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本文目录一览：
- 1、教育大数据与其他行业大数据的主要区别是什么?
- 2、教育大数据分析的三大方法
- 3、继续教育大数据的分析挖掘主要面临的什么挑战
教育大数据与其他行业大数据的主要区别是什么?
K12和高等教育为主要应用范围 从应用范围上看，教育大数据可应用于教育的各个阶段。从目前发展现状来看，我国教育大数据的应用主要集中在高等教育和K12领域，学前教育和职业教育领域应用较少。
大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、***等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。
学校和教师更多的关注学生的个性化培养，教师由教学者逐渐转变为助学者。在逐步到来大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，更多的交往互动、个性化服务和灵活的学制将使学校获得新的生机。
传统数据和大数据的区别 无疑，数据信息的大爆炸不断提醒着我们，未来将会因大数据技术而改变。大数据（Big data）通常用来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。
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。
课程设置不同 大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。
教育大数据分析的三大方法
细分分析法，常用于为分析对象找到更深层次的问题根源。难点在于我们要理解从哪个角度进行“细分”与“深挖”才能达到分析目的。
大数据分析常用的基本方法有哪些大数据分析常用的基本方法有：描述型分析、诊断型分析、预测型分析以及指令型分析。
在线决策、学习分析和数据挖掘。教育大数据的定义中有提到，教育大数据需要有三个因素起支撑作用分别是：在线决策、学习分析和数据挖掘，所以教育大数据的三大要素是在线决策、学习分析和数据挖掘。
对***析法 对***析法是一种常见的数据分析方法。通过数据分析比对，能告诉你过去发生了什么（现状分析）、告诉你某一现状为什么发生（原因分析）、告诉你将来会发生什么（预测分析）。
一是降维。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、随机森林 二是回归。比较传统的方法，根据因变量类型，可以分为一般回归和离散回归，商业上离散回归用得比较多，比如logit模型probit模型 三是聚类。
继续教育大数据的分析挖掘主要面临的什么挑战
1、第三：价值密度低：以***安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位***监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2、数据结果的衡量标准。对大数据进行分析比较困难，但是对大数据分析结果好坏的衡量却是大数据时代数据分析面临的更大挑战。
3、数据可视化可谓是新时代数据分析工具必备的功能了。数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析工具有着强大的数据图表渲染功能，并且要内置丰富的可视化效果，以满足用户的不同展示需求。
4、同样，大数据分析同样面临着软件方面的挑战，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。
5、大数据行业面临的五大挑战如下：挑战一：数据来源错综复杂 丰富的数据源是大数据产业发展的前提。
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