如何进行大数据的入门级学习
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
大数据怎样高效运用在教学实践中
教育工作者和研究者已经开发出从大数据中提取价值的5种主要的技术。
1. 预测（Prediction）——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。
2.聚类（Clustering）——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。
3.相关性挖掘（Relationship Mining）——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。
4.升华人的判断（Distillation for human judgment）——建立可视的机器学习的模式。
5.用模式进行发现（Discovery with models）——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”（meta-study）。
实施这些技术就能够通过大数据来创建为提高学生成绩提供支持的学习分析系统。研究者们相信这些技术将帮助教育工作者更加有效地指导学生朝着更加个性化的学习进程迈进。
总而言之，通过大数据进行学习分析能够为每一位学生都创设一个量身定做的学习环境和个性化的课程，还能创建一个早期预警系统以便发现开除和辍学等潜在的风险，为学生的多年学习提供一个富有挑战性而非逐渐厌倦的学习计划。因此，有识之士经预言未来的学习将是大数据驱动的新时代。我们应该积极迎接这个新时代，通过大数据来分析学习，进一步改善教学的方式与方法，进一步促进学生学习成绩的提高。
