【数道云】教育行业需要了解的大数据,武汉Hadoop大数据平台如何搭建?

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 从教育行业的需求出发,去分析互联网时代教育行业需要了解的大数据,以及大数据平台的搭建应该注意什么?

从教育行业的需求出发,去分析互联网时代教育行业需要了解的大数据,以及大数据平台的搭建应该注意什么?

中国—教育规模较大的国家之一,随着互联网的发展,海量的教育大数据将不断产生,如何有效科学的利用数据资源成为互联网教育行业发展的关键。

近年来,教育行业的大数据不断发展,市场上出现了诸多大数据产品,去帮助教育行业对各类数据进行采集、分类、数据信息分析等等多种管理。那么,教育行业面对这样的现状,应该如何去正确应用大数据?
构建一个有效便捷的教育行业大数据应用平台,需要着重考虑大数据平台体系架构、大数据建模与存储管理、大数据分析处理以及大数据应用等等。教育行业大数据的使用范畴 :

1.对数据的采集分析
对学生画像、学生行为预警、学生家庭经济状况分析、学生综合数据检索、学生群体分析等功能应用,更好分辨学生在专业学习或就业方向上的潜能,为学生提供个性化的管理与培养方案。(数据采集分析,波若数据采集)

2.舆情分析
实时爬取、分析校园各类数据,监测校园舆情,优化校园资源配置,为校方提供建设管理决策,舆情分析从二个方面去解析:
教育行业品牌舆情
采集互联网关于某教育行业的数据信息,并对其进行分析,是否存在不利于该教育行业发展不利的或者对其教育机构信誉不好的,及时进行调整,帮助教育行业建立良好的品牌形象。
竞争对手分析
对互联网关于教育行业的数据进行采集,然后分析各个教育机构做的优势,然后进行借鉴,去增强自己的品牌。(舆情监控、舆情分析,波若舆情)

3.教育机构精准定位
教育机构根据每年各专业招生计划、今年开课计划、往年教学安排等多种条件,基于教学资源开展数据分析,对教学活动中各项资源给出预测及预警。也有高校正在探讨通过导入和聚合各类的科研原始数据,建立多维度的高校科研指标数据分析服务,并精准地找到与学校需求更加契合的外部人才。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
9月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
404 79
|
12月前
|
存储 分布式计算 大数据
Flume+Hadoop:打造你的大数据处理流水线
本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统(HDFS)。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统,适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程,并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时,还提供了验证步骤,确保数据成功上传。最后,补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
559 4
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 大数据
大数据与教育:学生表现分析的工具
【10月更文挑战第31天】在数字化时代,大数据成为改善教育质量的重要工具。本文探讨了大数据在学生表现分析中的应用,介绍学习管理系统、智能评估系统、情感分析技术和学习路径优化等工具,帮助教育者更好地理解学生需求,制定个性化教学策略,提升教学效果。尽管面临数据隐私等挑战,大数据仍为教育创新带来巨大机遇。
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
545 2
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
451 1
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
439 1
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
535 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 传感器 分布式计算
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
194 14
|
5月前
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
ODPS在某公共数据项目上的实践
本项目基于公共数据定义及ODPS与DataWorks技术,构建一体化智能化数据平台,涵盖数据目录、归集、治理、共享与开放六大目标。通过十大子系统实现全流程管理,强化数据安全与流通,提升业务效率与决策能力,助力数字化改革。
170 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
162 0

热门文章

最新文章