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数据采集|教育大数据的来源、分类及结构模型

教育数据有多重分类方式。从数据产生的业务来源来看，包括教学类数据、管理类数据、科研类数据以及服务类数据。从数据产生的技术场景来看，包括感知数据、业务数据和互联网数据等类型。

根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。

网络数据采集方法：对非结构化数据的采集网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。

NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果，并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。

，首先平台针对需求对数据进行采集。2，平台对采集的数据进行存储。3，再对数据进行分析处理。4，最后对数据进行可视化展现，有报表，还有监控数据。

简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储，分析，计算时就要用到大数据平台。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。是允许开发者们或是将写好的程序放在云里运行，或是使用云里提供的服务，或二者皆是。

是大数据开发的基础，在学习期间，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主，一方面Hadoop对机器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。大数据的核心是数据价值化。

1、)？？建立高效的数据采集和整合机制，通过各种手段获取各类数据，并对数据进行清洗、整合和存储。2)？？利用云计算技术提供弹性的计算资源和存储空间，并实现数据的安全保护和随时访问。

2、收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。

3、支持和培训：全应科技提供技术支持和培训服务，帮助企业充分利用大数据管理平台，并培养企业内部团队的技能和知识。

4、数据收集和整合：全应科技可以开发数据收集工具和技术，帮助企业从多个来源收集到大数据。这些数据可以来自内部系统、外部渠道、社交媒体等。然后，这些数据将被整合到一个统一的平台中。

5、可视化分析数据挖掘算法预测性分析语义引擎.数据质量和数据管理大数据分析的基础就是以上五个方面可视化分析。

6、确认需求在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。