数据驱动的技术基础(共4册中小学教育大数据分析师系列培训教材)

《中小学教育大数据分析师系列培训教材》主要用于线上及线下的中小学教师培训项目，还可用于教师、教研人员、教学管理人员等教育工作者的自主学习和提升。本教材计划纳入中小学信息技术应用能力提升工程2.0项目，还将作为大数据MOOC线上课程的主要学习资料，供参加课程的学习者阅读、学习。《中小学教育大数据分析师系列培训教材》共有5个品种：教育大数据、数据分析、数据驱动的智能学校、数据驱动的智能课堂、数据研究。《中小学教育大数据分析师系列培训教材》是由、任友群教授、黄荣怀教授作序，由首都师范大学教授方海光邀请北师大、华中师大、华南师大、内蒙师大、陕西师大等各大师范院校教授以及海淀区教师进修学校主任和国家开放大学、北京教科院等院校专家一起编写的成体系的、完整而全面的大数据分析师培训教材。 本选题为数据分析，全4册，包括数据技术基础应用、常见的教育数据处理方法、数据可视化方法以及Excel的数据分析。通过讲解具体的数据分析方法，切实提高一线教师数据分析的能力，帮助教师全方位地了解学生，从而进行精准教学。

方海光，首都师范大学教育学院教授，博士/博士后，教育技术学专业负责人，人工智能教育研究中心副主任，远程教育研究所所长，北京师范大学智慧学习研究院智慧学习白皮书首席研究员，全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会委员，中国教育技术协会人工智能专业委员会常务理事, 中国人工智能学会智能教育技术专业委员会委员，美国密歇根州立大学访问学者，挪威奥斯陆大学学院访问学者，北京师范大学博士后，中国科学院博士。出版国内第一本《教育大数据》图书，人教版/中图版《人工智能初步》国家教材主编，主持《中国智慧学习环境白皮书》研究等。主要研究方向：教育大数据，智慧教育与移动学习，人工智能教育机器人，智慧校园与未来学校等。

《数据技术基础应用》目录 第一章　开门见山——大数据概述 / 001 002　问题一：什么是大数据？ 005　问题二：大数据有什么用？ 008　问题三：如何实现大数据的价值期望？ 第二章　见猎心喜——数据获取 / 016 017　问题一：数据是怎么产生的？ 020　问题二：如何获取内部数据？ 024　问题三：如何获取外部数据？ 第三章　分而治之——分布式数据存储 / 034 035　问题一：如何在计算机中存储数据？ 036　问题二：半结构化和非结构化数据如何存储和管理？ 039　问题三：面对海量数据，如何存储和管理数据才能满足应用系统的 　 高 性能需求？ 044　问题四：分布式文件系统的体系结构和工作原理是怎样的？ 049　问题五：分布式数据库的基本结构和工作原理是怎样的？ 052　问题六：非关系型数据库如何支持SQL 查询？ ·XI· 目 录 第四章　抽丝剥茧——数据分析 / 056 058　问题一：为什么需要对数据进行预处理？ 059　问题二：常见的数据预处理方法有哪些？ 060　问题三：如何实现数据规约？ 061　问题四：如何区分特征提取和特征选择？ 063　问题五：大数据挖掘都有哪些常用的方法？ 第五章　如虎添翼——智能大数据分析 / 066 067　问题一：什么是人工智能？ 070　问题二：什么是机器学习？ 072　问题三：机器学习都有哪些类型？ 078　问题四：什么是深度学习？ 第六章　神来之笔——分布式计算 / 083 084　问题一：提高计算能力的方式有哪些？ 086　问题二：如何使用Hadoop 实现大规模数据的计算？ 089　问题三：如何支持大规模数据的在线计算？ 096　问题四：有哪些提升算力的方法？ 参考文献 / 100 《常见的教育数据处理方法》目　录 第一章　教育数据采集与存储 / 001 002　问题一：教育数据的类型及采集方法有哪些？ 004　问题二：如何备份数据库？ 008　问题三：如何爬取数据库数据？ 013　问题四：如何采集伴随性数据？ 018　问题五：如何采集反应性数据？ 第二章　教育数据分析与可视化 / 028 029　问题一：如何对数据进行预处理？ 035　问题二：如何完成统计分析？ 036　问题三：如何进行聚类？ 038　问题四：如何完成预测？ 042　问题五：如何进行关系挖掘？ 046　问题六：如何进行社会网络分析？ 048　问题七：如何进行文本挖掘？ 050　问题八：如何开展教学视频分析？ 054　问题九：什么是数据可视化及其基本要素？ 第三章　教学类数据处理 / 059 060　问题一：什么是学习分析？ 063　问题二：教学平台数据的一般结构是什么？ 067　问题三：如何使用SQL 查询开展学习分析与可视化？ 第四章　管理类数据处理 / 077 078　问题一：数据与决策之间有什么关系？ 079　问题二：如何做到数据驱动的科学决策？ 081　问题三：教育教学管理数据有哪些典型应用？ 085　问题四：如何用Power BI 动态可视化呈现学籍数据并辅助决策？ 第五章　科研类数据处理 / 096 097　问题一：什么是数据密集型科学研究？有哪些特点？ 098　问题二：文献研究与科学知识图谱有何关系？ 100　问题三：知识图谱绘制工具CiteSpace 的由来和特点？ 102　问题四：如何用CiteSpace 完成文献分析？ 参考资料 / 112 《数据可视化方法》目　录 第一章　数据与数据可视化 / 001 002　问题一：数据有哪些类型？ 006　问题二： 什么是数据可视化？ 012　问题三：为什么进行数据可视化? 014　问题四：如何进行数据可视化? 第二章　视觉七要素与认知基础 / 021 022　问题一：视觉七要素分别是什么？ 026　问题二：什么是视知觉？什么是视错觉？ 031　问题三：什么是格式塔原则？ 034　问题四：视觉七要素和格式塔原则对可视化有哪些启示？ 第三章　数据可视化开发过程 / 041 042　问题一：如何获取和分析用户的数据可视化需求？ 044　问题二：如何提出数据可视化设计方案？ 059　问题三：有哪些常用的数据可视化实现技术? 060　问题四：如何评估数据可视化效果? 第四章　可视化实现与评估 / 066 067　问题1：常用的静态可视化方法有哪些？ 076　问题2：常用的交互式可视化方法有哪些？ 082　问题3：如何评估可视化效果？ 附录 　R 语言基础 / 087 参考资料 / 092 《Excel 的数据分析》目　录 第一章 　创建和美化工作表 / 001 002　问题一：什么是工作簿、工作表、单元格、单元格区域？ 003　问题二：如何建立和保存工作簿？ 004　问题三：如何在工作表中输入各类数据？ 010　问题四：如何美化工作表？ 第二章　数据的计算 / 014 015　问题一：什么是公式？有哪些运算符？如何输入和复制公式？ 017　问题二：Excel 中有哪些函数？如何运用这些函数进行计算？ 024　问题三：如何实现多条件的求和、求平均数、统计人数？ 027　问题四：如何根据身份证号信息提取出生日期、性别、年龄信息？ 第三章　数据的分析与处理 / 030 031　问题一：数据清单是什么？ 031　问题二：如何排序和筛选？ 038　问题三：如何应用条件格式？ 040　问题四：如何分类汇总？ 042　问题五：如何创建数据透视表和数据透视图？ 045　问题六：如何使用Power Pivot 创建数据模型和数据透视表？ 第四章　数据的图形表示 / 052 053　问题一：图表是由哪些元素构成的？如何创建图表？ 055　问题二：如何创建各类图表？ 062　问题三：如何编辑图表？ 065　问题四：如何美化图表？ 第五章　Excel 在教学和研究中的应用 / 069 070　问题一：如何使用“描述统计”分析工具？ 075　问题二：如何制作频数分布表和直方图？ 077　问题三：如何计算排位和百分比排位? 079　问题四：如何计算成绩的标准分数？ 083　问题五：如何对教学研究中得到的数据进行统计假设检验分析？ 085　问题六：如何对两个独立样本平均数间差异进行检验？ 090　问题七：如何对两个相关样本平均数间差异进行检验？ 参考文献 / 099