Ключевое слово: «big data»
Кулешова К. А., Кузяшев А. Н. Big data: новые подходы к накоплению и обработке данных в экономике и финансах на микро- и макроуровнях // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2022. – . – URL: http://e-koncept.ru/2022/0.htm
DOI 10.52376/978-5-907623-36-1_244
Авторы:
К. А. Кулешова, А. Н. Кузяшев
К. А. Кулешова, А. Н. Кузяшев
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что Big Data – это один из современных инструментов для принятия решений в различных направлениях человеческой деятельности, представляющий собой собирательный продукт различного ряда источников, которые впоследствии создают огромный массив как структурированных, так и неструктурированных данных.
Не существует единых критериев для определения чёткой грани между обычными данными и большими, однако есть некоторые характеристики, определяющие большие данные. Из-за большого объёма информации затруднена обработка массива данных, тем не менее, выделяют четыре основных метода анализа Big Data: описательная аналитика, предикативная аналитика, предписательная аналитика, диагностическая аналитика.
Идея данного исследования: определение характеристик больших данных, места хранения, методов анализа Big Data. Предметом исследования данной статьи выступают вопросы, связанные с характеристиками больших данных, местом накопления и методами обработки больших данных.
Ключевые слова:
большие данные, big data, структурированные и неструктурированные данные, data-центры, анализ big data
Панин В. А., Фалалеева К. С., Рогожкина Т. М. Использование big data и методов аналитики для выявления эффективных педагогических практик // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2025. – . – URL: http://e-koncept.ru/2025/0.htm
Данная статья посвящена теоретическому анализу потенциала использования технологий Big Data в образовательной аналитике для выявления и систематизации эффективных педагогических практик. В работе исследуются методологические подходы к сбору и обработке цифрового следа педагогов и обучающихся, включая данные об использовании элементов курсов, паттернах коммуникации и динамике академических результатов. Рассматривается потенциал корреляционно-причинного анализа для выявления педагогических стратегий, статистически значимо связанных с повышением мотивации и академической успеваемости учащихся. Результаты анализа формируют теоретическую основу для перехода к доказательной педагогике, основанной на больших данных.
