如今“啤酒 紙尿褲”的數(shù)據(jù)分析結(jié)果早已成為數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)典，被人們津津樂道。2 數(shù)據(jù) News讓英國(guó)離開伊拉克2010年10月23日，《衛(wèi)報(bào)》利用維基解密數(shù)據(jù)做了一篇文章“數(shù)據(jù) News”。在地圖上標(biāo)出伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)中的所有傷亡人數(shù)。地圖上一個(gè)紅點(diǎn)代表一個(gè)傷亡，鼠標(biāo)點(diǎn)擊紅點(diǎn)后彈出的窗口有詳細(xì)的說明:傷亡人數(shù)，時(shí)間，傷亡的具體原因。

當(dāng)然。目前，世界各國(guó)的教育都是根據(jù)常識(shí)和教育經(jīng)驗(yàn)來做出決策，循證教學(xué)是未來教育的理想形式。題主的思路是極好的，通過以往成績(jī)和考試的表現(xiàn)來預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況自然是可行的。只是通過標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試(統(tǒng)一布置的作業(yè)或考試)來測(cè)試學(xué)生對(duì)課程的理解，所以反饋其實(shí)非常單一和狹窄。

如果只有學(xué)生成績(jī)的變化，只能生成一份報(bào)告作為教師的績(jī)效考核，而不能產(chǎn)生課題希望得到的教學(xué)質(zhì)量的提高。像現(xiàn)在各種網(wǎng)絡(luò)課發(fā)展很快，可以讓學(xué)生及時(shí)收集教學(xué)中的小反饋。隨著家校溝通渠道的增多，學(xué)生在家表現(xiàn)的制度也可以通過家長(zhǎng)了解。將多類別數(shù)據(jù)納入分析范圍，借助大數(shù)據(jù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以重塑學(xué)生的整個(gè)學(xué)習(xí)過程，除了結(jié)果之外，還可以得到每個(gè)學(xué)生準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)細(xì)節(jié)和狀態(tài)。

如下:1。big數(shù)據(jù)Application案例One:醫(yī)療行業(yè)1)SetonHealthcare是第一家利用IBM最新的Watson技術(shù)對(duì)醫(yī)療保健內(nèi)容進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)的客戶。該技術(shù)可以讓企業(yè)找到大量與患者相關(guān)的臨床醫(yī)療信息，通過大數(shù)據(jù)處理更好地分析患者的信息。在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，早產(chǎn)兒每秒鐘有3000多個(gè)數(shù)據(jù)讀數(shù)。通過這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院可以提前知道哪些早產(chǎn)兒有問題，有針對(duì)性地采取措施，避免早產(chǎn)兒死亡。

也許在接下來的幾年里，他們收集的數(shù)據(jù)會(huì)讓你的診斷更加準(zhǔn)確。比如不是普通成年人一天三次一片，而是在檢測(cè)到你血液中的藥物已經(jīng)代謝完的時(shí)候會(huì)自動(dòng)提醒你再次服藥。2) Big 數(shù)據(jù)配合喬布斯癌癥治療喬布斯是世界上第一個(gè)對(duì)自己所有的DNA和腫瘤DNA進(jìn)行排序的人。為此，他支付了幾十萬美元。他得到的不是樣本，而是包含整個(gè)基因的a 數(shù)據(jù)文檔。

Da 數(shù)據(jù)人臉分析案例 Da 數(shù)據(jù)人臉分析案例，隨著社會(huì)科技的不斷發(fā)展，手工技能和人臉識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域得到了普及。人臉識(shí)別技術(shù)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下可以發(fā)揮強(qiáng)大的作用。下面分享一下Da 數(shù)據(jù)關(guān)于人臉分析的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)人臉分析案例1基于特征的方法和基于圖像的方法1?；谔卣鞯姆椒夹g(shù):基于特征的方法試圖找到人臉的不變特征進(jìn)行檢測(cè)。其基本思想是，人的視覺可以很容易地察覺到不同姿勢(shì)和光照條件下對(duì)人臉的觀察，因此盡管有這些變化，但一定有一致的屬性或特征。

例子:邊緣檢測(cè)器通常提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、膚色和發(fā)際線?；谔崛〉奶卣?，建立統(tǒng)計(jì)模型來描述它們之間的關(guān)系，并驗(yàn)證圖像中人臉的存在，優(yōu)點(diǎn):易于實(shí)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn):基于特征的算法的主要問題之一是圖像特征可能會(huì)因光照、噪聲和遮擋而受到嚴(yán)重破壞。另外，人臉的特征邊界會(huì)被弱化，陰影會(huì)導(dǎo)致強(qiáng)邊緣，使得感知分組算法沒有用。