习方式没有发挥学生的积极性和主动性,在大数据时代是必然被淘汰的。自主学习,又称自我调节学习,由齐莫曼首先提出。自主学习不等于自学,需要有教师的引导,但学生是学习的主体。布鲁纳发现学习理论认为,学生学习的过程就是主动地不断地探索寻找问题答案的过程。大数据时代背景下,学习资源丰富多样,教师和书本不再是知识的唯一来源,学习者只要有需要、动机和行动,随时随处都可以学习。
2.由单一学习模式向融合学习模式转变。传统教学以一种教学模式应对所有的教学问题,传统学习以单一方式应对所有的学习问题。随着时代的发展,融合式学习模式应运而生。融合式学习模式包含了在线学习与线下学习、自主学习与集体学习、课堂学习与自主探究等多种学习方式。融合式学习模式具有以下特点:学习由教师驱动转变为学生驱动;学习的出发点是精确的学习者状态,包括学习者已有的知识结构、学习风格等;学习目标与学习者初始状态的差异,决定了学习模式与学习方法。
3.由知识本位向思维本位转变。知识本位的学习观认为知识是第一性的,获取已有知识结论是其追求的终极目标,学习过程被看成是单一的认知过程。思维本位的学习观不再以知识为学习的唯一目的和终极目标,更重要的是获得思维方式以及能力的提升。大数据时代的知识是海量的、复杂的,耗尽一生也无法穷尽所有知识,学生最需要学习的是有价值导向和问题意识的思考能力,而不仅仅是具体的知识。单纯追求知识的学习是机械的,有可能让人沦为知识的奴隶,成为学习的工具,缺乏人性和人文气息。当代大学生是创新人才的主要来源,形成思维本位的学习观对其创新能力的形成具有重要作用。
总之,大数据时代下大学生学习模式的转变是个复杂过程,这种趋势已经初现端倪,未来的发展更需多方面的合力。

⑧ 纪录片《互联网时代》对互联网健康发展有什么启示

互联网时代完整复的看完过,看制的是激动人心,分5集,时代,浪潮,能量,再购,崛起,这部纪录片讲述从互联网的起源到互联网未来发展,我认为这是浮躁社会对我们走过路的一次回顾,是对我们人类的一次总结和反思,互联网到底带来了什么变化,简直它就是一个时代,我们发明互联网是个伟大的壮举,但是互联网带来的很多问题,纪录片也详细做了描述,各种危险事情都是历历在目,互联网到底带来了什么,好处还是坏处,这个没有人现在可以确定,反正互联网带我们进去了一个新的时代,把人类推进了一大步!

⑨ 互联网时代的到来,你从中收到那些启发

  • 启发1:

    互联网时代首要的是知识理念和电脑,其次用自己的一套东西利用互联网的这个平台去发挥自己的特长,最后我想说是,是人利用这个互联网而不是互联网利用了人。

  • 启发2:

    跟着潮流走,不需要准备。

  • 启发3:

  • 学好外语呗。

  • 启发4:

    我最初接处电脑也不太会使用,然后慢慢的学习用法,渐渐的增长知识,还有好多功能没弄明白,还要学习更多更多用法,继续努力吧!

  • 启发5:

    普及电脑,恶补知识

  • 启发6:

    发挥自己个性,独特的别人不能复制的个性,当个手艺人