区域是一个汉语词语，读音为qū yù，是指一定的地域空间；地区区域自治。指国家管辖范围以外的海床和洋底及其底土。语出《周礼·地官·序官》“廛人” 汉郑玄注：“廛，民居区域之称。”、陈康祺 《郎潜纪闻》卷三：“咨其风土，考其区域。”等， 以下是为大家整理的关于基于大数据的区域教育评价变革论文3篇 , 供大家参考选择。
基于大数据的区域教育评价变革论文3篇
【篇1】基于大数据的区域教育评价变革论文
大数据时代的广告营销变革作者：王忠良来源：《销售与管理》2012年第12期
随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。我们与周围人的相处也更多的从现实生活中搬到了无形的互联网上。在网络世界中，我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（Cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的“数据影像”，这些数据均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来。
“大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。基于对记录着网民人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的网民传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。
大数据的广告营销应用
与传统广告营销强调“创意”、“策略”及覆盖广度相比，大数据背景下的广告营销是以“技术”为驱动、以海量数据挖掘为前提，实现对特定受众的个性化广告传播。目前在国内渐成体系，并逐步被采用的类型有以下几种：
1.搜索引擎精准营销
在消费与商品信息爆炸的当下，搜索不仅是网民无法逃避的信息检索手段，更是消费购买必经的决策环节。搜索正深刻改变着传统意义的消费行为模型AIDMA（Attention Interest Desire Memory Action）模式，进而让网民产生新型消费行为路径AISAS（Attention Interest Search Action Share）。就此而言，搜索引擎服务商掌握着网民海量的有关兴趣和购买的基础数据，这也使得基于搜索引擎的精准营销成为可能，而不仅仅依靠关键词排名。
【篇2】基于大数据的区域教育评价变革论文
大数据时代HRM的新变革作者：刘运良 栗超超来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2016年第01期
摘 要：本文以绩效为导向利用神经网络模型分析绩效影响因素和权重，辅助招聘高绩效的员工;利用logistic回归模型分析已离职员工数据，挖掘员工离职影响因素，对在职员工进行离职倾向预测，根据离职概率大小和离职影响因素来采取针对性的挽留措施。最后介绍了大数据在“人资分析”方面应用的案例。
关键词：大数据;人资分析;离职预警;logistic回归;神经网络
随着云计算的成熟，竞争日益激烈，原来的粗放式经营和管理必须向精细化转变，大数据将成为下一个企业关注的重点。
数据分析在企业中的应用开始于工业化时代，主要是财务分析和供应链分析。70-80年代，转移到客户营销和分析，现在已经成为市场细分和营销分析。伴随着人才失衡和全球经济衰退的影响，公司HRM开始关注于人才分析和推理，人力资源管理的演变是从“报告与核心理解”到“预测分析”。
1 数据挖掘模型在HRM领域的应用
虽然将大数据引进人力资源管理领域是大势所趋，但是它也有所局限。人力资源管理不仅需要人和人面对面的真诚沟通，更需要在人才分析、绩效考核、薪酬设计和离职倾向等方面预测，下面对大数据在人资分析和离职预警方面的作用进行简要说明。
1.1 人资分析
在企业进行招聘时，根据职位的能力和素质要求，招聘合适的人选。通常做法是根据参考职位要求进行人员招聘，对职位的要求学历、工作经验、沟通能力、管理能力等，忽略了简历中存在的潜在信息，且对考核项目的权重设定比较随意，不能科学、高效、准确地找到高绩效员工。
为了高效而精准地找到高绩效的员工，需要通过对员工各种信息数据进行挖掘分析，挖掘出对绩效起到重要作用的信息变量，并计算各变量的权重，从而找出不易察觉的信息，准确、高效地挑选出能够推进公司绩效的候选人。
【篇3】基于大数据的区域教育评价变革论文
大数据变革之思维变革
实战型能落地大数据营销/管理专家-黄俭老师简介：
滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家知名企业特聘高级管理顾问。
黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。
擅长领域：战略管理 /领导力系列 / 经典营销 /新营销 /大数据营销
授课风格： 采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。
主讲课程：
《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》
《电子商务与网络营销》、 《销售流程与技巧》、 《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》
正如舍恩伯格所说，大数据将开启一次重大的时代转型。
当前，大到国家，中到企业，小到个人，都掀起了一股认识大数据、理解大数据、利用大数据的热潮。国家，把大数据上升为国家战略，尝试用大数据来进行社会管理和经济治理；企业，也把大数据作为战略，尝试用大数据进行企业管理和商业模式的创新，甚至企业的升级和转型；大数据对于个人的生活改变，那就更不用细说了。
然而，关于大数据的价值远远还没有人能够全部认识和挖掘全面。下面我尝试从三个层次来描述大数据的价值。
第一层：大数据之工具变革。
第二层：大数据之思维变革。
第三层：大数据之文化变革。
第二层：大数据之思维变革
从宏观层面来看，大数据是一种思维和认知论的革命。
科学研究的变革（第四范式）
在2007年，图灵奖得主、关系数据库的鼻祖Jim Gray，在他的最后一次演讲中提到科学研究的第四范式：数据密集型科学发现，这成为了大数据时代来临的预言。
在科学发展史上，人类经历过几个重要的范式变革。
第一范式：经验科学阶段。
在18世纪，科学研究的核心特征是对有限的客观对象进行观察、总结，用归纳法找出其中的科学规律，比如伽利略的物理学定律。
归纳法，俗称“马后炮”，对发生的事件进行总结，形成科学的认识。但归纳法，只用于已有规律的认识，是不会产生新知识的。
第二范式：理论科学阶段。
从19世纪一直到20世纪中期，科学研究进入理论研究阶段，以演绎法为主。这一阶段，凭借科学家的智慧构建科学理论，并依据理论来解释自然世界。比如相对论、麦克斯韦方程组、量子理论、概率论等等。
与归纳法不同，演绎法除了用于解释已有事物之外，甚至是可以创造新知识的。
第三范式：计算科学阶段。
自20世纪中期以来，由于客观事物的发展太过于复杂，用归纳法和演绎法都难以满足科学研究的需要，我们开始借用计算机的高级运算能力来帮助进行科学计算。
这个阶段，主要使用计算机来对复杂事物建模，将大量复杂的单个条件输入计算机，以模拟在多种因素的综合影响下，事物将会发生怎样的变化，比如模拟天气、地震、核试验等等。
第四范式：数据密集型阶段。
然而，随着IT技术的兴起，人类收集了海量的数据，传统的计算科学已经越来越难以处理海量的数据。为了适应数据量的飞速膨胀，我们需要一种新的研究工具才能更有效地进行科学计算，因此，以处理海量数据为核心的“第四范式”------数据密集型科研应运而生。
大数据技术，包括海量数据获取技术，海量数据存储技术，海量数据的计算技术，海量数据的分析技术和数据可视化，成为当前第四范式的主要工具。
管理决策的变革（从经验上升到科学决策）
传统的事物研究，主要依靠有限的调研，再加上经验，然后实现业务决策的判断。然而，随着快速的技术革新，社会也在快速发展，但是，人类对一个事物的发展经验却需要一个相对长的时间，这导致我们的经验往往跟不上事物的发展变化。
也就是说，当你形成一个有用的经验时，此时事物已经发生变化了，这些经验已经不适用了。“刻舟求剑”，剑在那，但舟已行。
所以，不管是企业决策，还是市场营销决策，都不能再依靠经验，我们需要一种新的科学工具，来帮助我们快速更新我们的经验，以便辅助我们科学决策，而这种工具就是大数据。
大数据，可以全方位地呈现事物的发展轨迹，并能实时动态的呈现事物的发展变化，甚至可以呈现事物各种因素之间的相关关系，找到影响事物的关键因素，进而控制事物的未来发展趋势，作出最正确的业务判断和业务决策。
因此，随着大数据时代的来临，人类的思维方式必然会产生革命性的变革
研究方法的变革（从定性描述到定量分析）
有人说，世界的本质就是数据。
人类有三大方面的知识，分别是自然科学、社会科学、人文艺术。
自然科学，是研究物理世界的科学，大到星球，小到尘埃，其运动都是可以用数据表示出来的。自然科学强调的是精确，要求数据准确，所以自然科学大多数是可以定量描述的。
社会科学，研究的是人和社会的关系。由于其复杂性，以往的分析和研究都没有办法精确化，也就是我们常说的“测不准”，只能根据有限的经验和判断来对社会进行定性描述。但是，随着大数据的产生，大量的人和社会的数据得以采集和分析，相信在不久的将来，社会发展的规律和变化，人和社会之间的关系，都将可视化的呈现在我们的面前。
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