未来大数据时代解读.ppt

* * 5 学习成绩 1 入学率 2 辍学率 3 识字的准确率 5 升学率 4 作业的正确率 6 考试时 答题的顺序 11 师生互动的 时长与频率 回答问题的 时长、正确率 课堂 举手次数 回答 问题的次数 平均每道题花费的时间 12 7 8 9 10 学校教育中的 “大数据” 二.大数据的应用领域——教育领域 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。 * 二.大数据的应用领域——教育领域 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，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。 美国高中生和大学生的糟糕表现——高中生退学率高达30%（平均每26秒就有一个高中生退学），33%的大学生需要重修，46%的大学生无法正常毕业。大数据能否拯救美国的公立教育？比尔·盖茨曾打赌说，利用数据分析的教育大数据能够提高学生的学习成绩，拯救美国的公立学校系统。他称过去十几年里教育领域的技术发展陷入了停滞，研发投入远远不够。盖茨充满信心地认为，教育技术未来发展的关键在于数据。 * 二.大数据的应用领域——教育领域 通过大数据你可以知道： 一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗？ 期末考试不及格是否说明学生未掌握学习内容，还是因为他请了很多病假的缘故？ 在加拿大，教育科技公司“渴望学习”（Desire 2 Learn）已经面向高等教育领域的学生，推出了基于过去的学习成绩数据预测并改善未来学习成绩的大数据服务项目。通过监控学生阅读电子化的课程材料、提交电子版的作业、通过在线与同学交流、完成考试与测验，就能让计算程序持续、系统地分析每个学生的教育数据。老师得到的不再是过去那种只展示学生分数与作业的结果，而是像阅读材料的时间长短等这样更为详细的重要信息。这样老师就能及时诊断问题的所在，提出改进的建议，并预测学生的期末考试成绩。 * 二.大数据的应用领域——生活娱乐方面 爱在那儿！——《爸爸去哪儿》大数据解读 新华社新媒体中心联合数托邦创意分析工作室抓取了新浪微 博上提及“爸爸去哪儿”45.5万条原创微博，并对36.7万独立原发作者用户（去除疑似水军账户）、1300余万条用户微博及近1亿的关系进行数据分析。结果发现：《爸爸去哪儿》不仅成为名副其实的“口碑王”，还使娱乐节目发生了很多微妙变化。 * 二.大数据的应用领域——生活娱乐方面 粉丝性别比例：“爸爸粉”女性占到八成。难道是因为星爸太帅？当然，这与微博中女性用户占比较高和她们更爱分享转评的习惯也有关。 用户年龄分布：覆盖适龄婚育群体，观众气质更显成熟。不少适龄青年发微博称，“看到某某，我也好想结婚，想有个这样的儿子／女儿。” 地区偏好排行：《爸爸去哪儿》的观众明显向GDP高地聚集。对湘派娱乐节目免疫力极强的京、沪、苏、蜀等地罕见上榜。《爸爸去哪儿》偏好度前十省份中，有５个GDP十强省份，涵盖3个直辖市。这是否能说明，一部分“先富起来”的人，对亲子关系有更深的焦虑和更多的期待？ * 二.大数据的应用领域——生活娱乐方面 赞助商热度：主冠名赞助商强势冒出，在几乎没有社交媒体营销配合下，微博热度强劲增长。英菲尼迪从第三期开始广告植入，话题增量立竿见影。思念水饺配合“爸爸吃神马”等互动促销，参与度有所增加。只是不知，三大赞助商的投入是否与这一结果完全契合？ 明星关注度：数据来自于每期节目播出后一周内5对父子的原发微博提及量（含昵称）。张亮父子低调亮相，关注度逐期上升，成功实现实现“逆袭”。 * 赞助商 潜在赞助商 明星 同类节目竞争者 节目组 观众 大数据解读可能的受益者 二.大数据的应用领域——生活娱乐方面 满足了自己“八卦”的需求。对这个节目有了深入的了解。 从《爸爸去哪儿》的成功中可以学到什么？ 本次赞助是否成功？成功在哪里？为以后广告的投放提供了经验。 了解了自己及孩子在观众心中的“热度”，为下一步转型及孩子未来的规划提供参考。 根据之前的数据分析，大胆推出了低成本同名电影并大获成功！第二季的拍摄紧锣密鼓地进行着…… 为决策提供支持。若自己的目标客户与该节目的观众一致，可以考虑下一季的赞助。 * 二.大数据的应用领域——生活娱乐方面 40天，36亿人次。这是2014年春运的总时间和总出行人数。在这场堪称人类历史上最大规模的短期迁徙中，人群从哪儿去了哪儿？哪些线路最热门？在以往，这些问题可能难以精确回答。但随着技术进步，通过应用“大数据”这一技术利器，人们已经接近“在迷宫中感受全局”地看见春运的全景。 大数据首次播报春运迁徙实况 * 二.大数据的应用领域——生活娱乐方面 国