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的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
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的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为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）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终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，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
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的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.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。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
7、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。
8、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）。
9、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。
10、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。
11、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；
12、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；
13、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；
14、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。
15、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。
16、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。
17、教育大数据的来源与采集技术 邢蓓蓓
大模型指的是拥有庞大参数和复杂结构的人工智能模型，通常通过深度神经网络构建，其规模可达到数十亿甚至数千亿个参数，模型大小能达到数百GB甚至更大。这种规模的模型具备强大的表达和学习能力，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型通常通过多任务学习来提高其泛化能力，可以同时学习多种不同的自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要和问答系统等。目前，我国AI大模型发展面临诸多挑战，其中主要的问题是高质量数据集的匮乏，这严重限制了模型效果的提升。尤其是专业的行业应用数据集，获取难度更大，数据量的限制对大模型效果产生了负面影响。景联文科技是一家大语言模型数据供应商，致力于为不同阶段的模型算法提供高质量的数据资源。其拥有的数据资源包括：
世界知识类书籍、期刊、论文及高价值社区文本数据：
-大学题库：1.1亿（含800万带解析）
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图片生成及隐式/显示推理多模态数据：
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