提要：大數據時代，各個企業都希望爭取更大的蛋糕，紛紛搬出大數據，不少企業有點趕鴨子上架，反而造成一堆問題。今天科多大數據主要為大家講講學習或教育行業的案例，科多大數據帶你看看人家是如何運用大數據，如何引入大數據技術思維的。

　　一、利用預測分析大數據幫助學生提高成績

　　“希維塔斯學習”是一家專門聚焦于運用預測性分析、機器學習從而提高學生成績的年輕公司。CivitasLearning提供了一套應用程序，學生和老師可以在其中規劃自己的課程和安排。這意味著高校能聚焦于各自不同的對象，相互不同地用這家公司的分析工具開展大數據工作。

　　該公司在高等教育領域建立起最大的跨校學習數據庫。通過這些海量數據，能夠看到學生的分數、出勤率、輟學率和保留率的主要趨勢。通過使用100多萬名學生的相關記錄和700萬個課程記錄，這家公司的軟件能夠讓用戶探測性地知道導致輟學和學習成績表現不良的警告性信號。此外，還允許用戶發現那些導致無謂消耗的特定課程，并且看出哪些資源和干預是最成功的。

　　二、美國利用大數據檢測學生作業完成情況

　　紐約州波基普西市瑪麗斯特學院(MaristCollege)與商業數據分析公司Pentaho合作發起開源學術分析計劃(TheOpenAcademicAnalyticsInitiative)，旨在一門新課程開始的兩周內預測哪些學生可能會無法順利完成課程。

　　該計劃基于Pentaho的開源商業分析平臺(BusinessAnalyticsPlatform)開發了一個分析模型，通過收集分析學生的學習習慣——例如點擊線上閱讀材料、是否在網上論壇中發言、完成作業的時長——來預測學生的學業情況、及時干預幫助問題學生，從而提升畢業率。

　　三、利用LinkedIn數據選擇心中的大學

　　以美國的著名高校卡內基梅隆大學和普渡大學為例：對這兩所高校，領英都收集了60000多名畢業生的職業生涯數據。數據量之龐大，足以在其中看出清晰的規律。輸入“MIT”，你很快就會看到這所高校的畢業生一般會在谷歌、IBM和甲骨文公司找到工作。輸入“普渡”，你會發現禮萊、康明斯和波音是畢業生的首選。

　　這類信息對于中學的高年級生和低年級學生都是一座金礦，運用領英的這個工具，對太陽能、編劇、或者醫療器械感興趣的學生，就可以挑選那些畢業生最容易進入相關領域的大學報考了。當年我們要是這款工具，可能很多人就不會錯過自己喜歡的專業或學校了。

　　四、南京理工大學根據學生飯卡消費額幫學生充飯卡

　　每個月在食堂吃飯超過60頓、一個月總消費不足420元的，被列為受資助對象。據報道，南京理工大學教育基金會通過數據分析，每個月在食堂吃飯超過60頓、一個月總消費不足420元的，被列為受資助對象。南京理工大學還采取直接將補貼款打入學生飯卡的方式，學生無需填表申請，不用審核。

　　五、利用“大數據”學習法讓學員更高效地成為“大數據工程師”

　　科多大數據作為全國唯一一家專注于培養大數據開發、大數據分析、大數據可視化等方面的大數據工程師，科多大數據通過對所有學員的行為數據、學習數據、就業數據、薪資數據等多維度進行分析，得出了一套能對學員進行自適應的教學模式，大大地提高學員成為優秀大數據工程師的成功率。而且，科多大數據的學員可通過個人學習路徑成長數據，直觀地發現自己與期望薪資的短板，以及自己學習過程中的不足。科多大數據所畢業的學員，期望薪資達成率高達94.7%，屬業內唯一。