2018年教育行业大数据洞察报告

2018-2019大数据行业薪酬增长率报告

2018-2019年大数据行业薪酬增长率调查报告
版权所有：薪酬网-数据部 https://www.360docs.net/doc/591152114.html,

序言
薪酬网（https://www.360docs.net/doc/591152114.html,)针对各类型企业的薪酬增值情况做了连续多年的跟踪调研，全面调研了中国地区的一线，二线，三线城市，薪酬网人力资源数据中心为企业提供涵盖薪酬调查、行业研究、绩效结构、补贴福利等各方面的专业指导建议，提供切实可行的人力资源管理方案，帮助企业战略地规划人员架构，建立适合其发展的管理机制，自成立以来已赢得数万企业的认可及好评。
对于业内企业所支付的薪酬水平来说，由于薪酬水平市场信息不透明所产生的资源浪费有两种情况：企业薪水相对于市场水平过高，薪酬水平成为企业的负担；企业薪酬水平过低，又失去对外部人才的吸引力和对内部员工的激励作用，进而造成人才短缺和流失。这两种情况都会使企业运行效率的下降，从而失去企业在市场上的竞争优势。
薪酬调查不仅使企业管理者的决策有了客观的数据支持，同时了解行业内其他企业的调薪水平、范围，项目等信息，提高了企业自身的运行效率；了解竞争对手或人才来源群体的整体收入情况；了解工资动态与发展潮流… … 总的来讲，企业依据市场水平建立自身的薪酬战略体系。通过薪酬调查将内部与外部的薪酬水平联系在一起并加以比较。在市场经济不断发展与深化的今天，企业内部的薪酬水平市场化将是大势所趋。而要想理性地确定企业自己的薪酬水平，借助于薪酬调查结果也将是不可缺少的一种方法。
中国薪酬网--数据部

目录
一、调研企业样本分析-----------------------------------------1 1. 公司性质分布 2. 公司营业额分布 3. 公司人数分布 4. 公司发展阶段分布 5. 公司地区分布 6. 各主要城市
二、薪酬增长率分析-------------------------------------------4 1. 2018总体 2. 2019预测 3. 华北地区薪酬增长率 4. 华东地区薪酬增长率 5. 华南地区薪酬增长率 6. 华中地区薪酬增长率 7. 不同企业性质薪酬增长率 8. 不同层级薪酬增长率 9. 各部门薪酬增长率 10. 不同学历薪酬增长率
三、调研概述------------------------------------------------10 1.薪酬调研简介 2.数据有效时间及薪酬口径 3.关于薪酬网

2020教育大数据行业趋势及存在的问题

2020年教育大数据行业趋势及存在的问题 2020年

目录 1.教育大数据行业前景趋势 (4) 1.1产品种类趋于多样化 (4) 1.2数据安全意识不断增强 (4) 1.3产学研合力谋求突破 (5) 1.4教育数据研究人员不断增加 (5) 1.5市场发展前景广阔 (6) 1.6行业协同整合成为趋势 (6) 1.7生态化建设进一步开放 (7) 1.8需求开拓 (7) 2.教育大数据行业现状 (8) 2.1教育大数据行业定义及产业链分析 (8) 2.2教育大数据市场规模分析 (10) 2.3教育大数据市场运营情况分析 (10) 3.教育大数据行业存在的问题 (13) 3.1数据标准有待完善 (13) 3.2数据采集覆盖面窄 (13) 3.3模型构建专业性不足 (14) 3.4产品服务单一 (14) 3.5开放共享尚未形成 (15) 3.6隐私保护有待完善 (15)

3.7供应链整合度低 (15) 3.8产业结构调整进展缓慢 (15) 4.教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.1教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.2教育大数据行业经济环境分析 (17) 4.3教育大数据行业社会环境分析 (17) 4.4教育大数据行业技术环境分析 (17) 5.教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1.1对上游议价能力分析 (19) 5.1.2对下游议价能力分析 (19) 5.1.3潜在进入者分析 (20) 5.1.4替代品或替代服务分析 (20) 5.2中国教育大数据行业品牌竞争格局分析 (21) 5.3中国教育大数据行业竞争强度分析 (21) 6.教育大数据产业投资分析 (22) 6.1中国教育大数据技术投资趋势分析 (22) 6.2中国教育大数据行业投资风险 (22) 6.3中国教育大数据行业投资收益 (23)

2018年大数据的10大趋势

2018年大数据的10大趋势 2018年大数据的10大趋势都有哪些呢？近日的2017年中国大数据技术大会（BDTC）上，《2018年大数据发展趋势预测》的主题报告出炉，该《预测》指出2018年大数据的最佳拍档概念分别是机器人和人工智能、云计算、智能计算或认知计算、数据科学、移动互联网。此外，也指出了2018年大数据的10大趋势。 1、人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点 2、数据科学带动多学科融合 3、数据学科虽然兴起，但是学科进展缓慢 4、推动数据立法，重视个人数据隐私 5、大数据预测和决策支持仍然是应用的主要形式 6、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题

7、基于海量知识的智能是主流智能模式 8、大数据的安全持续令人担忧 9、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景 10、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术从以上的预测中，可以看出2018年，人工智能作为大数据的应用场景，二者将更加密不可分。大数据学科虽然发展起来，但是进展较缓慢，因此通过培训参与大数据工作的人仍然会比较多，成为现在大数据行业的主力军！另一方面，在大数据发展的同时，其安全问题也将越来越受关注，同时带动信息安全工程师岗位的需求增加！那么未来大数据学习和工作方向是什么呢？ Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛，大数据培训的主体，我们培训的重点对应岗位：大数据开发工程师爬虫工程师数据分析师等数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大，市面上基本没有培训机构在做，后续有计划加入我们课程体系。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等大数据运维&云计算方向市场需求中等，更偏向于Linux云计算学科对应岗位：大数据运维工程师所以，你有没有Get到一些信息呢？在2018年只要抓住了大数据、信息安全等机遇，掌握了该项技能，2018年至于今后，你定会有一份引以为傲的工作。北大青鸟兰州优越校

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

2018年教育培训行业分析报告

教育培训行业分析报告

目录第一部分教育培训行业综述 (3) 一、行业发展的推动因素 (3) 二、产业链及市场规模 (3) 三、细分领域综述 (4) （一）学前教育 (5) （二）K12教育 (5) （三）职业教育 (6) 四、教育培训行业近三年融资案例 (6) 第二部分细分领域——职业教育培训行业分析 (8) 一、职业教育行业的分类 (8) 二、非学历教育领域 (9) 三、在线职业教育发展迅速、趋向成熟 (11) 四、职业教育主流商业模式 (12) 五、职业教育行业综述 (14) 第三部分典型上市公司分析 (15) 一、洪涛教育（职业教育） (15) 二、拓维信息（在线教育） (18) 三、新开普（教育信息化） (21)

第一部分教育培训行业综述近几年受政策推动及刚性需求影响教育行业步入快速成长期。一、行业发展的推动因素（一）政策放开：中国教育政策逐步完善和放开，社会资本进入教育行业机会增多, 教育行业市场化空间扩大；（二）收入提升：中国人均收入水平增高，整体受教育水平提升，对教育重规程度越来越高，教育消费及投资将显著增加；（三）人口结构变化：全面放开二胎政策带来未来5年内婴儿潮，测算影响到的目标人群在8018万人；（四）科技发展：互联网渗透率已经接近47%，提供教育升级基础，移动端在线教育有望爆发。二、产业链及市场规模根据搜狐教育和腾讯教育数据统计，2015年中国教育行业市场规模为6.8 万亿，其中政府、社会和家庭支出分别为3.3万亿元、6705 亿元和2.9万亿元，占比分别为48%、10%、42%。政府财政性教育支出和社会教育固定资产投资主要集中在配套服务、信息技术更新换代等硬件设施，所以上游设备提供商或为最大

工业大数据分析综述：模型与算法

摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer

证券行业大数据解决方案分析

证券行业大数据解决方案前言随着互联网及移动互联网的高速发展，传统证券业也逐步走向市场化和网络化，行业在快速变化中也面临着激烈的竞争，一方面国家监管层面逐步放开管制，加强监督，鼓励创新。另一方面，证券行业内部各公司也在不断的与时俱进，从经纪、资管业务的网络化，到证券版银联的发展，再到个性化、移动化、社交化的客户服务。证券公司要在这样竞争激烈市场中保持领先地位，需要在满足监管层合规审计的要求下，以客户为中心，对内深化运营和服务，提高现有客户体验和单客户价值；对外实时了解市场和上市企业等信息，加强跨界合作，对潜在客户精准定位和营销。在这样背景下，数据成为券商提供内外竞争力的关键，只有及时准确地获得客户在内部和外部的交易、行为，媒体偏好，社交内容的信息数据，才能更好的了解客户，做好营销和服务，并不断优化产品设计和运营。证券行业大数据问题及解决方案 1、哪些数据需要纳入到大数据平台上来？证券公司内部在经纪业务、资管业务、投行业务和自营业务中存在各个系统，例如股票交易系统、理财交易系统、用户开户系统、客服系统等。同时，在各个业务中又存在各种角色，如用户，上市公司、融资方、出资方、托管行等。这些角色在各个系统每时每刻都在产生着各种结构的数据，这些数据产生的不但数量大，类型多，速度快，而且可能会存在各个系统的不一致。

同时，在互联网高速发展的今天，和证券公司相关的各个角色也在无时无刻不在产生大量的网络数据，例如用户的购物行为、媒体资讯浏览等，上市公司的投融资、并购活动等。各业务形态也都在大的市场环境下受到影响，例如政策法规、国内外金融形势、重大事件等。这些数据中哪些应该被纳入大数据平台呢，是根据最终的业务场景来决定，还是将所有能获取的数据全部纳入，深入挖掘，以数据说话呢？本方案的大数据理念是数据标准化和分层接入。对目前和将来可获取的数据类型、来源进行充分调研和理解，制定统一的数据接入标准、结构化标准、归一化标准、挖掘标准，以实现很好的系统扩展性。根据业务需求、数据类型、范围、来源、采集技术、实时性要求等进行分层接入，尽量保证原始数据完整性，整合数据一致性和挖掘数据价值度。 2、如何进行跨渠道的用户生命周期运营管理？移动端、PC端乃至类似Apple Watch等可穿戴设备都已成为用户数据触点。股票、投资理财、投顾服务等各个业务，涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触点、场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券商所处的生命周期，从而可以有的放矢的。对用户进行针对性运营。

教育行业的大数据未来发展趋势

教育行业的大数据未来发展趋势大数据引领的风潮仍在继续，大数据革命推动各个领域的发展和变革，教育已经逐渐迈入大数据时代，那么大数据在教育行业有什么样的发展趋势呢? 趋势一：数据的采集和分析成为基石教育数据采集与深度分析成为各应用系统的必备功能。教育信息化市场产品类型丰富，涵盖教学、管理、教研、培训等多种业务。随着教育大数据战略与应用价值的逐步凸显，越来越多的信息化应用系统将加强数据采集与深度分析方面的功能，以采集更丰富的教育数据，提升信息系统的智能性和产品竞争力。此外，为了辅助用户解读和理解数据分析结果，可视化技术也越来越流行，成为各应用系统的基础性技术。趋势二：产品体系多样化教育大数据产品体系更加丰富、多样化。随着国家考试招生制度的改革及其他一系列教育改革的推进，应试教育将逐步转向真正的素质教育。提分将不再是广大师生和家长的唯一需求，教育的需求会变得越来越多样化和个性化。为了满足用户的多元化需求，教育大数据市场将出现越来越多提供特色服务的产品。据某机构调查，我国基础教育领域大数据产品主要的需求是学习分析、预警类产品，辅助教育管理、决策类产品，教育教学评价类产品和个性化服务类产品。趋势三：产业链分工精细化

教育大数据产业链分工更加精细化、服务更加专业化。追求极致是互联网思维的要点之一。为了持续提升教育服务的质量和专业度，教育大数据产业将进一步细化分工，产业链条之间的协同和运作将更加高效、专业。每个环节都将由专门的提供商提供最专业、最优质的服务。基础教育大数据市场有望出现一批专门从事教育数据采集、数据安全或教育数据挖掘的优秀本土企业。趋势四：数据安全意识不断增强教育数据安全与隐私受到广泛关注，成为产品质量评估的核心指标。随着社会公众数据安全与隐私保护意识的不断增强，教育大数据产品需要进一步提升数据安全性能。政府及教育机构在采购教育信息化产品时，数据安全将成为重要的考量点和评估指标。教育信息化相关标准制定单位，也会将数据安全与隐私保护作为核心内容纳入标准体系。达不到数据安全标准的企业产品，将面临巨大的被市场淘汰的风险。趋势五：产学研合力谋求突破越来越多的企业寻求与高校、科研机构及中小学校的深度合作。教育大数据产品的成功研发与应用推广，单靠企业的力量难以完成。企业一方面需要准确把握中小学的实际教育需求，另一方面又要与高校、科研机构协同攻克关键技术难题，设计有效的产品应用模式与策略。因此，教育大数据市场将呈现企、校、研广泛合作的态势，三方优势互补、有效协同，涌现一批优秀的、接地气的教育大数据产品。趋势六：人才培养意识开始凸显高校纷纷加强教育大数据技术课程体系建设和人才。培养数据人才匮乏是影响我国教育大数据产业发展的重要因素。高校承担着教育大数据专门人才培养的重任，未来将有更多的高校开设教育大数据课程或者设立相关专业方向。

2018年大数据垂直化应用行业分析报告

2018年大数据垂直化应用行业分析报告 2018年6月

目录一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规及产业政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）国家工商总局 (5) 2、主要法律法规 (6) 3、相关产业政策 (7) （1）《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》 (7) （2）《促进大数据发展行动纲要》 (7) （3）《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》 (8) （4）《大数据产业发展规划（2016-2020 年）》 (8) 二、大数据行业概述 (9) 1、大数据行业的定义 (9) 2、大数据行业的市场规模 (11) 3、中国大数据行业的发展现状与未来发展趋势 (12) （1）手机网民数量不断攀升，移动端数据价值凸显 (12) （2）APP数量持续激增，移动开发者群体不断扩大 (14) （3）国内专业SDK服务商较少，未来仍有较大发展空间 (14) （4）大数据在移动互联网营销中的运用逐渐成熟，移动营销行业前景可观 (15) （5）大数据应用逐渐加深，“大数据+”成为发展重点 (16) 三、行业竞争状况 (17) 1、行业竞争的主要特点 (17) （1）市场参与者多，市场竞争激烈 (17) （2）变现手段不断丰富，经营模式不断创新 (18) （3）跨界经营频繁，数据实力成竞争基础 (18)

2、行业主要企业 (19) （1）BAT主要推送产品 (19) ①友盟推送 (19) ②阿里云移动推送（Alibaba Cloud Mobile Push或Agoo） (19) ③信鸽推送 (20) ④百度云推送 (20) （2）手机厂商主要推送产品 (20) ①小米推送 (20) ②华为推送 (20) （3）其他第三方推送产品 (21) ①极光推送 (21) ②云巴推送 (21) （4）移动互联网营销主要企业 (21) ①品友互动信息技术有限公司 (21) ②有米科技股份有限公司 (22) ③北京力美传媒科技股份有限公司 (22) ④广州汇量网络科技股份有限公司 (22) ⑤利欧集团股份有限公司 (22) 3、行业经营模式及盈利模式 (23) 4、进入行业的主要壁垒 (24) （1）技术壁垒 (24) （2）资源壁垒 (24) （3）资金壁垒 (24) （4）品牌壁垒 (25) 四、影响行业发展的因素 (25) 1、有利因素 (25) （1）国家政策大力支持 (25) （2）市场规模迅速提升 (26)

2018年教育行业分析报告

2018年教育行业分析报告 2018年8月

目录一、教育行业整体概况 (5) 1、规模达到2万亿，仍将高速增长 (5) 2、人口和支出：推动教育行业的双轮驱动力 (7) （1）受教育人口 (7) （2）教育支出 (9) 3、教育行业政策与法规 (12) （1）民办教育 (12) （2）细分领域政策法规 (13) （3）高考制度 (14) 二、学前教育：高端幼儿园供不应求，早教中心蓬勃发展 (15) 1、入园人口增速放缓，消费升级带动高端需求 (15) （1）行业基本格局 (15) （2）市场需求 (16) 2、行业集中度低，直营+加盟推动扩张 (18) 三、K12教育：课外培训市场火爆，兴趣培训正兴起 (20) 1、优质教育资源稀缺，统一命题促进机构扩张 (20) （1）二孩政策放开，K12学生增多 (20) （2）民促法修改，民办学校受益 (21) （3）就近入学逐步落实，家长渴求优质资源 (22) （4）高考统一命题，机构扩张便利 (22) 2、课外培训：双巨头引领市场，三四线城市潜力巨大 (22) （1）双巨头新东方与好未来 (23) （2）STEAM 培训：素质教育浪潮下的新宠儿 (24) 四、高等教育：民办高校成重要补充，高壁垒创造高利润 (25)

1、民办高校受职场认可，品牌、人才、资本构筑多重壁垒 (25) 2、品牌教育集团盈利能力突出，跨区域发展是必由之路 (28) 五、职业教育：求职压力加大，各行业培训遍地开花 (29) 1、细分门类众多，求职压力助推行业发展 (29) 2、资格和技能培训火热，IT 培训发展空间最大 (31) （1）资格证书、从业培训 (31) （2）技能培训 (33) 六、在线教育大势所趋，国际学校成为新潮流 (36) 1、国际学校：留学人口低龄化下的新潮流 (36) （1）出国留学人口持续增加，低龄化趋势明显 (37) （2）家庭可支配收入提升 (38) （3）国家政策对于民办教育机构进入K12教育领域的支持 (39) 2、在线教育：打破时间和空间壁垒，在线教育成大势所趋 (39) （1）在线教育高速增长，与线下教育优势互补 (39) （2）各子领域全面渗透，商业模式日趋成熟 (41) 七、投资机会及相关企业 (43) 八、风险因素 (44)

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分析报告一、行业所处生命周期 (3) 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年） (3) 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） (3) 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年） (3) 二、行业上下游的关系 (4) 三、行业监管体制、主要法律法规及政策 (5) 1、行业主管部门和监管体制 (5) （1）工业和信息化部 (5) （2）行业自律性组织 (5) 2、行业主要法律法规及政策 (6) 四、影响行业发展的因素 (7) 1、有利因素 (7) （1）大数据上升为国家战略，符合战略性新兴产业发展方向 (7) （2）信息技术不断升级推动行业持续发展 (8) （3）基于大数据进行精准管理和精确营销需求大幅上升 (8) 2、不利因素 (9) （1）数据资源短缺，技术水平不足 (9) （2）前期投资大，回报周期较长 (9) （3）高端技术人才缺乏 (9) 五、行业规模与发展趋势 (10) 六、行业风险 (12) 1、市场竞争风险 (12) 2、数据安全风险 (12) 七、行业竞争格局 (13)

1、大数据行业竞争格局 (13) 2、行业壁垒 (13) （1）人才和技术壁垒 (13) （2）资金壁垒 (14)

一、行业所处生命周期随着大数据从概念渗透转向应用发展，大数据产业正处在蓬勃发展的孕育期与机遇期。 1、第一阶段：大数据行业探索期（2004-2008 年）该阶段，随着大数据库等技术的进步，数据挖掘概念开始普及，越来越多的企业将信息管理作为单独的业务部门，但由于当时企业数据采集能力有限、企业信息化时间较短、本身管理软件中储备的历史数据有限，一些业内厂商推出的领先数据管理方案并不容易获得企业认可，业务尚不足以推动技术的快速进步。 2、第二阶段：大数据市场启动期（2009-2011 年） 2008 年金融危机以后，国内企业为了尽快从业务低迷的状态中恢复，获得市场竞争优势，对商业智能（BI）以及商业分析（BA）的需求出现快速提升，主要应用在决策支持、业务优化、销售机会挖掘等领域。同时，一些业内领先企业凭借先发优势逐步拉开同行业企业的差距，企业对决策支持、预测等需求开始广泛出现。 3、第三阶段：大数据行业高速发展期（2012-2020 年）到了2012 年以后，由于企业信息化及互联网应用的日益完善，对消费者及企业内外部所积累的数据日益丰富，大数据的概念迅速为各类人群所接受。在企业领域，包括营销、风险管控、预测、客户挖

大数据对教育的影响

随着计算机互联网、移动互联网、物联网、平板电脑、手机的大众化和微博、论坛、微信等网络交流方式的日益红火，数据资料的增长正发生着巨大的变化。大数据兴起的第一个原因是数据量越来越大。从监测的数据来看，数据量越来越多，每年都会翻番，数据一直在飞速增长；针对即时数据的处理也变得越来越快；通过各种终端，比如手机、PC、服务器等产生的数据越来越多。大数据兴起的第二个原因也是最重要的原因就是科技的进步导致了存储成本的下降，这使得设备的造价出现大幅下降。新技术和新算法的出现是大数据火起来的第三个原因。最后一个原因也是最本质的原因就是商业利益的驱动极大地促进了大数据的发展。在教育行业，随着MOOC（massive open online courses）的流行，大数据对教育的影响也逐渐显露头角。大数据之所以会对教育产生巨大的影响，这与 MOOC 教育有着千丝万缕的关系。在大数据时代里，教师将主要致力于挖掘与学生学习相关的表现，探寻最适合学生学习的方法，而不是依赖于某些周期性的能力测试。教师可以分析到学生已经掌握了什么，什么方法对学生来说是最有效的学习路径。通过对在线学习等工具的分析，可以评估学生在线学习行为的时间长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念。大数据主要在四个方面对教育产生了影响，主要体现在：（一）改变教育研究中对数据价值的认识。大数据与传统数据最核心的区别体现在信息采集的方式以及对数据的应用上。传统数据的采集方式相对来说只能够彰显出学生的群体水平，而非个人水平。而大数据最大的特点和优点是可以逐个去关注到学生的微观表现，例如他在不同学科课堂上“开小差”的次数分别为多少，他在一道题上逗留了多久，等等。（二）方便教师更全面了解每一个学生。大数据让教师能够更方便获得每一个学生在学校中的真实信息，例如：在不同考试中的错误对比分析情况，有利于开展个性化教育。另外，也能够帮助教师根据学生整体学习情况选择最合理、最能让全体学生接受的教学模式，从而提高教师的工作效率和学生的学习效率。（三）帮助学生进行个性化高效学习。学生借助“大数据”，可以更好地了解自己的学习状况，针对性开展自主学习，提高学习效率。教育领域的大数据跟当下发展得如火如荼的在线教育密不可分，当前的教育模式不再仅仅局限于老师讲，学生听、期中期末考试评分等等。大数据帮助我们以全新的视角判断事物的可行性和利弊性；详尽地展现了在传统教学方式下无法察觉到的深层次学习状态，进而有条件为每个学生提供个性化教学服务。（四）增强教师责任心和强化师德建设。因为在大数据平台下，教师之间的竞争更加明显和强化，教师要不断提高自己的文化素养和教育素养来应对这种竞争。例如：在大数据之前，教师教书授业的好坏，对他个人影响甚微。而如今，不认真备课、授课的老师将逐渐被市场淘汰或事业停滞不前。与其他行业的大数据相比，教育行业大数据目前数据量依旧比较小，远小于当下如火如荼的电商行业的商业数据。所以当前阶段主要还是以传统教学为主，并一定程度上结合大数据所带来的便利共同促进学生的发展。但在不远的将来，大数据一定会对教育产生更深远的影响，能更好地服务于基础教育以及高等教育。同时，有利必有弊，大数据同样也能带来“隐私”忧患，如何避免将来教师恶意利用大数据而对部分学生进行隔离教学也是今后该值得思考的问题。另一方面，教师应该根据大数据的 “监督”作用去增强自身责任心和强化自身道德建设，而不是想着钻大数据的“漏洞”使得自己看起来富有责任心和道德高尚，这点尤为重要。

2014年大数据行业分析报告

2014年大数据行业分析报告 2014年9月

目录一、大数据的特征 (4) 1、大数据的定义 (4) 2、大数据的关键特征 (4) （1）海量化 (4) （2）多样化 (5) （3）快速化 (5) （4）价值化 (5) 3、大数据相关技术 (6) 4、大数据技术的价值 (7) 二、行业监管体制、主要法律法规及政策 (7) 1、行业主管部门及监管体制 (7) （1）行业主管部门 (7) （2）行业自律性组织 (8) 2、行业相关法律法规及政策 (8) 三、行业发展概况 (10) 1、大数据产业发展概况 (10) 四、行业周期性、季节性与区域性特点 (11) 五、影响行业发展的因素 (12) 1、有利因素 (12) （1）国家开始意识到大数据的战略价值 (12) （2）基于数据分析进行的企业管理经营效果明显 (12) （3）“云计算”和“大数据”后的数据分析需求大幅上升 (13) 2、不利因素 (13) （1）数据分析人才的缺乏 (13) （2）数据的归属权不清晰，制约着大数据的融合及发展 (14) （3）数据积累不足 (14) （4）下游主要客户议价能力相对较强，一定程度上制约行业企业的发展 (15)

六、行业规模 (15) 1、大数据市场发展概况及趋势 (15) 2、大数据技术在各行业的应用前景 (16) （1）电力行业 (16) （2）金融行业 (17) （3）交通行业 (18) 3、行业上下游产业关系 (19) （1）大数据行业与上游行业的关系 (19) （2）大数据行业与下游行业的关系 (20) 七、行业风险特征 (20) 1、市场风险 (20) 2、技术更新风险 (20) 3、数据安全风险 (21)

大数据在教育行业中的应用

1.大数据在实验室管理方面的应用海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。 2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。 2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络

2018教育行业蓝皮书：大数看教育

2018教育行业蓝皮书：大数看教育不知不觉，现在已是2018年的最后一个季度。每年这个时候，芥末堆的小伙伴们都会加班加点的撰写我们的年货“教育行业蓝皮书”。 “你们今年蓝皮书什么时候发啊？”很多读者都在关心蓝皮书的撰写进度，期待十足，这让我们充满动力。近期，《蓝皮书》已经进入编纂尾声，芥末堆将精心节选蓝皮书中的干货内容，免费提供给大家参阅。驱动教育变革的“三驾马车”是政策、资本与科技。硅谷明星学校AltSchool的“败退”，证明就目前的技术水平和应用层次而言，科技的力量尚不足以颠覆教育。诚然，机器学习可以采集学生数据并加以分析，人工智能可以为每个学生量身定做个性化学习方案，在线课程可以打通学习的时空限制——然而教育只靠个性化任务卡或孤立的学习体验并不能成功，课堂也不能单纯依靠高科技产品变得更有活力。影响好奇心、热情以及对学习的体验的，仍然是教育者的素养、教学模式的创新、考核机制的变化等相当“传统”的方面。这些方面会受到教育政策、资本投入、社会舆论等影响。在本节中，我们将从政策与资本两个角度出发，深入剖析教育变革的逻辑，预测未来教育发展的方向和教育产业的风口，为各个赛道、各个领域的教育从业者们提供借鉴。一、国家财政性教育经费支出——保住4%底线

“教育经费占国内生产总值比例”是世界通行的衡量一个国家教育水平的基础线。据统计，在国家财政性教育投入上，目前世界平均水平为7%左右，其中发达国家远远高于发展中国家。 1993年，中国发布的《中国教育改革和发展纲要》提出，国家财政性教育经费支出占GDP比例要在20世纪末达到4％。但受国家经济发展水平所限，直到2012年这一目标才得以实现。从2012年至今，我国教育经费投入一直维持在4%的标准线之上。今年2月，教育部发布的《教育部2018年工作要点》再次强调：“全面加强教育经费投入使用管理……确保一般公共预算教育支出只增不减，确保按在校学生人数平均的一般公共预算教育支出只增不减，保证国家财政性教育经费支出占国内生产总值的比例一般不低于4%“。

2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。

中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/591152114.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息二、内容介绍中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。

2018年教育行业市场调研分析报告

从教育观念的变化看教育产业的发展 (1) （一）国家教育战略：始终围绕推动国家发展 (2) 1、精英主义为主时期（1977-1993年）：经济建设成为重心，迫切需要人才 (2) 2、“全民教育”探索期（1993年-2009年）：提高国民素质，加快现代化进程 (3) 3、“全民教育”深入期（2010年至今）：着重提高教育质量，建设人力资源强国 (5) （二）居民教育观念：产业发展的风向标 (6) 1、学习效果成为教育投入时的首要考量因素 (7) 2、综合素质提升赢得新生代父母关注 (8) 3、教育投入的本质是投资未来 (9) （三）影响因素：人口与经济因素利好教育产业发展 (11) 1、人口：新生人口企稳回升，人口聚集现象明显 (12) 2、投入：政府投入增长乏力，民营资本走上舞台 (15) 3、经济发展：引发城市和家庭的教育分化 (19) （四）产业发展机会：幼教、信息化和K12课外辅导引领发展 (22) 1、教育信息化：颠覆教学方式，促进教育公平 (22) 3、K12课外辅导：实现名校梦的必由之路 (25) 资本盛宴尚未结束，优质企业仍受追捧 (27) （一）爆发式增长后投资回归理性，“大项目”仍受青睐 (27) （二）细分赛道：幼教、K12位于领先位置 (30) 1、K12课外辅导：领跑教育全产业，明星企业数量居首 (30) 2、职业培训：逆势增长，IT培训一枝独秀 (32) 3、儿童早教：17年下滑较大，投资热情仍将持续 (33) 4、教育信息化：逐渐崛起的细分领域 (35) 5、兴趣教育：2017年黑马赛道，引领产业发展 (36) 图1：1977-1992年高考录取率 (3) 图2：1977-1992年学校显著减少 (3) 图3：98年高考扩张后录取率飙升 (4) 图4：1995-2003年全国预算内教育经费占财政支出比例不断下滑 (5) 图5：以“三通两平台”为标志的教育信息化 (6) 图6：改革开放后历次“教育”热潮 (6) 图7：学而思课外辅导班 (7) 图8：新东方课外辅导班 (7) 图9：各线城市家庭参与线下课外辅导班的比例 (7) 图10：学习成绩在家长关注事项中排名第六 (8) 图11：2016年家长对素质教育态度积极 (8) 图12：素质教育课程占比呈全面上升趋势 (9)

智能制造与工业大数据研究团队-西安电子科技大学机电工程学院

智能制造与工业大数据研究团队团队负责人孔宪光团队成员团队简介该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光

云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家