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: https://e-koncept.ru/2022/0.htm?id=32983
DOI 10.52376/978-5-907623-36-1_244
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: https://e-koncept.ru/2025/0.htm?id=47383
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.
К. А. Кулешова