1.简介一下当前这个项目 能够介绍一下你写的项目: 我们这个大数据项目主要是解决了教育行业的一些痛点。 首先，受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。 但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 有鉴于此，我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。 所以，我们的技术解决了企业的三大痛点。一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。 大白话：作用是使数据能够有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。层次清晰、依赖关系直观。 5.项目中有做按照主题分析吗？
如果觉得文章写得好，如果你想要博客文章中的数据，请关注公众号：【数据分析与统计学之美】，添加作者【个人微信】，进群和作者交流！ ）、市（地区）、区（县）分别提取出来 6、高级筛选应用操作(很重要的功能) 7、横向查询(很有代表性) 8、Excel自定义排序 9、利用Excel函数完成“业绩提成”的计算 1、用颜色标记重复值 ① 选中数据，点击数据–>分列，并完成如下操作 ② 当出现如下界面，完成如下操作 ③ 当出现如下界面，直接点击“完成” ④ 效果如下 6、高级筛选应用操作(很重要的功能) 1）将数据源业务部门为 ② 点击数据–>高级，当出现如下界面，完成如下操作 ③ 依次选择“列表区域”、“条件区域”、“复制到” ④ 效果如下 7、横向查询(很有代表性) 我们提供了3个思路，供大家参考。 操作如下： 关于int()函数的用法，可以参考我的另外一篇文章，查看int()函数的用法。链接：Excel函数大全
适用于业务初期的行为分析、经营策略等分析查询场景，首购限时10元，快来抢购吧！
但是身处科技、金融、军事、体育强国的美国现在似乎是把体育玩到了一个新的境界，那就是：“大数据驱动的体育”。 中文大约翻译为“球员贡献度”吧，可以看出公式极复杂，大致的意思是把一个球员整场比赛的得分，阵地战得分，罚球得分等主动得分，助攻、抢断等技术指标加权相加，减去犯规、丢球等负面的技术指标……说实话，这个指标恐怕就是在教练员那里有用吧 有了这样的严格、精细地量化，就有了科学的态度，也就有了科学的指导思想和手段， 这些数据不单单是为NBA的教练员来策划比赛，或者老板们决定球员生杀的时候用的，NBA非常聪明，把这些数据开放出来，让大家都对它们感兴趣 ，后台使用了SAP HANA这样的内存分析数据库，以应对网站数以万计的访问者的访问，提高随机、灵活查询的速度，提供了一种前所未有的用户体验，对上百个指标的不同过滤、统计、排序等等，可以定制分析报表，而不需要大量固化报表格式和场景 一个看似并不“高科技”的体育项目，都可以如此利用“大数据”的手段，以提供非常优秀的用户体验，从数据收集到数据统计和挖掘，到优秀的数据展现，非常值得我们的企业们学习。
图表 2：2016年7月大数据企业募资轮次分布 ? 数据猿制图 大数据助力智能教育 从本月融资单笔金额来看，智能教育行业成为投融资的一个亮点，分豆教育集团融资4亿元，用于教育领域大数据云计算的分布，虽然上半年也有几家教育行业的企业获得融资，但融资金额与分豆集团相差较远 ，可见教育行业的大数据应用越来越受到投资界的关注。 智能教育行业是以人工智能、云计算和大数据为基础，改变传统的教学场景和学习方式，实现优质教育资源共享，提升教学效率，提供个性化教学与服务，实现因材施教，从根本上扩展了教育的理念、模式，真正为传统教育插上了互联网的翅膀 智能教育的大数据分析系统以学生为中心，按照教、学、测三个环节组织线上学习内容与学习过程，将学生、教师、家长、机构四类用户群有机整合在智能学习管理系统中，各司其责，相互作用，实现了个性化的课堂教学、家庭辅导和自主学习管理环境
汇总分析 查询“每个用户第一个订单”，涉及到“每个”，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的要用“分组汇总”解决该类问题。 按用户id分组（group by），第一个订单的记录是指“下单日期”这一列最小的值（汇总用min函数） image.png 查询结果： 2. 而题目要求如果同时下单了包含多个课程的订单，则按照“语文、数学、英语”顺序排序。 这就要获取到表里的其它数据。可以把上面查询结果作为表a1，和“课程销售订单表”（记为表a2）进行多表联结。 自定义排序 按照“语文、数学、英语”顺序排序，涉及到自定义排序：order by field()的使用。 【本题考点】 1.涉及到“每个”的问题，要想到《猴子从零学会SQL》里讲过的用“分组汇总”或者“窗口函数”来解决 2.考查对多表联结的应用 3.考查对order by中自定义排序的使用 推荐：如何从零学会
提出问题 对这些数据做描述性统计分析也可以获取一些有价值的信息，首先提出问题： 1. 两院校课程分布如何？ 2. 两院校学生分布如何？ 3. 两院校学生课程完成情况如何？ 三. 数据清洗 1. 选择子集 由于数据所含字段较多，根据分析所需对其他无关数据进行隐藏，选择相关数据另存到新的工作表中，方便进行下一步操作。 2. 列名重命名 此数据中列名为英文，将其改为中文。 3. 数据分析可视化 1.利用数据透视表，对两校课程进行分析，如图1所示，两校课程分为四类： Computer Science（计算机科学 Government, Health, and Social Science image.png 图1 各主题课程数量分布条形图 进一步对Harvard和MIT的课程进行分析，结果如图2、图3所示，Harvard的课程中人文、设计、宗教和教育类课程占比较大，MIT的课程中科学、 ） Science, Technology, Engineering, and Mathematics（科学、技术、工程和数学） 其中Harvard的课程中人文、设计、宗教和教育类课程占比较大，MIT的课程中科学
大数据分析能够帮助确定临床治疗、处方药剂以及公共卫生干预对于特定或广泛群体的效果，并对传统研究方式提供参考。 传统意义上，健康数据的隐私政策都力求在临床信息被分享与分析的同时保护相关患者的个人身份信息。而逐渐地，基于特定群体或人群的数据将在临床症状出现前或出现后不久被用于确定疾病的类型。 运用大数据来改善健康状况需要先进的分析模型来摄取包括生活方式、基因组、医疗与财务数据在内的多种信息。生活方式与健康状况之间的紧密关系意味着个人数据与医疗保健数据之间的界限已经开始模糊。 与医疗保健一样，青少年在与数字教育平台的交互中表现出的部分数据是极其私密的个人信息，这些数据包括对于特定学习方式的偏好和他本人相对于其他学生的表现。 ： 联邦政府必须通过法规确保学生的数据恰当共享或使用，尤其针对几种在同一个教育环境下的数据 5 发展技术以阻止歧视： 联邦政府首席公民权利和消费者保护机构应当发展技术专长，识别通过大数据分析而对受保护阶层产生歧视性影响的做法和结果
通过运用大数据技术，对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，积累过去、分析现在、预测未来，推动督导决策制定更加科学。 以开展义务教育均衡发展督导评估认定为例，通过运用大数据手段，我们对申报县（市、区）的各类报送数据进行对比分析，并运用统计学对学校生均教学及辅助用房面积、仪器设备、师生比等8项指标，科学计算出小学、初中综合差异系数 2014年本科教学质量评估时，利用网络公开资源对大量数据进行搜集、整理和汇总，客观分析全国本科教学质量现状，为有针对性地开展评估工作奠定了基础。 应当注意的是，从大数据到实际应用，其间要经历一系列知识转换、科学分析。因此，如何利用大数据来服务教育督导，将大数据信息转化成工作成果，推进教育督导科学化，依然面临挑战。 同时，应充分运用信息技术对各类教育督导报告的项目、结果进行整合分析，形成客观全面、更具说服力的教育督导结果大数据，准确判断各级政府在履行教育职责、各类学校在规范办学行为和提高教育质量方面存在的真实问题，
奥鹏教育的龚亚勋先生特意为大家分享了关于教育大数据工作的一些心得体会，以及一些教学方面的工作。 奥鹏教育的龚亚勋先生特意为大家分享了关于教育大数据工作的一些心得体会，以及一些教学方面的工作经验。 分享要点如下： 主要分为四部分，第一部分是我对整个教育大数据观点的一些理解分享。 第二部分是奥鹏在教育大数据一些具体实践，第三部分是我们公司的核心问题，跟K12差不多，就是如何通过大数据来提升教育质量，最后一部分是我专门为这次分享会、讨论会列出的问题的观点。 大数据在其他行业都有了很多成熟的应用，相信今天来的各位都很清楚，我也就不细讲了，我认为整个教育活动中产生的数据都是大数据。 第二部分，教育大数据有哪些？ ? 从我们的实践来看，有了数据能够做一些简单的分析，就能起到非常大的作用。一开始不用去追求特别先进的东西，把数据分析做好了就可以起到非常大的作用。
大数据时代的来临，为高等教育研究的范式转变带来了机会。 如何能有效地将巨量的数据资源转化为丰硕的教育研究成果，应用于改善教育的决策与实践，对教育研究界来说意义重大。 大数据被喻为“第三次浪潮”，其价值已得到商业领域的充分证实。然而，如何把沉睡的数据资源变成具有增值性的生产要素，是教育研究生产的预备步骤。 首先，作为生产要素的数据应具有明晰的价值性。 云计算为存储和利用大数据提供了便利，却仍旧需要对维护与储存的平台系统进行支持。这部分器材造价不菲，且对环境也有一定要求，对巨量的教育数据搜集需要对应的财政投入保障。 大数据的优势就在于其可以充分地捕捉微观个体特征来进行分析，实现所谓的互动和可视化服务。未来的研究理应是服务友好型，而不再是板着脸说理论。 第四步，产品的转化与传播。 但在不断肯定大数据改变我们的研究范式之时，我们也需要提前思考一些问题：大数据的实时更新、动态分析对整体形势的判断是否足够准确？会不会形成依赖而低估经验的价值？会不会消磨我们的创新力？
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。 大数据分析模型 ? （3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
从下赛季开始， MLS将采用阿迪达斯的miCoach精英系统技术， 把场上球员的数据（如心率， 速度， 加速度， 奔跑距离， 场上位置， 运动强度等指标）实时地传送到教练手中。 在全明星赛上的数据显示， 莫罗的运动强度排名第6 ， 整体速度位于第2位， 而总奔跑距离并列第4， 为2.1英里（约3.4公里）。 莫罗说， 有些球员希望在比赛中就能看到球员的数据分析。 如果下赛季采用miCoach精英系统， 他更希望能够在赛后看到自己的数据进行分析， 而不是在比赛中调整。 “当然， 这取决于教练给我们看多少数据。” 莫罗说“我不太愿意在比赛中就看我的数据， 我还是希望按照我喜欢的方式去完成比赛。当然，教练们采用了这些工具 如果中场休息的时候， 我的体能教练跟我说我没有尽力比赛而我觉得我已经尽力了。 “我很高兴下赛季能采用这套系统”莫罗说“人们可以按照他们想要的方式来使用这种工具， 有的人愿意在比赛中看到数据， 而我则希望通过数据分析来提高自己的训练水平。 大多数认真的运动员都会这样想的。
最近休息了一段时间，也准备了新的课程,经过两个月的筹备，我把数据分析这一块内容已经做了一下整理与总结，最近公众号会出一个数据分析专题了. 很多教程数据分析写得比较复杂，我希望自己能写一个比较简单的数据分析专题，让人人能上手! ? 数据分析这一块呢，就是说如果说跳过基础就来讲，讲了只有自己懂，别人不懂, 对读者并无多大用处.所以我就避免这一块问题，我讲的专题就是说每个人能看到我的教程。 说做事情只是自己懂，没有达到一个传播的效果，那个只是自己在娱乐，我希望我做的这个数据分析教程，每个人都能看得懂，只要你按照我的教程来，循序渐进，你就会有所收获。 「从0到1」Python爬虫专题完结版 数据分析教程纲领 第一弹: Python数据分析入门及安装教程 numpy基础 numpy进阶 pandas基础 pandas进阶 数据可视化 numpy与pandas
2017年08月16日，由数据猿、HCR慧辰资讯双方联合主办的主题为“大数据助力个性化教育”活动在酒仙桥东路电子城科技园隆重举行。 飚众科技的黄宋华先生特意为大家分享了在实际运营和学校的结合过程中的一些实际案例，以及我们的大数据分析能力如何在学校应用下去。 飚众科技的黄宋华先生特意为大家分享了在实际运营和学校的结合过程中的一些实际案例，以及我们的大数据分析能力如何在学校应用下去。 大数据的精准教育 ? 主要给学校和教育局以及家长提供可视化的、数据化的方案，因为现在很多学校，绝大部分学校都是使用传统的教育方法，从而提升学生的成绩。再就是最后一公里的线上、线下的落地服务。 对教育局来讲，我们来给他做数据的分析，对家庭来讲，我们给他提供个性化、一对一的提升方案，对学校来讲，我来提供针对性的升学率的提升方案。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含疫情期间有关全球学校关闭的信息，例如关闭状态和日期。它还包含在全球各个国家/地区的各级学校就读的学生人数。 1. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。 7.jpg 大数据处理的整个流程，可以划分为几个阶段：数据储存、数据计算、数据分析挖掘、数据可视化等。 其中数据存储和数据计算的阶段，通常由大数据开发岗位完成；数据分析挖掘、数据可视化阶段，则主要由大数据分析来完成。 2.jpg 大数据分析 大数据分析，主要工作重点在数据建模与分析，更多注重的是数据指标的建立，数据的统计，数据之间的联系，数据的深度挖掘和机器学习，并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。 1.jpg 关于大数据与数据分析，大数据开发岗和分析岗，以上为大家做了一个简单的对比了。
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