【正文】 同樣也折射出相當(dāng)多的問題，系統(tǒng)運(yùn)行速度方面、系統(tǒng)安全方面、信息采集、算法優(yōu)劣、等等。人臉分析模塊采用深度學(xué)習(xí)框架CNTK做人臉檢測(cè)、人臉對(duì)齊，使用opencv圖像處理。技術(shù)分析本系統(tǒng)主要是幫助商家做出更加合理的決策為客戶提供更有好多服務(wù)。如果有了充分的數(shù)據(jù)，便可以發(fā)掘更多的教師特征和學(xué)生成績(jī)之間的關(guān)系，從而為挑選教師提供更好的參考。但總的來說，教育分析學(xué)和教育數(shù)據(jù)挖掘仍然是較新的研究領(lǐng)域，相對(duì)于其它數(shù)據(jù)挖掘的交叉領(lǐng)域（如生物信息學(xué)），面向在線教育數(shù)據(jù)的分析研究剛剛起步，存在很多問題與挑戰(zhàn)，等待計(jì)算機(jī)科學(xué)家和教育學(xué)家攜手應(yīng)對(duì)。結(jié)束語(yǔ)：作為新興的交叉研究領(lǐng)域，計(jì)算教育學(xué)和教育數(shù)據(jù)挖掘目前正處于蓬勃發(fā)展的階段。這樣，大數(shù)據(jù)的可視化請(qǐng)求的處理流程可概述為，先執(zhí)行大數(shù)據(jù)檢索服務(wù)或者大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，再將其結(jié)果數(shù)據(jù)輸入到可視化型數(shù)據(jù)服務(wù)中，最后輸出可視化腳本或包含可視化腳本的網(wǎng)頁(yè)腳本。數(shù)據(jù)服務(wù)，目前，對(duì)外提供大數(shù)據(jù)服務(wù)的既有政府、企業(yè)，也有科研機(jī)構(gòu)，其提供的數(shù)據(jù)服務(wù)集中在數(shù)據(jù)查詢 / 驗(yàn)證服務(wù)，面向企業(yè)的數(shù)據(jù)分析服務(wù)和數(shù)據(jù)集市。數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析在方法論上需要解決的課題首先就在于 ：如何透過多層次、多維度的數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)對(duì)于某一個(gè)人、某一件事或某一種社會(huì)狀態(tài)的現(xiàn)實(shí)態(tài)勢(shì)的聚焦，即真相再現(xiàn)；其中的難點(diǎn)就在于，我們需要洞察哪些維度是描述一個(gè)人、一件事以及一種社會(huì)狀態(tài)存在狀態(tài)的最為關(guān)鍵性的維度，并且這些維度之間的關(guān)聯(lián)方式是怎樣的等。數(shù)據(jù)服務(wù)通過提供一個(gè)抽象層，為用戶隔離了異構(gòu)數(shù)據(jù)源的復(fù)雜性，使其能夠以統(tǒng)一的方式訪問或更新數(shù)據(jù)。教育中最近的趨勢(shì)是允許研究者積累大量尚未結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（unstructured data）?？偨Y(jié)起來就是教育數(shù)據(jù)是分層的（hierarchical）。特別是潛在知識(shí)評(píng)估，作為一種對(duì)學(xué)生知識(shí)掌握情況的評(píng)價(jià)手段，能夠更為客觀地對(duì)學(xué)生知識(shí)掌握情況及能力水平進(jìn)行評(píng)測(cè)，在 MOOC 平臺(tái)等在線教育乃至傳統(tǒng)教育領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。從大數(shù)據(jù)的特征入手，給出了大數(shù)據(jù)的處理流程，分析了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化的要點(diǎn)，給出了教育大數(shù)據(jù)的應(yīng)用模式，從個(gè)性化課程分析、教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)測(cè)學(xué)生的考試、為教育決策和教育改革提供參考、幫助家長(zhǎng)和教師找到適合孩子的學(xué)習(xí)方法五方面論述了大數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)踐。2）做數(shù)據(jù)可視化時(shí)，上述的五個(gè)方法經(jīng)常是混合用的，尤其是做一些復(fù)雜圖形和多維度數(shù)據(jù)的展示時(shí)。例如：a: iOS手機(jī)及平板分布b: 人人網(wǎng)用戶的網(wǎng)購(gòu)調(diào)查 （4）、地域空間可視化 當(dāng)指標(biāo)數(shù)據(jù)要表達(dá)的主題跟地域有關(guān)聯(lián)時(shí)，我們一般會(huì)選擇用地圖為大背景。這種方法會(huì)讓瀏覽者對(duì)數(shù)據(jù)及其之間的對(duì)比一目了然。 ①數(shù)據(jù)空間：是由n維屬性和m個(gè)元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間； ②數(shù)據(jù)開發(fā)：是指利用一定的算法和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的推演和計(jì)算； ③數(shù)據(jù)分析：指對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動(dòng)作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)； ④數(shù)據(jù)可視化：是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。為了避免短板效應(yīng)，在對(duì)并行計(jì)算模型進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，可以采用同步策略，對(duì)于計(jì)算速度較慢的機(jī)器進(jìn)行加速，提升迭代類任務(wù)的通信性能。傳統(tǒng)并行計(jì)算模型主要依靠進(jìn)程間的通信，而優(yōu)化后的模型則主要依靠線程間的通信，由于后者明顯小于前者，因此在利用多核技術(shù)進(jìn)行并行計(jì)算時(shí)，能夠在不增大通信開銷的基礎(chǔ)上明顯提升計(jì)算性能。對(duì)于數(shù)據(jù)復(fù)本可以這樣布局：一是每個(gè)數(shù)據(jù)塊中的每個(gè)復(fù)本只能存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)上；二是如果集群中機(jī)架數(shù)量比較多，每個(gè)機(jī)架中可以存儲(chǔ)一個(gè)數(shù)據(jù)塊中的一個(gè)復(fù)本或者是兩個(gè)復(fù)本。另外，在并行計(jì)算模型下，系統(tǒng)的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性明顯提升，在不改變?nèi)蝿?wù)效率的前提下，數(shù)據(jù)規(guī)模以及機(jī)器數(shù)量之間的關(guān)系就能夠描述出系統(tǒng)的擴(kuò)展性，而即使系統(tǒng)中的一些組件出現(xiàn)故障，系統(tǒng)整體運(yùn)行也不會(huì)受到影響，體現(xiàn)出較好的容錯(cuò)性。其次，Olayer，也就是計(jì)算層，假設(shè)q為計(jì)算的一個(gè)階段，那么該階段內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)會(huì)同時(shí)進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算，所有節(jié)點(diǎn)只需要處理自己對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中包括最初輸入的數(shù)據(jù)，也包括計(jì)算中生成的中間數(shù)據(jù)，這樣實(shí)現(xiàn)了并發(fā)計(jì)算，得到的中間結(jié)果直接存儲(chǔ)在模型中。因此，可以不拘泥于個(gè)別數(shù)據(jù)的精確度，而迅速地進(jìn)階到數(shù)據(jù)分析的步驟。而使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠通過發(fā)達(dá)的數(shù)據(jù)抽選和分析技術(shù)，完全可以做到對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以提高數(shù)據(jù)的正確性。6. 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征是什么？大數(shù)據(jù)是指按照一定的組織結(jié)構(gòu)連接起來的數(shù)據(jù)，是非常簡(jiǎn)單而且直接的事物，但是從現(xiàn)象上分析，大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來的狀態(tài)復(fù)雜多樣，、交織關(guān)聯(lián)的復(fù)雜系 統(tǒng)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)是分布在節(jié)點(diǎn)上的構(gòu)成物質(zhì)，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是由節(jié)點(diǎn)的位置決定的，而不是由數(shù)據(jù)本身來決定。數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，進(jìn)入教育數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)——選擇挖掘方法分析數(shù)據(jù)并得出結(jié)果?！枋鲂阅Ｐ陀糜谀Ｊ降拿枋觯瑸闆Q策制定提供參考意見；而預(yù)測(cè)性模型主要用于基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)（如預(yù)測(cè)學(xué)生成績(jī)或課程通過情況等）。教育數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)來源可以來自于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)或者教育辦公軟件等，也可以來自于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)課堂或傳統(tǒng)測(cè)試結(jié)果等。 以教育(教學(xué)、學(xué)習(xí))為例，可以分析和挖掘的數(shù)據(jù)模型？ 基于教育數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程監(jiān)管研究為例進(jìn)行論述（1.）教育數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用。根據(jù)判別函數(shù)的形式，判別分析可以分為線性判別和非線性判別。在由m個(gè)變量組成為m維的空間中可以用多種方法定義樣本之間的相似性和差異性統(tǒng)計(jì)量。 (AHP) Hierarahy Analysis ,是系統(tǒng)分析的數(shù)學(xué)工具之一，它把人的思維過程層次化、數(shù)量化，并用數(shù)學(xué)方法為分析、決策、預(yù)報(bào)或控制提供定量的依據(jù)。(3)因子內(nèi)各類別對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)的隸屬度確定。從人類認(rèn)識(shí)的角度來看有精確的和模糊的兩種類型，因?yàn)榻^大多數(shù)地理現(xiàn)象難以用精確的定量關(guān)系劃分和表示(4.)4P營(yíng)銷理論模型主要用于公司或其中某一個(gè)產(chǎn)品線的整體運(yùn)營(yíng)情況分析，通過分析結(jié)論，輔助決策近期運(yùn)營(yíng)計(jì)劃與方案。數(shù)據(jù)分析是把數(shù)據(jù)變成信息的工具，數(shù)據(jù)挖掘是把信息變成認(rèn)知的工具，如果我們想要從數(shù)據(jù)中提取一定的規(guī)律（即認(rèn)知）往往需要數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合使用。而兩者的具體區(qū)別在于：（其實(shí)數(shù)據(jù)分析的范圍廣，包含了數(shù)據(jù)挖掘，在這里區(qū)別主要是指統(tǒng)計(jì)分析） ⑦知識(shí)表示，使用可視化和知識(shí)表示技術(shù)，向用戶提供挖掘的知識(shí)。 ③數(shù)據(jù)選擇，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程中的一個(gè)特定步驟。因此，有些人認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)只是叫法不一樣，其含義是相同的。數(shù)據(jù)挖掘的定義雖然表達(dá)方式不同，但本質(zhì)都是一樣的，我們認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘是指從各種數(shù)據(jù)庫(kù)或觀察的數(shù)據(jù)集合中提取人們事先未知的、隱含的、潛在有用的、感興趣的概念、規(guī)則、規(guī)律、模式等形式的知識(shí)，用以支持用戶的決策。 知識(shí)發(fā)現(xiàn)：從數(shù)據(jù)中鑒別出有效模式的非平凡過程，該模式是新的、可能有用的和最終可理解的。因此，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)模式非常有必要。一旦有明確的業(yè)務(wù)目標(biāo)目的，任何模式或者這三個(gè)模式都可以用在BI系統(tǒng)中，為達(dá)到最終目標(biāo)目的服務(wù)。回顧以前的數(shù)據(jù)，指定未來的目標(biāo)，這就是數(shù)年來商業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)模式。他可以陳述這樣的問題：將會(huì)發(fā)生什么？如果這個(gè)趨勢(shì)持續(xù)會(huì)怎樣？如果...,下一次會(huì)怎樣？ （3）規(guī)范模式：又叫做決定模式。信度與效度的關(guān)系：1. 可信的測(cè)量未必有效，而有效的測(cè)量必定可信。效度的性質(zhì)： ，任何測(cè)驗(yàn)的效度都是針對(duì)一定的目標(biāo)而言 ?測(cè)驗(yàn)效度通常用相關(guān)系數(shù)表示，它只有程度上的不同，不是“全有”或“全無”的區(qū)別。 ，并沒有指出不一致的原因。也可以對(duì)兩次重復(fù)測(cè)試結(jié)果做兩相關(guān)樣本差異的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。在評(píng)價(jià)整體模式適配標(biāo)準(zhǔn)方面，本研究采用x2(卡方)／df(自由度)值、擬合優(yōu)度指數(shù)(goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI)、平均殘差平方根(root—mean．square：residual，RMSR)、近似誤差均方根(rootmean—squareerrorofapproximation，RMSEA)等指標(biāo)；模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合優(yōu)度則參考Bagozzi和Yi(1988)的標(biāo)準(zhǔn)，考察所估計(jì)的參數(shù)是否都到達(dá)顯著水平。收斂效度的檢驗(yàn)根據(jù)各個(gè)項(xiàng)目和所衡量的概念的因素的負(fù)荷量來決定；而區(qū)別效度的檢驗(yàn)是根據(jù)檢驗(yàn)性因素分析計(jì)算理論上相關(guān)概念的相關(guān)系數(shù)，檢定相關(guān)系數(shù)的95％信賴區(qū)間是否包含1．0，若不包含1．0，則可確認(rèn)為具有區(qū)別效度(Anderson，1987)。3．探索性因素分析(exploratory factor analysis)和驗(yàn)訌性因素分析(confirmatory factor analysis)　　用以測(cè)試各構(gòu)面衡量題項(xiàng)的聚合效度(convergent validity)與區(qū)別效度(discriminant validity)。2．Cronbach’a信度系數(shù)分析　　信度是指測(cè)驗(yàn)結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，一般多以內(nèi)部一致性(consistency)來加以表示該測(cè)驗(yàn)信度的高低。JMP是六西格瑪軟件的鼻祖，當(dāng)年摩托羅拉開始推六西格瑪?shù)臅r(shí)候，用的就是JMP軟件，目前有非常多的全球頂尖企業(yè)采用JMP作為六西格瑪軟件，包括陶氏化學(xué)、惠而浦、鐵姆肯、招商銀行、美國(guó)銀行、中國(guó)石化等等。用戶只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統(tǒng)計(jì)分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：魚骨圖是一種發(fā)現(xiàn)問題“根本原因”的方法，它也可以稱之為“因果圖”。散點(diǎn)圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢(shì)，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合。是一種統(tǒng)計(jì)報(bào)告圖，由一系列高度不等的縱向條紋或線段表示數(shù)據(jù)分布的情況。將一個(gè)變量的不同等級(jí)的相對(duì)頻數(shù)用矩形塊標(biāo)繪的圖表(每一矩形的面積對(duì)應(yīng)于頻數(shù))。分折線表示累積頻率，橫坐標(biāo)表示影響質(zhì)量的各項(xiàng)因素，按影響程度的大?。闯霈F(xiàn)頻數(shù)多少）從左向右排列。方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)(X)或一組(X1