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　　【摘要】大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图，一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。　　小林用一家在线旅游公司平台搜索比较了机票和酒店价格，然后进行预订，在他的自由行旅游结束后，他写了游记并将旅行照片上传到朋友圈……上述一系列如今在游客中司空见惯的行为，积少成多后就形成了旅游大数据。消费者对于不同类型酒店、出行目的地和价格等因素的选择，经过数学模型的计算可以得出各类具有商业价值的分析，专业人士最终可以将这些数据转化为企业收益。　　有时候，一句话、一张图片都会蕴含巨大的数字商机，但这是一门需要高度精准性的技术活儿，并非人人都看得懂大数据。 看懂游客行为　　大家都在说大数据，携程近期投资重组专攻大数据研究的众荟信息技术有限公司(下称“众荟”)、阿里系的去啊旅行则与石基信息合作，而东呈酒店、如家酒店等也纷纷推出智能化管理。　　每个旅游业者都会有自己的会员和消费数据记录，这些记录就是大数据的基础信息，然而在一堆数字和消费者行为面前究竟该如何分析处理并得出结论呢?　　“首先要知道什么是大数据，大数据分为两大类，即结构化数据和非结构化数据，前者就是大家看到的一系列数字，后者则可能是一张图，一句话等并非直接体现为数字的信息。因此真正意义上的大数据分析不仅要做直接的数字分析，还要懂得建立数学模型，将非结构化数据转变为结构化数据并得出结论，这些并不简单。”众荟数据智能事业部总经理焦宇告诉《第一财经日报》记者。　　结构化数据的分析处理相对简单，比如将现在的数字与上一年同期做比较，或直接计算占比等，而非结构化数据的处理方法则不同，首先要看懂消费者行为，包括浏览、预订、出行等整个过程。　　焦宇给记者举了一个例子，现在很多游客会在OTA(在线旅游代理商)上比价和预订酒店，那么其搜索的关键词和浏览痕迹就会体现在OTA 的记录里，如果客人浏览过这家酒店的页面却跳转了，并未下订单，则可以通过这个记录分析该客人不下单的原因，当这个客人通过价格、品牌、区域等关键词排序查找酒店信息后，其留下的浏览记录则可以统计出人们是对于价格敏感还是品牌敏感。　　“经过研究，大部分人还是看重价格因素，由于价格的选择是有区间的，这就可以用浏览痕迹得出一个最让游客接受的价格区间数字。只有11%的人在意品牌，说明同类酒店可替代性很强。如果以区域关键词搜索，则代表地理位置数据，若可以精准到具体方位，并将这一信息传达给该区域的酒店，则无疑提高了酒店的入住率还能根据消费者行为适当调整房价，当供大于求时下调房价，反之则提升房价。还有一个颇有意思的研究，即游客浏览记录中若有A酒店的竞争对手酒店，则可以推理这个客人对于A这一类酒店有需求，该客人就是A酒店应该关注的潜在客人。”焦宇指出，要将海量的浏览记录变成有效数据，还得依靠数学模型，模型分为收敛型和发散型，大数据通常要经过收敛型模型将非结构化数据转化成结构化数据并得出结论。　　一位连锁酒店经营者告诉记者，这些涵盖了消费者较能接受的价格区间、品牌等信息的大数据可以让酒店对价格、定位和营销等做出策略性调整，以提升入住率，提高酒店整体收益管理。神奇的语言分析　　除了价格、品牌，语言文字也是一种非结构化数据，尤其是如今当客人预订酒店旅游产品时一定会先看一下点评，或者自己体验后也会留言评价，这些语言背后也大有大数据学问。　　记者多方采访和观察后了解到，不少客人会对已经入住的酒店进行评估，这些点评中经常会出现对酒店环境、客房设施、餐饮和服务的评价，比如“房间很干净，但是送餐服务比较慢”、“前台的服务差评”、“洗浴感受不错”等。这需要用专业的语义分析进行精准细分化分析并转换成结构化数据反馈给酒店经营者。　　在人工智能和计算语言学中，语义分析为知识推理和语言提供了方法，也是未来搜索引擎发展的方向。比如，输入“苹果”通过语义分析，能够知道用户想找的是手机而不是水果。　　“首先我们会通过专业的语义分析去除一批虚假点评或无实质内容的点评，比如‘很好’，‘路过’之类，而将真正对酒店有实质内容的点评留下，并对于每一句话进行断句和多维度切割。举个简单的例子，比如‘这个酒店很干净，但是送餐服务比较慢’，经过我们的断句和多维度切割分析后可以知道客房清洁度不错，但送餐有问题，那么我们接下来就要把结论进行细化分类并反馈给各部门，即把好评反馈到客房清洁部门，而把差评反映到餐饮部，并且可以细化到差在哪儿。这里的问题就是速度，有时还涉及口味、或者服务态度等。有时一段话的分析是非常复杂的，其中还有纠错比例。”众荟市场部高级副总裁胡凡表示。　　从事酒店业超过15年的李先生告诉记者，比起简单的“好”或“不好”，经过多维度语义分析后得出的结论可以反馈到酒店各个相关部门，并且细化到是哪个细节好，或那个细节有问题需要改进，那么管理层开例会时就能明确知道接下来的工作方向，而经过改善服务态度、速度甚至装饰风格，其所在的酒店入住率提升了10%，且RevPAR(Revenue Per Available Room，每间可供租出客房产生的平均实际营业收入)有约15%的增加。　　据悉，一些科技信息公司对于语义分析的维度已经可以达到1000个。跨界与图片信息怎么玩　　有时候，对于旅游大数据的分析还涉及跨界合作。　　“国外是跨领域研究的，结合了多领域，比如地理信息、IT、商学院、社会学等。我举个跟踪游客的例子，现在我们采用跨界合作的多方位社交媒体来跟踪游客行为。社交媒体上有很多游客留下的痕迹，比如flickr，flickr上的图片留下了照片的地理坐标、拍摄时间、评论信息等，这些都是非常可贵的旅游大数据。” 长期在澳大利亚研究旅游大数据分析的学者程明明告诉记者，当用地理坐标来追踪轨迹则需要懂地理学的专家来帮忙，而商业管理方面的专才则可以分析游客去哪儿、是什么时间去等具有商业价值的数据。　　在多方跨界分析研究后，业者可以知道哪些景点受欢迎、哪些是新的景点、游客在几点左右在景点甚至每次停留多久等。掌握这些大数据信息分析结果后，相关的旅游业者可以有效做到分流，不会造成景点承载力过于饱和。同时，对比景点信息和游客属性，可以知道不同国家游客对景点有什么不同需求，比如亚洲人是否更喜欢文化景点，如果是，则当地旅游推广营销时候就要更多推出人文景点。　　记者在采访中获悉，目前中国不少景区也正在与相关大数据分析公司合作，希望通过分析来预测未来一段时间的客流量，尤其是旺季黄金周的客流量预计，能帮助景区控制进入人数，提高安全性和服务质量。　　颇有意思的是，图片也属于大数据。　　“比如一些大型旅游预订网站上有大量图片，对于图片，我们需要IT技术人员来帮忙进行机器人训练(machine learning)帮助我们识别不同的图片。比如究竟是人物还是风景效果好，然后我们再通过数学模型和旅游局、旅行社宣传的图片进行对比，得出游客感兴趣的图片和旅游局、旅行社所宣传的是否一致。如果不一致，那么不一致在什么方面，并需要如何改进。”程明明说道。　　据悉，另有一种脑电波测试方式，能测试出人们看到图片时眼球第一秒会注视的地方即最吸引点，以及人们对于被测试图片的喜好或厌恶程度等。业者通过这些分析可以决定是否在销售时更换样图，餐厅或景点的宣传图片究竟是有人好还是空景好，合适的样图能够促进销量。　　“当然，要做好旅游大数据研究并不简单，其数学模型比较复杂，比如包含线性回归之类的。其实，大数据研究是一个数据不断整合和多学科交叉的过程，未来还有很多商机可以依靠大数据被挖掘出来。”程明明如是说。（来源：第一财经日报） 更多旅游资讯敬请关注“旅游观察” 微信号：travelviewer 关注移动互联网时代中国旅游业的大变革，深刻思考旅游业新技术、新业态的发展趋势，洞察宏观经济形势与政策变化对旅游业的影响，尽在旅游观察。
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(), All rights reserved 京ICP备号-12　　摘要：随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。将大数据分析应用于数学课堂教学是一种全新的尝试。本文简要分析了大数据" />
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基于大数据分析下的数学课堂教学研究
2016年6期目录
&&&&&&本期共收录文章20篇
　　摘要：随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。将大数据分析应用于数学课堂教学是一种全新的尝试。本文简要分析了大数据分析的概念，从不同方面对基于大数据分析下的教学课堂教学进行了深入研究，结合笔者丰富的教学实践，最终提出了一些基于大数据分析下的数学课堂教学的策略。希望通过本文的分析研究，能够为更好地进行数学课堂教学，提供一些有益的借鉴与参考。 中国论文网 /9/view-7366301.htm　　关键词：大数据分析;数学课堂;教学研究 　　中图分类号：G633.6 & & 文献标志码：A & & 文章编号：（1-02 　　 如今，我们已经进入到了一个“数据驱动学校、分析改革教育”的大数据时代，大数据正影响着传统教育与传统教学，未来大数据必将改变传统教育的面貌[1]。随着大数据时代的到来，大数据分析也相应地产生。因而，研究基于大数据分析下的数学课堂教学具有较为重要的理论意义和现实意义。 　　一、大数据分析的概念 　　1.大数据的概念。就数据本身而言，其是记载信息的一种载体，当然，也是知识的来源。数据的不断增加，表示其相应的记录范围、测量范围和分析范围在不断扩大，表示人类获取的知识越来越多，获取的信息量越来越大，而知识的边界也在相应地不断扩展与延伸。所谓大数据，可以从宏观和围观两个角度来进行理解，有不少国内外学者选择从宏观角度理解和研究大数据，其对于大数据的概念做了以下定义，即需要新处理模式才可以具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据具有4V特点，分别是Volume（数据量大）、Velocity（实时性强）、Variety（种类多样）、Veracity（真实性），另外还有一部分学者认为应当再加两个V，即Value（价值）和Visualization（可视化）[2]。而维基百科给出的定义则是无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 　　2.大数据分析的概念。所谓大数据分析，即对规模巨大、数量庞大的数据进行分析。其具有四个非常显著的特征：首先，数据量大;其次，速度很快;再次，种类繁多;最后，真实性。而大数据分析的目的就是要通过对历史数据的分析和挖掘，科学总结与发现其中蕴藏的规律和模式，并结合源源不断的动态流式数据去预测事物未来的发展趋势[3]。 　　二、基于大数据分析下的数学课堂教学策略 　　1.更新教学观念，构建数据分析观念。物质决定意识，意识是物质的反映。在高中数学教学中，教师在课堂教学的过程中，教学方法、教学模式难免会受其自身教学观念的影响，因而数学教师首先必须先更新教学观念，构建数据分析观念。在新课标中提出了“数据分析观念”一词，这一词是由“统计观念”变更而来。由此可见，随着大数据时代的来临，数据分析也日益受到人们的关注与重视。因而，有必要在数学课堂教学构建相应的背景，构建数据分析观念，使学生树立数据分析的意识，并对其予以重视[4]。 　　2.勇于探索，在数学教学中尝试分层教学。在现行的高中数学课堂教学上，一般采取班级统一上课的模式，这样的教学模式比较固定，缺乏新意，不利于培养和发展学生的个性，更不利于挖掘学生的潜能。我国古代教育师祖孔子曾提出“因材施教”，就是要求教师根据每个学生不同的情况，对学生进行不同类型的教育。在高中数学课堂教学中，教师可以对学生尝试分层教学。一个班有众多的学生，学生与学生之间存在着个体、个性差异，对不同的学生进行不同类型的教学，能够促进有效教学。对于个性化差异和个体化差异比较明显的小学生，也可以尝试不同的教学方法，尝试全新的教学模式，对于不同基础和不同背景下的学生，要正视其存在的个体差异，对他们进行分层次的教学，这样有利于促进学生更好地学习数学，也有利于充分挖掘学生的数学潜能。 　　3.学会运用大数据分析和获取数据中的有用信息。在高中数学教学中，教师应注意引导和帮助学生学会运用大数据分析和获取数据中的有用信息，充分调动学生学习数学的积极性和主动性。通过激发学生的学习兴趣，帮助学生提高他们的学习效率，这样既有助于促进学生全面发展，也有助于提升高中数学课堂教学的效率[5]。举例来说，教师可以结合高中数学教材内容，大数据分析工具制定教学计划，例如在学习《空间向量》这一章时，教师可以引导学生结合实际生活，充分发挥想象力，对空间向量进行思考，还可以引入与空间向量相关的内容，通过相关数据分析，帮助学生加深对知识的理解。同时，带动学生主动思考，积极参与课堂互动。此外，教师还应教学生学会获取数据中的有用信息。以高中数学《统计》这一章为例，在学习《统计》这一章时涉及抽样方法以及总体分布的估计，教师可以在具体教学过程中，引导学生利用大数据对相关数据进行分析，然后从中获取有用的信息，以帮助解题。 　　4.引入数据挖掘算法，提升数学运算能力。数学教师除了按照教学大纲要求完成教学任务之外，还要注意在数学课堂中引入数据挖掘算法，注意提升学生的数学运算能力。一方面，数学教师要利用大数据分析工具密切关注学生对所学数学知识的掌握情况;另一方面，还要密切关注学生对于数学运算能力的掌握。引导和帮助学生学会收集数据和使用数据，利用大数据中的数据挖掘算法，培养数学解题能力。对于高中学生而言，数学运算能力是其必须掌握的，数学运算能力是学好数学的前提和基础。因而，数学运算能力非常重要。举例来说，在高中数学的运算中，涉及函数、指数和向量等计算，而这些计算相对而言又比较复杂，如果在计算过程中出现失误，将导致整个运算结果错误。这就要求学生具备较强的运算能力，在运算过程中保持细心、认真和严谨的态度进行运算。在高中数学教学中，教师要教学生运用不同的数学方法进行解题，让学生学会举一反三。 　　5.学会分类，重视数学知识的积累。高中数学学科是一门具有较强的抽象性和较强的逻辑性的学科，知识点还比较多，这就要求学会分类，对各类数学知识进行分门别类，这样有助于加深对知识的理解，也有助于理清数学知识的脉络，促进学生更好地进行下一阶段的数学学习。此外，还应重视数学知识的积累。高中数学知识具有较强的连贯性和衔接性，学生在学习过程中如果出现知识点断层问题，很容易影响下一阶段的数学知识学习，致使前期所学的知识与后期将要学习的知识无法较好地衔接，影响学生的学习积极性，也会在一定程度上影响学生的整体成绩。因而，在高中数学教学过程中，教师要注意帮助学生做好相关知识点的复习和巩固，加深学生对前期所学知识的印象。例如：在初中的数学学习过程中，教师对十字相乘法已经不作要求了，同时对三次或三次以上多项式因式分解也不作要求了，但是到了高中教材中却多处要用到。另外二次根式中对分子、分母有理化这也是初中不作要求的内容，但是分子、分母有理化却是高中函数、不等式常用的解题技巧，特别是分子有理化应用更加广泛。所以，教师在教学过程中，应该多复习以前学生学过的知识，将其进行一定的积累，同时，也能为其今后数学知识的学习奠定良好的基础。此外，还要养成良好的数学学习习惯和数学知识积累意识，在实际学习过程中，充分重视数学知识的积累，通过各种不同的方式促进对数学知识的理解，并且学会运用自己所学的数学方法来解决数学问题，通过这种方法能够使学生不断地巩固所学的数学知识，提升数学解题能力，提升整体数学素质。
　　6.感悟数字化的便利，学以致用，提升数学应用意识。大数据时代的来临，改变了人们以往的生活方式，改变了人们生活的方方面面，也在一定程度上改变了数学课堂教学，举例来说，大数据时代的来临改变了高中数学课堂教学的形式、方法等。教师可以通过大数据提供的数字化信息，运用多媒体设备进行备课以及给学生布置作业，还可以利用大数据分析班里每位同学的学习情况。在数学学习过程中，学生在感悟数字化的便利的同时，还要学会将所学的数学知识融会贯通，学以致用。当然，有一点必须强调的是，无论哪一学科，都有其自身的特性及作用。以高中数学学科为例，数学是一门科学性与综合性较强的学科，其作用之一就是能够培养人的逻辑思维推算能力。并且，数学还是一门与我们生活息息相关的学科。因而，在学习数学这门课程时，教师要当好向导的角色，注意培养学生的数学学习意识，要让学生学以致用，注重提升他们的数学应用意识。 　　三、结束语 　　综上所述，基于大数据分析下的数学课堂教学策略主要有：第一，更新教学观念，构建数据分析观念。第二，勇于探索，在数学教学中尝试分层教学。第三，培养数学学习兴趣，学会获取数据中的有用信息。第四，引入数据挖掘算法，提升数学运算能力。第五，学会分类，重视数学知识的积累。第六，感悟数字化的便利，学以致用，提升数学应用意识。笔者希望有更多的有志之士，能够投身到这个课题的研究之中，指出笔者在文中的不足之处，同时也可以为基于大数据分析下的数学课堂教学这一课题的研究，做出自己应有的一份贡献。 　　参考文献： 　　[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，（1）：146-169. 　　[2]姜强，赵蔚，王朋娇，王丽萍.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育，2015，（1）：85-92. 　　[3]李金昌.从政治算术到大数据分析[J].统计研究，2014，（11）：3-14. 　　[4]徐鹏，王以宁，刘艳华，张海.大数据视角分析学习变革――美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J].远程教育杂志，2013，（6）：11-17. 　　[5]王丽.关于高中数学课堂教学有效性策略分析[J].亚太教育，2015，（22）：71.
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魔鬼数学：大数据时代，数学思维的力量
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