京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
学大牵手百度作业帮做教育大数据_数据分析师培训
最近百度旗下的作业帮上线了全新版本,有不少细心的用户发现,在“课程”板块中悄悄上线了不少出品于学大教育的微视频课程,用户点击即可免费观看。由此联想到,前几天在圈内传得沸沸扬扬的学大教育与百度走到一起的传闻貌似已尘埃落定。
笔者进一步从学大内部获悉,学大与百度作业帮确已达成了深度合作。合作内容包括:学大作为作业帮的内容提供商,会陆续开放全部年级、全部学科的知识体系,包括微视频课程及匹配好知识点的题库。除此之外,学大与作业帮还将在大数据方面展开全面合作,从前期的数据采集、模型构建到后期的数据分析、数据解读、输出个性化报告等环节,立体式挖掘教育领域的大数据潜力。
用大数据释放在线教育潜力
教育领域的大数据应用一直具有其独特的价值,因为一个学生在学习过程中产生的全息大数据,如果通过专业的云计算技术将其可视化,建立科学的分析模型,导出分析结果,会是高度个性化表现特征的体现。如果学习的动态轨迹可以清晰的被实时记录,就可以充分发挥大数据用户层分析、可视化展现方式等特点的最大效能,更令规模化的个性化教育实现成为可能。
因此本次学大与作业帮合作的最大亮点是大数据方面的“双剑合璧”。学大经过线下长期的沉淀,已经拥有庞大的用户群体及海量专业教育数据,同时深谙个性化学习规律;而百度则具备互联网界领先的大数据技术,拥有全球首个大数据引擎和大数据预测开放平台及专门的大数据实验室。两者联手探索在线教育的大数据应用,会让“个性化教育”获得更大的发挥空间,甚至形成全新商业模式。
双方合作的“首秀”将是针对用户个体推出的个性化学习报告。学大会基于对用户学习过程及习惯的深度洞察,搭建报告的基础体系架构;百度则会借助技术优势,进行平台的基础研发,最终形成完整的大数据收集、追踪、分析、反馈等应用链条,将具有科学性、针对性的智能分析报告推送给每个用户,成为用户自我认知、诊断、调整学习情况的有力依据。
强强联合整合大教育生态圈
从大数据到内容,从学大与百度合作的现有方式来看,两者未来的合作更多的可能性会是携手打造开放式的平台。百度要连接人与服务,所有在线教育服务都是其想要整合的对象,捷径是与类似学大这样的行业大佬深度合作。所以一个一个企业去谈判并不现实,最终还要是形成一个开放式平台,拥有在线教育服务的企业将自动接入服务,获取用户,这成为最优的解决方案。
学大教育拥有不少K12在线教育玩家觊觎的核心教学资源以及对于传统教育行业的深度理解,面向产业逐步开放也会成为学大接下来的方向,在越来越多的企业使用学大资源时,它们的用户本质上也成为学大用户,学大便可通过教学课程内置广告、企业定制数据服务、大数据收集挖掘等方式寻求商业化,这其实是借鉴百度地图等互联网开放平台的思路,只是大家开放的数据性质不同。
正是因为学大和百度都有做平台的野心,在核心优势上又有非常大的互补性质,因此走到了一起。腾讯与新东方是合资成立子公司形式,这种形式在资源导入上存在一定难度。百度与学大的合作主要在业务层面,双方有共同利益诉求,随着合作深入,捆绑会越来越紧,最终形成一个大的在线教育利益生态圈。深度合作很可能是未来互联网与传统行业合作的主流模式。
小结一下:
不论哪一种合作模式,对于创业者来说都意味着更多机会。当巨头们都选择在核心优势上融合发力,打造开放平台时就已经给创业者预留了空间,腾讯、阿里、YY们跟进结果将更加惨烈。正如Chirs Anderson所言,一个产业的商业竞争分为三个层面:产品VS产品,公司VS公司,生态VS生态。在线教育显然正在进入第三个阶段。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05