大数据的力量和数据分析教育
来源：CPDA数据分析师
大数据驱动的决策制定的关键在于做出可靠，可验证的数据而不是观察数据支持的决策。在 20 世纪 80 年代和 90 年代普及的战略决策已经转变为一个复杂的概念。它带有大数据的名称。借助先进的分析技术，可以仔细查看大量不同的数据集，以便发现隐藏的模式或相关性。目前，大数据和分析用于高等教育背景下的教学应用。由于没有足够的证据表明投资可以获得回报，大数据和学习分析尚未被采纳。
收集和分析大块数据是改善学习过程的最佳方法之一。问题是教育部门没有利用投资大数据分析和语言处理的机会。基本上，他们没有尽其所能提高竞争力和生产力。
关于大数据和高等教育
当涉及到高等教育时，在线和基于软件的学习工具被高度使用。学生可以使用平板电脑并使用各种应用程序，以及许多基于软件的学习工具，可以按照讲座，做笔记，甚至找到辅助信息。技术目前正在塑造教育的未来。这种现象导致了数据的爆发。这些信息可用于提高教育效率和支持学习研究。数据挖掘在教育领域非常有用，用于预测学生的学习行为和优化教学顺序。
大学和其他高等教育机构每年吸引成千上万的学生，但他们懒得学习大数据。如果需要提供定义，我们不得不说大数据描述的大型数据集的大小超过了典型数据库软件工具捕获和检查它的能力。考虑到在线学习环境的出现，开发分析功能非常重要。
在基于网络的学习活动中，尽可能多地获取有关学生个人互动的详细信息。有趣的是要注意学生们为了获得对化学的广泛理解所做的工作。除了在上课前阅读材料和使用抽认卡之外，他们还会与在线辅导员一起上私人课程。学生们喜欢他们能够随时随地接受教学。他们没有必要尝试与他们的导师协调时间表或遇到方便的位置。
提供足够洞察未来的信息
没有什么比收集大量数据并通过分析方法处理它更重要了。就大数据和学习分析而言，有许多好处。可以深入了解复杂的情况或问题，例如参与率，工作时间表或成绩。可以部署这些信息以深入了解未来。许多教育机构都在努力度过这一天。更准确地说，他们正在经历危机。经济活动严重下降，更不用说入学人数激增。高等教育需要应对很多挑战，而且无法等待旧时代的回归。技术可能是动荡的中心，但它代表着唯一的出路。
美国高等教育是数字技术的先驱。从 1950 年开始，高等教育机构一直使用计算机维护财务，人员和学生的行政记录。然而，就采用技术而言，新加坡似乎还有很长的路要走。在这里，技术进步已经进入教室，实验室，当然还有管理。不用说，大学和其他教育机构只使用复杂的软件技术。分析大数据可以让他们做出更好，更快的决策。部署的技术的示例包括但不限于机器学习，预测分析，数据挖掘统计和自然语言处理。很明显，有很多方法可以分析学术界的数据。
来自美国的一所大学已经采用数据分析来理顺毕业率。他们发现的是个人没有化学或生物课程的困难。英语课程让他们不能成功。一些大学和学院转向大数据来预测学生的成功，而其他高等教育机构只是试图了解他们的学生是否正在填写考试。
人们很容易认为只是提问就更简单了。不幸的是，它不是。学生不愿意回答有关他们表现的问题，当他们这样做时，他们并不总能提供真实的答案。由于大数据和学习分析，机构将能够密切关注他们的学生。很快，他们将能够预测毕业生将在他们的工作中获得多少收入。显然，高等教育机构应该与对媒介有充分了解的合作伙伴合作，并指导他们完成决策过程。
新技术将使大学，学院和其他高等教育机构能够分析几乎所有事物。他们可以将大数据分析应用于教育功能，改善学生成绩，创建定制课程以及增强学习体验。大数据分析已经在改变教育系统，而且一切都变得更好。它提供了前所未有的机会，可以了解学生的教育经历并帮助他们在生活中取得成功。利用学术大数据的想法并不荒谬。许多机构已经在做这件事而那些不利用技术的机构只能输掉。我们迫不及待地想看看未来几年会发生什么。
未来的制造业要的不是石油，它最大的能源是数据.