五大技术助力教育数据分析

数据分析推动许多机构的决策。但由于每个区域或大学数据需求的独特性，他们当中许多都正在构建自己的解决方案。那么教育数据分析到底包括哪些内容呢？我们认为，教育数据分析包括可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理等五方面。

第一，可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据的特点，同时非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

第二，数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，也正是因为有了这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理），我们才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。(https://www.daowen.com)

第三，预测性分析。大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

第四，语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统地去分析、提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能，足以从数据中主动地提取信息。

第五，数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理无论是在学术研究还是在商业应用领域都能够保证分析结果的真实和有价值。