数据采集对比分析 灌南李集乡数据采集对比分析图

编辑整理：整理来源：爱奇艺，浏览量：48，时间：2022-10-07 10:28:02

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1、数据采集对比分析

关于数据采集、数据分析的话，那主要就是靠Python来完成，效率会比较高。相关的书籍的话，推荐以下几本：
《利用Python进行数据分析》：最经典的数据分析书之一，主要梳理介绍Python的pandas、numpy、matplotlib 等库，应对一般的数据分析，完全足够了。
《深入浅出统计学》：可以帮助你快速了解统计方面的知识，基本的统计量：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等；概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等；总体和样本：了解基本概念、抽样的概念等。
《精益数据分析》：从行业类别的角度，分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，不讲具体的数据分析技术，主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路。

2、数据采集对比分析大数据

一、 教育大数据的来源

教育是一个超复杂的系统，涉及 教学、管理、教研、服务 等诸多业务。与金融系统具有清晰、规范、一致化的业务流程所不同的是，不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性，但差异性也很突出，而业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。

教育大数据产生于 各种教育实践活动 ，既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活，也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动；既包括线上的教育教学活动，也包括线下的教育教学活动。

教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。

依据来源和范围的不同，可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种 。

二、 教育大数据的分类

教育数据有多重分类方式。

从数据产生的业务来源来看，包括 教学类数据、管理类数据、科研类数据 以及服务类数据。

从数据产生的技术场景来看，包括 感知数据 、业务数据和互联网数据等类型。

从数据结构化程度来看，包括 结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 。结构化数据适合用二维表存储。

从数据产生的环节来看，包括 过程性数据和结果性数据 。过程性数据是活动过程中采集到的、难以量化的数据（如课堂互动、在线作业、网络搜索等）；结果性数据则常表现为某种可量化的结果（如成绩、等级、数量等）。

国家采集的数据主要以管理类、结构化和结果性的数据为主，重点关注宏观层面教育发展整体状况。到大数据时代，教育数据的全面采集和深度挖掘分析变得越来越重要。教育数据采集的重心将向非结构化、过程性的数据转变。

三、教育数据的结构模型

整体来说，教育大数据可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和行为层。

基础层：也就是我们国家最最基础的数据，是高度保密的数据； 包括教育部2012年发布的七个教育管理信息系列标准中提到的所有数据，如学校管理信息、行政管理信息和教育统计信息等；

状态层，各种装备、环境与业务的运行状态的数据； 必然设备的耗能、故障、运行时间、校园空气质量、教室光照和教学进度等；

资源层，最上层是关于教育领域的用户行为数据。 比如PPT课件、微课、教学视频、图片、游戏、教学软件、帖子、问题和试题试卷等；

行为层：存储扩大教育相关用户（教师、学生、教研员和教育管理者等）的行为数据， 比如学生的学习行为数据、教师的教学行为数据、教研员的教学指导行为数据以及管理员的系统维护行为数据等。

不同层次的数据应该有不同的采集方式和教育数据应用的场景。

关于教育大数据的冰山模型，目前我们更多的是采集一些显性化的、结构性的数据，而存在冰山之下的是更多的非结构化的，而且真正为教育产生最大价值的数据是在冰山之下的。

参考文献：

教育大数据的来源与采集技术  邢蓓蓓

3、数据采集对比分析软件

就用了一个学期，感觉比excel更加灵活可控。然后使用者所有的活动已经使用的参数都有记录


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