浅谈大数据在教育管理中的应用

第一篇：浅谈大数据在教育管理中的应用

浅谈大数据在教育管理中的应用

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。

学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。

如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。

大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

大数据的应用在教学管理方面，较之传统的教学，更加高效、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。大数据时代的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。

第二篇：大数据在教育管理中的应用

“大数据前沿技术及应用”专题研修活动

大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。请结合实际，谈谈大数据在教育管理中的应用。（考核要求：内容充实，原创，800字以上；提交得20分，辅导教师评分20分，满分40分。）

最近几年，在我们的教育界中，有那个几个关键词是那么的火，例如翻转课堂、微课、慕课，当然还有大数据，这些都是我们现在甚至将来的教育趋势。翻转课堂、微课、慕课现在我们正如火如荼地进行着，大数据在一些地区和学校也开始试点应用。我个人认为大数据在我们的教育管理应用中发挥着重要作用，主要体现在哪？下面就结合实际情况，谈谈自己的一些粗浅想法：

1、现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。

2、在我们的教育领域，有着很多的数据，比如平均分、升学率、就学率等。使用大数据来分析问题，要比传统数据来得更科学，更方便，更有价值，能很好地帮助信息收集方获取精准材料，从而做出更准确的教学分析。如教师可以通过平台统计出学生的普遍的答题情况，大数据可以让教师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生掌握得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。

3、其实利用大数据也可以开发一些智能数字教科书。简单来说，就是学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。

所以，我认为当进入大数据时代后,我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响，就让我们以积极的态度迎接大数据时代的来临吧！

开展智慧课堂研究，探索智慧课堂建设 探索智慧课堂教学如何更有效地激发学生学习兴趣，发展学生数学思维

1.全体教师认真学习有关智慧课堂的网络培训视频，发表感想评论； 2.集体备课，然后每位教师根据自己对智慧课堂的感悟上交一篇数学教学设计； 3.上传教学优质课例，开展听课研讨活动。

科程名称：张齐华讲座《数学课堂的新“常态”》 活动时间：2017-09-30 至2017-11-15 学段/学科

小学

数学

选用教材：人教版五年级《用数对确定位置》、六年级《圆的认识》和一年级《认识1-5》

观摩要求：请各位教师在观看过程中认真做好笔记，把自己的一些感受体会记录下来并实践用于自己的教学当中去。

第三篇：大数据在教育行业中的应用

1.大数据在实验室管理方面的应用

海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。

2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。

另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。

2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用

经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。

广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络行为、发表的言论和帖子、对网络资源的兴趣偏好是什么等等，从而有效掌握学生的上网行为动态。

随着计算机技术的迅速发展，大数据时代的网络行为已经成为当前学生校园生活中的一项重要活动内容，正在悄然的改变着学生的学习和生活。因此，深入研究学生网络行为，理性分析学生网络行为特点，动机和需求，以及如何引导学生合理运用网络资源，树立健康的上网理念，构建有益的校园网络环境，已经成为目前学校研究的重要课题。

3.数据挖掘在学习分析及干预中的应用

教育领域已经开发和应用了多款学习分析系统，主要集中在绩效评估、学习过程预测与学习活动干预三个方面。

绩效评估: 如美国 Northern Arizona University 研发的 GPS(Grade Performance Status)系统，可实现全校在校大学生的课堂学习绩效评估。该系统能为教师提供最新的学生出勤情况、学生的反馈意见，为学生提供教师的最新评价以及重大事项的提醒。

学习过程预测: 如澳大利亚 University of Wol-longong 研发的 Snapp(Social Networks Adapting Ped-agogical Practice)系统。该系统可以记载和分析在线学习者的网络活动情况(如学生在线时间、浏览论坛次数、聊天内容等)，使教师能深入了解学习者的行为模式，进而调整教学方式，最大化地为学习者提供适应的教学指导。

学习活动干预: 可分为人工干预和自动干预，现在主要集中在人工干预上，借助绩效评估工具和学习活动预测工具，由教师完成学习干预。自动干预是未来学习分析技术发展的方向，大数据将为这一目标的实现提供强大动力。

在教育管理改革方面，学习分析能为高职院校教育管理系统的方方面面提供指导教学管理活动的相关数据。依靠这些数据，高职院校管理部门可以有针对性地完善不足之处，修订教育管理方案，优化教学资源配置，并最终评估修订方案及资源配置情况。

在教学改革方面，学习分析技术能真正意义上营造信息化的教学环境，保证教师提供的学习服务契合学习者个性化学习、协作学习的需要。传统教学模式中，教师无法保证所提供的学习资源能真正满足学生的学习需求，无法适时调整和分配资源，无法提供个性化地学业指导，无法及时了解学习过程中出现的障碍与疑惑。这些问题都限制了高职院校教育改革的深度，而学习分析技术恰恰可以弥补这些缺陷。通过应用学习分析的相关工具和大数据技术，教师可以及时获取学生的学习行为数据，从而支持一种既能体现教师主导作用，又能兼顾学生主体地位的新型教学方式，以最大化地激发学生的潜能，为新世纪培养创新性人才。

在学习方式改革方面，学习分析技术的作用在于: 自动识别学习情境，能够从大量纷杂的数据中自动分析出学习者的特征信息，根据其需要推送适应的目标资源，并提供学习建议以协助学习者修订自己的学习任务；学习者可以实时调整自己的学习计划，预约辅导以解答学习疑惑；在特定情况下，还可以通过锁定学习者所在地理区域、学习特点等因素划分学习小组，以满足个别学习者的协作学习需求。此外，学习分析能为在校学生提供个性化的学习指导建议，以帮助学生规划在校学习路径，明确其学业成就的期望。

4.大数据在课程建设方面的应用

大数据时代学习者在数字化学习过程中留下很多数字碎片，通过分析这些数字碎片，我们将会发现学习者的各种学习行为模式。梁文鑫指出：大数据对课堂教学带来的主要影响是使教师从依赖以往的教学经验教学转向依赖海量数据教学分析进行教学，使学习者对自我发展的认识从依赖教师有限理性判断转向对个体学习过程的数据分析，从而使传统的集体教育转向对学习者的个性化教育。

目前流行的大规模在线开放课程（Massive Open Online Course，MOOCs）教育，MOOCs 教育被寄予厚望的主要原因是学习分析技术和大数据对它的支持，有了学习分析和大数据技术，优质的教学、课程资源和服务等通过数据真实客观的被呈现出来。比如：对每一门课程资源和支持服务系统的建设和维护都建立在学习者使用过程的数据分析基础上，从而使提供的课程内容更符合学习者的需求、教学指导更具有针对性，进而提高了学习者的学习积极性，促进了学习成功的实现。学习者在 MOOCs平台上学习时，教师和程序可以通过大数据对学习者的学习行为进行理性干预，比如：通过预测认知模型为学习者自动提供适合的学习内容和学习活动方案，通过作业情况、留言板以及讨论区的问题讨论情况可以发现存在学习困难的学习者，以确保可以及时对其学习进行有效干预等。

大数据的应用可以实现大规模在线教育的同时可兼顾学习者的个人需求，大数据对海量数据的高速实时处理技术可以为在线教育平台实时洞察学习者的变化、把握学习者的需求、提高学习效果提供支持，还可以对学习过程中产生的不相关信息进行深度分析，以预测和把握学习者的需求变化。

5.大数据在助学贷款方面的应用

国家助学贷款始于2000年，此后,全国各地普通高等院校陆续开办国家助学贷款业务。但由于政策设计的缺陷、学生个人的诚信缺失、银行的积极性等多方面的问题,贷款业务开展出现较大差异东部好于西部,南部优于北部,部属院校高于地方院校。年国家修正贷款政策,加大贷款工作力度和政策扶持力度,国家助学贷款工作才得以继续进行。但国家对家庭经济困难学生没有给出界定,更缺乏界定标准,因此各高校在确定助学贷款资助对象时,只能依靠学生个人陈述、老师自己的判断、同学之间的投票等方法对困难学生加以界定,以致帮困助学工作困难越来越多。同时,由于信息沟通缺乏有效的渠道,管理缺少统一的工作平台,很大程度制约了贷款工作的开展,影响了学校、银行工作的积极性。缺少信息的沟通,造成信息的不对称,也影响了工作的开展,出现管理的滞后。

2005年，郑爱华作为课题负责人,组织完成校内课题“济南大学帮困助学问题及对策研究”,主持申报了山东省科学技术发展计划软科学科学项目“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”,同年获得立项,项目编号：B2005016。

助学贷款决策支持系统是济南大学研究的山东省省级课题“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策研究”的子课题之一。目的在于通过该系统,建立家庭经济困难状况指标评价体系,包括评价指标的设立、指标分值的量化、最后计算机进行决策计算,输出决策支持的结果,帮助学校确定贷款资助对象,建立贷款信息数据仓库，并将贷款信息通过计算机进行处理,实现快捷、方便、及时、准确的数据动态管理,克服银行、学校、学生、主管部门之间的信息不对称问题，实现科学决策、信息化管理的目标，有利于山东省助学贷款工作的健康发展,有利于减轻学校贷款工作的管理难度,降低贷款成本,为帮困助学工作开辟有效的途径。

河北省教育厅学贷中心河北省学生贷款管理中心于2007年开始实施助学贷款信息化建设,将先进的计算机技术应用到国家助学贷款管理工作中,建立“河北省国家助学贷款管理信息系统”,使学生对国家助学贷款的申请、学校对助学贷款的管理、银行对学生申请的审批以及其间的各种信息的交互等都实现网络化。6.基于大数据证据的教育教学决策

在美国，教育大数据为美国政府、教育管理部门、学校与教师做出合理的教育教学决策提供了可靠的证据。整体上，美国建立了严格的教育问责制度，包括利用州教育问责系统(State Accountability Systems)对各州教育发展情况进行全方位评价，借助于学区级评价系统(District-level Evaluation Systems)评价各学区、各学校的整体教育质量，并要求学校与学区要对后进生进行基于数据的支持性学习干预(Data-driven Interventions)。美国联邦政府以及各州政府基于对教育大数据的分析结果评价各州或州内学区的教育进展水平，并以此作为教育投入的依据以及教育政策制定的根据。

美国学校一般利用基于大数据的教育评价支持本校在规划学校整体发展、优化学生管理、制定教学质量改进计划等方面的教育教学决策。据统计，97%的美国中小学利用来自整个年级或整个学校的教育大数据确定学校需要提升的关键领域；分析学生的个体数据以便于分班或安排相关学习支持服务，包括了解哪些学生需要特殊支持或更多支持。47%的美国中小学通过专门的评价人员分析不同教师讲授同一教学内容或同一教师以不同教学策略讲授同一教学内容时产生的数据，评价教师的教学质量并提出教学方式变革计划。而83%的学校在利用教育大数据尤其是本校产生的大数据了解本校教师教学发展的现状与需求，并据此决策如何支持本校教师的教学发展。

学校教师可以利用教育大数据改进与优化自己的教学决策。整体上，教师可以利用大数据分析需要在何种时机对哪些学生以何种方式安排何种教学内容。教师利用本班学生产生的大数据，或同时借助与外部大数据的对比分析，可以深度评价本班学生的学习表现与学习效果，可以有效分析学生的学习偏好与个性化需求，分析学生群体的学习需求，同时也可以利用数据分析哪些学生更适合在一起进行小组学习，分析怎样分组才更合理。对于那些有学习困难的学生，通过对大数据的利用，可以分析出学生在什么环节、什么类型内容学习方面存在问题，分析哪些因素可能在影响学生的学习，这样便于给出适当的学习支持与干预。

那么，大数据从何而来？美国在教育评价的实施过程中主要依托覆盖全美的立体化教育数据网络，同时注重数据质量保障，有效地解决了教育评价“大数据从何而来”的问题。

国家级、州级(State-level)、学区级(District-level)以及校级(School-level)在内的各级各类教育数据系统(Educational Data System)均服务于教育问责体系。这些数据系统之间相互关联，数据互通，形成立体化数据网络，为美国教育评价用大数据的获取提供了基本的依托。

在国家层面，美国有由教育部与各州教育管理部门及一些企业协同创建与发展的教育数据机构EDFacts，建设了“教育数据快线(ED Data Express)”，还有美国国家教育统计中心(National Center for Education Statistics)，主要任务在于与教育部内部各机构、各州教育管理部门、各地教育机构合作提供可靠的、全国范围内的中小学生学习绩效与成果数据，分析各州报告的教育数据以整合成为联邦政府的教育数据与事实报告，为国家层面的教育规划、政策制定以及教育项目管理提供了有力的数据支持。

2005年，美国教育部启动了“州级纵向数据系统项目(The Statewide Longitudinal Data Systems(SLDS)Program)”，旨在帮助全美各州“设计、开发与利用州级纵向数据系统以便有效地、准确地管理、分析、分类处理与利用每一位学生的数据”，至今全美有47个州至少获得过一次本项目资助。

州级与学区级数据系统主要为区域性教育评价提供数据支撑，其中主要包括本州/学区学生的成长数据，教育工作人员在工作方面的安排与准备等相关数据，以及其它关于学与教条件的关键数据，比如教师人数、学生入学率、学生与学生家长及学校教职员工对于学校氛围、条件等方面的评价数据等，认为这些数据直接反映学校与学区在让学生做好毕业准备方面取得的进展情况。各州的教育数据系统基本都具有测量学生的成长(Student Growth Measures)、提供高中学习反馈报告(High School Feedback Reports)、实施学业预警(Warning Systems)的功能。学校常常利用四种类型数据系统来收集、整合教学过程数据或评价数据：一是在校学生的实时信息系统(Student Information System)，其中包括学生出勤率、人口学特征、考试成绩、选课日程等数据；二是数据软件坊(Data Warehouses)，其中保存了学校当前或历史上的学生、教职员工、财政方面的信息；三是教学或课程管理系统(Instructional or Curriculum Management Systems)，支持学校教师接入教学设计工具、课程计划模板、交流与协作工具，支持教师创建基准性评价；四是评价系统(Assessment Systems)支持快速地组织与分析基准性评价数据。7.大数据在招生方面的应用

数据挖掘是一项新兴的技术，是商业智能的重要组成部分。近年来，随着高校数据收集量的不断增加以及教育决策对量化分析结果的愈加依赖，数据挖掘在美国高校管理中的应用呈显著上升趋势。许多研究表明这项技术能帮助大学管理人员更好地分析数据，从而获取潜藏的、有用的信息和知识，最终提高决策效率。

加州大学9所分校在校长办公室的统一协调下通过“综合评审”的原则招收本科生。“综合评审”包括两个步骤：第一步是对申请学生的合格性通过多种方法进行确定；第二步是对合格学生的所有背景、特征及技能进行综合评定，并以此为标准做出录取决定。加州大学虽然保证录取所有合格的学生，但由于有的分校或专业竞争激烈，例如伯克利分校、工程专业等，因此不能保证完全按学生的报考志愿录取。在这种情况下，所有合格、但未被报考分校录取的学生，将被推荐到两所加州大学制定的分校，以确保尽可能录取每位合格的学生。另一方面，这两所分校也通过 录取这些“落榜”的学生来增加其入学人数。由于加州大学的录取审核工作是由各分校负责进行，招生的最后决定到四月初才能见分晓。这时许多学生可能同时接到其他大学的录取通知，并需要在短期内选择自己要上的大学。因此，从吸引合格学生入学的角度来说，这时再向学生推荐这两所大学为时已晚。为了提前做好这一工作，校长办公室招办在一月份申请截止日期之后就对申请学生的录取情况进行预测，并将这些合格但极有可能被拒的学生名单提供给这两所分校，供他们提前向学生宣传学校的情况，鼓励学生来这两所学校就读。校长办公室用来完成这项预测分析研究的工具就是SAS Enterprise Miner数据挖掘技术。

通过这项数据挖掘技术，加州大学可以更有效的招收合格的学生。8.大数据在学习成果评估方面的应用

随着大学教学模式由传统的“行为主义”方式向“构建主义”教学过渡，如何更有效地对学生成绩进行评估也成为广大教师和评估工作人员面临的挑战之 一。除了利用传统的考试方法对学生所学知识进行考核外，越来越多的授课教师侧重对学生的学习行为进行评价，譬如合作意识、创新精神、实践能力，等等。这些评价结果更有利于帮助学生提高学习效率，特别是应用知识的能力。但靠传统的评价方法很难有效地完成类似的评估工作，或者说评估结果的可靠性难以得到保证。近几年来，许多学者尝试利用数据挖掘技术提高评估效度。

哈佛大学的研究人员娇蒂·克拉克（Jody Clark）和克里斯·戴迪（Chris Dede）在这方面的尝试非常值得借鉴和参考。他们通过复杂的教育媒体收集丰富的与学生学习行为有关的数据，然后利用数据挖掘技术对其进行分析和研究。

评估结果的价值体现在：1）完成对学生的形成性评估，为教师及时提供信息反馈；2）完成对学生的总结性评估，以真实的实践表现为基础了解学生最终掌握知识的情况；3）根据学生的个性特征，深层了解学生的学习行为以及学习成效；4）合理评判学生合作学习和解决问题的能力；5）通过对学生的学习行为规律和学习成效之间的“路径”关系进行“挖掘”，洞察学生的学习动态。

9.衢州市柯城区依托大数据为学生“私人定制”成绩单

近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。衢州市柯城区以大数据为依托，为学生“私人订制”成绩单。

2015年开始，衢州市柯城区启动教学质量诊断系统项目，采用CC教学测评系统对每个学生进行数据分析，为学生出具“学业诊断分析报告单”。“学业诊断分析报告单”基于对学生一个学期以来成绩的大数据分析，通过“单科成绩对比图”、知识点掌握情况分析表、知识点的个人掌握率和班级平均做对比表，将学生考试各科目考察的每一个知识点的掌握程度作出相应的分析，从数据中分析学生对知识点的掌握程度，对个人能力如识记能力、运用能力做出综合评价，为学生的学业作出一份细致全面的“体检诊断报告”。“学业诊断分析报告单”为学生提供了知识、能力掌握上的优势和不足信息，学生可通过分析原因，提高学习的针对性和有效性，减少重复的试题训练，进而有效减轻学习负担。教师可通过分析了解学生在知识、能力掌握方面存在的优势和缺陷信息，实施补教性教学，从而提高教学质量，促进学校教学、学生学习方式的改革和发展。10.大数据在学生扶贫方面的应用案列

西安交通大学学生处立足大学生资助工作实际，按照教育部“教育扶贫，十三五期间实现‘精准资助’”的要求，结合陕西省教育厅关于教育精准扶贫的工作思路，扎实开展了一系列“绿色通道”迎新工作：利用大数据完成学生贫困程度的精准识别，通过实地家访将绿色通道延伸到新生家中，开展“知心工程”让资助教育沁入学生心中，建立七位一体的资助系统让学生没有任何后顾之忧。西安交通大学提供给每个贫困生的，不仅是金钱的资助，更是被尊重及自信积极的人生态度。

资助大数据实现精确认定。在新生来校报到之前，通过“西安交通大学家庭经济困难学生综合认定系统”挖掘学生家庭经济困难指数，认定家庭经济困难学生情况，并以此为依据，主动引导特困新生在家中即可通过网上申请“绿色通道”并顺利入学，消除特困生家庭的后顾之忧，在此基础上与各书院共同主动开展有针对性的帮扶工作。

资助全覆盖实现精准帮扶。学校为每一位通过“绿色通道”入学的学生发放全套床上用品“爱心大礼包”，体现学校的关爱。新生入学后学校将陆续通过“奖、助、贷、补、勤、免、偿”七位一体的资助体系给予学生持续资助，确保每一位学生不会因为经济困难而影响学业。学工系统还通过“知心工程”工作体系，全面跟踪家庭经济困难学生情况，建立建全贫困生信息库。今年学校还将特别为建档立卡户新生每人发放一学期的生活费。11.希维塔斯学习”（Civitas Learning）利用大数据帮助学生提高成绩

在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。

现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。其中，“希维塔斯学习”建立了高等教育领域最大的跨学校数据库。

“希维塔斯学习”是一家专门聚焦于运用预测性分析、机器学习从而提高学生成绩的年轻公司。Civitas Learning提供了一套应用程序，学生和老师可以在其中规划自己的课程和安排。“希维塔斯学习”各种基于云的智能手机第三方应用程序（APP）都是用户友好型的，能够根据高校的需要个性化。这意味着高校能聚焦于各自不同的对象，相互不同地用这家公司的分析工具开展大数据工作。

该公司在高等教育领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保留率的主要趋势。通过使用100多万名学生的相关记录和700万个课程记录，这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成绩表现不良的警告性信号。此外，还允许用户发现那些导致无谓消耗的特定课程，并且看出哪些资源和干预是最成功的。

12.电子科大利用大数据寻找校园中最孤独的人

从硅谷到成都，大数据，这个新鲜的话题正在全球同步热传。一场关乎每个人生活、工作和思维的大变革正在悄然发生，大数据时代迎面袭来。

到底什么是大数据？大数据”是“数据化”趋势下的必然产物。数据化的核心理念是：一切都被记录，一切都被数字化。电子科大的周涛解释到，“大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值。”比如，国家电网智能电表的数据可以用于估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势，移动通讯基站定位数据可以用于优化城市交通设计，微博上的关注关系和内容信息可以利用于购物推荐和广告推送„„

他们做过一个有意义的课题——寻找校园中最孤独的人。他们从3万名在校生中，采集到了2亿多条行为数据，数据来自学生选课记录、进出图书馆、寝室，以及食堂用餐、超市购物等数据。通过对不同的校园一卡通“一前一后刷卡”的记录进行分析，可以发现一个学生在学校有多少亲密朋友，比如恋人、闺蜜。

最后，通过这个课题找到了800多个校园中最孤独的人，他们平均在校两年半时间，一个知心朋友都没有。这些人中的17%可能产生心理疾病，剩下的则可能用意志力暂时战胜了症状，但需要学校和家长重点予以关爱。

第四篇：大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用

近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的变化

大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM（社交化客户关系管理）会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准预测出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在

由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料采购更加科学

大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地安排企业的财政支出。其次，利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对采购的原料的附带属性（节能、节水、环保等）进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外，大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能，企业可以采购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化

借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质[3]。大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢[3]。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否使用，如果不能使用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘若品管没有问题则直接进到最后的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则直接报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻

通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的变化，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节约、环境友好、可持续发展，智能化、绿色化的发展趋势得以实现[4]。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广阔的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。

第五篇：数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用毕业论文.

数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用

根据波特的影响企业的利益相关者理论,企业有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中,最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上,还体现在市场上,谁能获得更大的市场份额,谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺,因此,企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变,对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理,就要通过有效的途径,从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析,获得有利于商业运作,提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘,即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持,才使得客户关系管理的理念和目标得以实现,满足现代电子商务时代的需求和挑战。

一、客户关系管理(CRM CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入,改善企业的服务,提高客户满意度,同时能提高员工的生产能力。

二、数据挖掘(DM 数据挖掘(Data Mining,简称DM,简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不

完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。

常用的数据挖掘方法有:(1关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如,某商场通过关联分析,可以找出若干个客户在本商场购买商品时,哪些商品被购置率较高,进而可以发现数据库中不同商品的联系,进而反映客户的购

买习惯。(2序列模式分析。它与关联分析相似,其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果关系。例如,可以通过分析客户在购买A商品后,必定(或大部分情况下随着购买B商品,来发现客户潜在的购买模式。(3分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型,以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如,银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况,可对给定用户进行信用风险分析。(4聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上,聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组,并对顾客的购买模式进行描述,找出他们的特征,制定针对性的营销方案。(5孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象,它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如,银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗,电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。

三、数据挖掘在客户关系管理中的应用 1.进行客户分类

客户分类是将大量的客户分成不同的类别,在每一类别里的客户具有相似的属性,而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类, 针对不同类别的客户,提供个性化的服务来提高客户的满意度,提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如,保险公司在长期的保险服务中,积累了很多的数据信息,包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入,以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来,以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中,大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性,因而形成了具有共性的客户群体。经过数据挖掘的聚类分析,可以发现他们的共性,掌握他们的保险理念,提供有针对性的服务,提高保险公司的综合服务水平,并可以降低业务服务成本,取得更高的收益。

2.进行客户识别和保留

(1在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户

这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析,从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型,然后对每一个测试样本,用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较,如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可,就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如,图书发行公司利用顾客邮件地址数据库,给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述,包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述,顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时,就对该新顾客的购买倾向进行分类,以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。

(2在客户保留中的应用

客户识别是获取新客户的过程,而客户保留则是留住老顾客、防止客户流失 的过程。对企业来说,获取一个新顾客的成本要比保留一个老顾客的成本高。在保留客户的过程中,非常重要的一个工作就是要找出顾客流失的原因。例如,某专科学校的招生人数在逐渐减少,那么就要找出减少的原因,经过广泛的搜集信息,发现原因在于本学校对技能培训不够重视,学生只能学到书本知识,没有实际的技能,在就业市场上找工作很难。针对这种情况,学校应果断的抽取资金,购买先进的、有针对性的实验实训设备,同时修改教学计划,加大实验实训课时和考核力度,培训相关专业的教师。

(3对客户忠诚度进行分析

客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息,如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化,据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新,以便留住老顾客,吸引新顾客

(4对客户盈利能力分析和预测

对于一个企业而言,如果不知道客户的价值,就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言,其价值是不同的。研究表明,一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的,这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户,就需要按照客户的创利能力来划分客户,进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化,帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析,找出对提高企业盈利能力最重要的客户,进而进行针对性的服务和营销。

(5交叉销售和增量销售

交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段,目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动,目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的,客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益,公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件,判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向,以达到交叉销售和增量销售的目的。例如,保险公司的交叉营销策略:保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的,否则会造成用户的反感。

四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤 1.需求分析

只有确定需求,才有分析和预测的目标,然后才能提取数据、选择方法,因此,需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测,还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估,确定

是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求,然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。2.建立数据库

这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先,要进行数据收集和集成,其次,要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源:客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载,形成数据仓

库，并通过 OLAP 和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。3.选择合适的数据挖掘工具 如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转 化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联 规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应 用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属 于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量 中发现某些联系。4.建立模型 建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型 的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较 好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通 过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未 来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需 要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最 合理、最适用的模型。5.模型评估 为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模 型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用 户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。6.部署和应用 将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取 必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用 系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当 的调整，以使模型适应不断变化的环境。参考文献: [1]罗纳德．S．史威福特．客户关系管理[M]．杨东龙译．北京：中国经济 出版社，2002 [2]马刚:客户关系管理[M]大连：东北财经大学出版社，2008