近日，由中国领先的大数据分析公司Analysys易观千帆发布的2017年6月APP TOP1000排行榜出炉。

目前国内在线教育APP主要有5大种类：外语类、考试类、幼教类、平台类、中小学类，其中外语类使用数量最多，学生教育和考试类也不少。

根据榜单显示，在整个TOP1000榜单中，入围的中小学类教育APP一共有14款，其中“作业帮”“小猿搜题”“一起作业学生端”位居前三强。而“作业帮”在整个TOP1000中以4197.5万月度活跃人数居67位 ，在中小学类APP中再次高居榜首，而5月“作业帮”是排45位，环比下降11.59%。

此外，还有一公司开发的两款APP同时上榜，一个是排在137名的“小猿搜题”，一个是排在619名的“猿题库”。

相比而言，新东方、好未来等传统教育培训公司移动端略显乏力，“学而思”APP排在了603位，而新东方没有APP上榜。

进入TOP1000的中小学教育类APP

据相关机构统计，目前中国教育类APP总量超过 7万个，约占全国APP市场份额的10%。在K12教育APP中，最受欢迎有四种，分别为题库类APP，作业答疑类、网校视频类以及家长社区类APP。

目前，K12教育APP用户中人均消费为100元，预计到2018年这一数字会增至178元以上。但这仅是一个缩影，因为据调查显示，有40%的受访家长表示，愿意安排孩子参加辅导班，且每年对补课的投入是人均5000元以上，另有15%的家长投入在万元以上。这个总量是很大的，K12教育APP的任务就是进一步瓜分线下辅导班市场，让更多的用户体验线上服务。

课外莞家认为：对于传统教育培训机构来说，在线教育“狼”真的来了，看看这些上榜APP的流量就知道它们被市场的接受程度，当然更应该看到，这些企业目前在资本的助力下，不仅向线上纵深拓展，而且还向线下展开深度布局，他们的脚步绝不会仅停留在线上，他们就是要在线上与线下实现高度融合，因为真正的市场大蛋糕在线下，如果没有了线下支撑它们变现就会乏力。

因此，对于广大小中教育培训机构来说，一定要战略上藐视，战术上重视，尽快朝着品牌化、细分化、专业化的纵深方向转型升级，相信未来能在市场生存下来并拥有强大生命力的机构，一定是内容精品、服务精细、营销精准，同时线上与线下实现有机融合的机构。

6月11日，科大讯飞智学网与温州市第二十一中学达成战略合作协议，共建浙江省首个大数据教学支持中心。中心将基于科大讯飞全球领先的人工智能核心技术，深度挖掘学生学习测评数据，通过提供高频大数据服务、人工智能算法推荐、网络专家团队辅助等服务，完成对学生学习评测数据的精准纠错，支持教师帮助学生实现个性化学习。

温州市教育局副局长王剑波，教育评估院院长赵桂芳，教育教学研究院副院长马玉斌，教育信息化领导小组办公室副主任张向东，温州市第二十一中学校长徐海龙，副校长厉园光、金森林，研训处主任兼校办主任陈春如，总务处主任钱伦波，教务处副主任王永康，政务处副主任蔡筱慧，初中基础学部主任马学江，高中基础学部主任许光军，科大讯飞浙江教育行业总监陈韬，科大讯飞浙江教育运营总监叶陈，科大讯飞浙江教育城市经理王程辉等共同出席了签约仪式。

▲科大讯飞智学网与温州市第二十一中学签订合作协议

温州市第二十一中学校长徐海龙为签约仪式致辞，他说：“温州市第二十一中学建校近20年，经历改制扩容、国际化办学、质量提升等阶段，2016年进入发展瓶颈期，如何走好创新特色发展之路成为整个管理团队和全校师生的共同愿景。经过对学校办学的重新梳理，认定走两轮驱动的路径：第一条为现代学校治理体系，第二条为智能个性化学习体系，以与科大讯飞智学网共同构建的大数据教学支持中心为抓手，通过大数据+人工智能，唱响学校个性化学习的主旋律。”

▲温州市第二十一中学校长徐海龙介绍二十一中发展情况

徐校长提出，二十一中已经逐步开展基于“互联网+”的智慧校园实践，并且取得了良好的效果。未来大数据教学支持中心将会致力于解决学习评价样本不够“大数据”，教学评测内容不够“高精准”，学习纠错指导不够“个性化”等问题，最终达成让大数据+人工智能支持教师，成就学生个性化学习的目标。

随后，科大讯飞浙江教育行业总监陈韬详细介绍了人工智能技术产业最新进展与科大讯飞人工智能在教育行业中的应用。陈韬说：“2017年7月国务院发布人工智能规划——2020年部分并跑，2025年部分领跑，2030年全球领先。科大讯飞一直以来专注于人工智能技术，并且有幸成为科技部人工智能四大平台之一。2017年国家首个认知智能国家重点实验室落户科大讯飞，目前科大讯飞的智能语音识别技术、图文识别技术和机器阅读理解技术处于世界领先水平。”

▲科大讯飞浙江教育行业总监陈韬介绍科大讯飞语音合成技术最新进展

陈韬指出，人工智能改变行业离不开三个重点要素：核心技术、行业数据和行业专家。依托科大讯飞全球领先的人工智能技术，科大讯飞已经与专业机构共建国家级教育大数据项目，与教育部考试中心共建联合实验室，积极集合行业专家的力量，推动人工智能在教育领域的创新集成应用。

陈韬介绍，目前科大讯飞智慧教育构建了以教、学、考、管为核心的业务架构，同时建立了从课堂到学校再到区域的系统架构，创建了基于大数据的个性化学习系统，采集与分析动态大数据，最终应用于大数据精准教与学。

科大讯飞浙江教育运营总监叶陈详细介绍了科大讯飞智学网个性化提分方案，即智提分服务体系在教学中的应用。他介绍说，智提分是依托校内每周测练数据定制化的为每个学生推荐举一反三的错题巩固学习手册，内容全部来源于学生自己的考试、作业数据，直击学生薄弱知识点，将学生的错题按照知识点、难度进行分层分类，同时根据学生的不同学习情况推送变式题。学生可以依据复习时间长短选择不同的复习内容，真正做到针对不同学生的个性化学习。

▲科大讯飞浙江教育运营总监叶陈介绍智提分服务体系在教学中的应用

与以往的错题练习以知识点推题不同，智提分是以题推题，结合了知识点与题型进行推题。不仅如此，智提分的推题通过人工智能、科大讯飞背后的师资力量和学校老师的层层筛选，摆脱题海战术，帮助学生减少教辅材料，而且更加针对性做题，有效提高准确率。

在整个智提分服务体系中，科大讯飞智学网会派专人专校驻点服务，试卷批改完成之后，快速制作发放教师讲义和学生个性化提分作业，帮助学校快速有效地解决教学实际问题，实现周周清，月月清。同时老师可以随时调取智学网提供的教学报告，有利于各个学科组之间开展教学研讨和制定教学计划。

温州市教育局教育信息化领导小组办公室副主任张向东从整个区域层面对大数据精准化教学提出了建议，他提出希望大数据教学支持中心能够与在线答疑平台结合，完善学生解答的环节，同时跟现有的阅卷平台相结合，进一步为教师减负。

▲温州市教育局教育信息化领导小组办公室副主任张向东发言

温州市教育教学研究院副院长马玉斌表示，大数据是未来教育发展的趋势，大数据教学支持中心的建立有利于解决教育乐学、乐教和乐课这三个问题。2017年浙江省联合科大讯飞开展大数据精准教学项目，温州市已经走在大数据+教育的前沿。建立大数据教学支持中心必须树立教育教学质量服务的信心，帮助学生随时看到学习问题，随时获得学习帮助，促进学习动力。

▲温州市教育教学研究院副院长马玉斌发言

温州市教育评估院院长赵桂芳肯定了建立大数据教学支持中心对教育教学精准分析诊断改进的推进作用。她说：“在当今的人工智能大数据时代，数据挖掘已经成为教育教学改革研究不可缺少的重要手段。大数据教学支持中心的建立实现了教育教学精准分析诊断改进从区域层面到学校层面的落地，提升了精准性，缩短了执行过程。”同时，赵院长也提出了建议，一是要基于数据，但不能迷信数据，要树立正确的教育观；二是关注学生学业的同时，更要关注学生的综合素质，进行学科背后的背景分析。

▲温州市教育评估院院长赵桂芳发言

温州市教育局副局长王剑波进行总结讲话。他首先对科大讯飞智学网联合温州市第二十一中学共同建立大数据教学支持中心表示祝贺，他说：“建立大数据教学支持中心是顺应教育信息化发展的潮流，教育信息化正在从1.0时代向2.0时代发展，未来的教育信息化工作将会呈现五个基本特征，即更以体验为依归，更以数据为基础，更以连接为要义，更以开放为策略，更以智能为目标。信息技术之于教育在于流程的再造和体系的重组，未来二十一中要以从集体诊断到个人诊断，从集体学习走向个性化学习，从集体教学走向个性化教学为目标，创造可借鉴的经验，成为全市乃至全省精准化教学的典范。”

▲温州市教育局副局长王剑波总结讲话

最后，温州市教育局副局长王剑波、温州市第二十一中学校长徐海龙和科大讯飞浙江教育行业总监陈韬共同为中心揭牌，签约仪式圆满成功。

▲揭牌仪式

人工智能助力教育，因材施教成就梦想，科大讯飞智学网将以温州市二十一中为中心，与浙江区域开展多方位、深层次的交流与合作，推动人工智能+教育的发展进程。

适合零基础，进阶，项目实战

系统学习，学成出来就业，起步就是15k

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互联网行业的快速发展，每天产生不少的数据，让不少公司积累沉淀了大量的数据资源，利用大数据从而帮助公司从中获取到真正有用的价值。大企业对大数据相关技术人才的高薪招聘，使得大数据备受关注，越来越多的人也想要进入到大数据的行业，目前大数据行业对于人才的需求还是极大的，据数据统计，现在大数据行业的人才缺口已经达到150万。

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5月10日，由中国领先的会议资源在线预订平台——会小二主办的“2018中国会议酒店+互联网高峰论坛”在京召开。会上，会小二发布了《MICE是高星级酒店增长的主要来源——基于200亿元会议需求大数据的趋势研判》。报告显示，我国企业会议已经占会议市场份额逾七成，其中教育培训行业增速最为迅猛，占比首次超过互联网公司位列第一。所有会议类型的预算分布中，培训会也跃居第一。

200亿交易数据分析报告，全面披露会议行业客户消费新趋势

随着国民经济的持续增长，中国会议市场的发展日新月异，互联网会议预定平台也快速崛起，成为了加速企业和酒店直连，推动行业发展的强劲动力。在此次齐聚300位酒店业顶级管理者和互联网精英的高峰论坛上，会小二创始人/CEO杨亮揭晓了中国第一个基于200亿会议需求的大数据报告。该报告显示，三年来平台客户提单时间越来越短，房餐会需求比例逐步上升，2017年MICE型会议的预算金额占比首次超过50%。

会议行业线上化全面渗透，教育培训行业成消费新贵

会议行业线上化趋势不断增强，新兴行业客户成为在线会议预定的消费新贵，对传统行业的渗透率也日趋扩大。企业办会的需求变化情况，在一定程度上也折射出了行业的兴衰变迁。相较2016年，计算机硬件和网络设备业成为了2017年所有行业中，会议需求金额唯一出现负增长的行业。而教育培训行业则首次超过了互联网企业，成为线上预订成交金额最多、办会频次最多和增速最快的行业。在所有会议类型中，培训会预算也首次超过公司年会位列第一。

企业会议消费悄然升级，体验型会议渐趋主流

在“互联网+”经济发展新业态的推动下，消费者需求发生巨大改变，影响消费者感受的用户体验也成为了会议行业的新聚焦。随着近年来企业用人成本的迅速上涨，除大型对外活动策划愈发重视体验营销之外，企业内部培训和团队建设消费也随之上升，且愈发重视员工的参会体验。功能型会议向体验型会议转变已是大势所趋。

全国办会网络逐渐形成，异地办会需求大幅上升

伴随着国内经济转型和产业结构的全面升级，大量新兴科技企业与传统公司都在加大对渠道下沉的投入，在全国范围内进行投资和布局。而高铁、公路、桥梁、机场等基础设施建设的快速推进，又为企业开展异地办会提供了基本保障。会小二利用互联网技术搭建的企业全国办会资源网络逐渐形成，跨城办会的消费金额相较本地办会也有明显提高。

据了解，此次论坛汇聚了酒店行业真正有业务实战能力的领军人物，包括万豪国际集团酒店业务发展中国地区副总裁张斌、希尔顿全球大中华区及蒙古区销售副总裁朱睿民、万达酒店集团市场与销售总经理王磊、碧桂园酒店集团副总裁冀宏军等酒店集团高管在内的业内领袖，围绕增长、生态、销售、营销这四个与会高层关心的话题进行了深入探讨。

1.Linux基础和分布式集群技术

学完此阶段可掌握的核心能力：

熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；

学完此阶段可解决的现实问题：

搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可以增大网站的并发访问量，保证服务不间断地对外服务；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。

1.内容介绍：关注作者：需要大数据学习视频资料可以加我QQ群，此文里面连起来的数字，你会找到我的

在大数据领域，使用最多的操作系统就是Linux系列，并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程，主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。

2.案例：搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。

2.离线计算系统课程阶段

1. 离线计算系统课程阶段

Hadoop核心技术框架

学完此阶段可掌握的核心能力：欢迎加入722680258零基础到项目实战

1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作用；2、掌握hadoop底层分布式文件系统HDFS的原理、操作和应用开发；3、掌握MAPREDUCE分布式运算系统的工作原理和分布式分析应用开发；4、掌握Hive数据仓库工具的工作原理及应用开发。

学完此阶段可解决的现实问题：

1、熟练搭建海量数据离线计算平台；2、根据具体业务场景设计、实现海量数据存储方案；3、根据具体数据分析需求实现基于mapreduce的分布式运算程序；

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部初级应用开发人员的能力

1.1 HADOOP快速入门

1.1.1 hadoop知识背景

什么是hadoop、hadoop产生背景、hadoop在大数据云计算中的位置和关系、国内hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

国内外hadoop应用案例介绍

分布式系统概述、hadoop生态圈及各组成部分的简介

1.1.2 HIVE快速入门

hive基本介绍、hive的使用、数据仓库基本知识

1.1.3 数据分析流程案例

web点击流日志数据挖掘的需求分析、数据来源、处理流程、数据分析结果导出、数据展现

1.1.4 hadoop数据分析系统集群搭建

集群简介、服务器介绍、网络环境设置、服务器系统环境设置、JDK环境安装、hadoop集群安装部署、集群启动、集群状态测试

HIVE的配置安装、HIVE启动、HIVE使用测试

1.2 HDFS详解

1.2.1 HDFS的概念和特性

什么是分布式文件系统、HDFS的设计目标、HDFS与其他分布式存储系统的优劣势比较、HDFS的适用场景

1.2.2 HDFS的shell操作

HDFS命令行客户端启动、HDFS命令行客户端的基本操作、命令行客户端支持的常用命令、常用参数介绍

1.2.3 HDFS的工作机制

HDFS系统的模块架构、HDFS写数据流程、HDFS读数据流程

NAMENODE工作机制、元数据存储机制、元数据手动查看、元数据checkpoint机制、NAMENODE故障恢复、DATANODE工作机制、DATANODE动态增减、全局数据负载均衡

1.2.4 HDFS的java应用开发

搭建开发环境、获取api中的客户端对象、HDFS的java客户端所具备的常用功能、HDFS客户端对文件的常用操作实现、利用HDFS的JAVA客户端开发数据采集和存储系统

1.3 MAPREDUCE详解

1.3.1 MAPREDUCE快速上手

为什么需要MAPREDUCE、MAPREDUCE程序运行演示、MAPREDUCE编程示例及编程规范、MAPREDUCE程序运行模式、MAPREDUCE程序调试debug的几种方式

1.3.2 MAPREDUCE程序的运行机制

MAPREDUCE程序运行流程解析、MAPTASK并发数的决定机制、MAPREDUCE中的combiner组件应用、MAPREDUCE中的序列化框架及应用、MAPREDUCE中的排序、MAPREDUCE中的自定义分区实现、MAPREDUCE的shuffle机制、MAPREDUCE利用数据压缩进行优化、MAPREDUCE程序与YARN之间的关系、MAPREDUCE参数优化

通过以上各组件的详解，深刻理解MAPREDUCE的核心运行机制，从而具备灵活应对各种复杂应用场景的能力

MAPREDUCE实战编程案例：通过一个实战案例来熟悉复杂MAPREDUCE程序的开发。该程序是从nginx服务器产生的访问服务器中计算出每个访客的访问次数及每次访问的时长。原始数据样例如下：

通过一系列的MAPREDUCE程序——清洗、过滤、访问次数及时间分析，最终计算出需求所要的结果，用于支撑页面展现：

1.4 HIVE增强

1.4.1 HIVE基本概念

HIVE应用场景、HIVE内部架构、HIVE与hadoop的关系、HIVE与传统数据库对比、HIVE的数据存储机制、HIVE的运算执行机制

1.4.2 HIVE基本操作

HIVE中的DDL操作、HIVE中的DML操作、在HIVE中如何实现高效的JOIN查询、HIVE的内置函数应用、HIVE shell的高级使用方式、HIVE常用参数配置、HIVE自定义函数和TRANSFORM的使用技巧、HIVE UDF开发实例

1.4.3 HIVE高级应用

HIVE执行过程分析及优化策略、HIVE在实战中的最佳实践案例、HIVE优化分类详解、HIVE实战案例--数据ETL、HIVE实战案例--用户访问时长统计

HIVE实战案例--级联求和报表实例：

离线数据挖掘系统

学完此阶段可掌握的核心能力：

1、通过对数据仓库知识的加强初步掌握数据仓库的核心概念和设计流程;2、通过对HADOOP生态圈关键辅助工具的学习掌握hadoop分析系统的整合能力;3、通过电商系统点击流日志数据挖掘系统实战项目，掌握hadoop离线数据挖掘系统从数据采集、入库、分析及报表展现的整套流程

学完此阶段可解决的现实问题：

1、可根据企业具体场景设计海量数据分析系统的通用架构2、根据具体场景的特点有针对性地调整数据分析各环节的技术选型;3、根据具体需求搭建起整套离线数据分析系统;4、简单数据仓库模型的设计和架构5、各环节具体功能模块的开发实现

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备企业数据部中高级应用开发和初级架构师能力

2.1 数据仓库增强

2.1.1 数据仓库及数据模型入门

什么是数据仓库、数据仓库的意义、数据仓库核心概念、数据仓库的体系结构

2.1.2 数据仓库设计

建立数据仓库的步骤、数据的抽取、数据的转换、数据的加载、什么是数据模型、数据模型的常见类型、如何设计数据模型、如何选择数据建模的架构

典型数据模型——星型建模实例

2.1.3 数据仓库建模样例

业务建模、领域建模、逻辑建模、物理建模

web点击流日志分析系统数据仓库设计实战：

通过对数据特点和业务需求的分析，关系梳理，设计出一个主题明确、层次合理的数据模型

2.2 离线辅助系统

2.2.1 数据采集系统

数据采集概念介绍

FLUME日志采集框架介绍、FLUME工作机制、FLUME核心组件、FLUME参数配置说明、FLUME采集nginx日志实战案例

2.2.2 任务调度系统

任务调度系统概念介绍、常用任务调度工具比较、OOZIE介绍、OOZIE核心概念、OOZIE的配置说明、OOIZE实现mapreduce/hive等任务调度实战案例

2.2.3 数据导出

数据导出概念介绍、SQOOP基础知识、SQOOP原理及配置说明、SQOOP数据导入实战、SQOOP数据导出实战、SQOOP批量作业操作

2.3 web点击流日志分析系统实战项目

2.3.1 项目介绍

1. 在PC时代，营销的核心是购买，在移动互联网时代，其核心是如何实现用户个性化互动，对用户传播更为精准化的内容，而实现这一核心的基础就是对数据的管理和分析——数据驱动型商业模型。

2. 各类互联网服务产品(如网站、APP)都可以通过前端技术获取用户的详细行为数据(如访问的页面，点击的区域、登陆的频次、注册行为、购买的行为等)，将这些点击流日志数据与后台商业数据综合起来，就可以挖掘对公司运营决策意义非凡的商业价值。

3. 本项目则是一个用大数据技术平台实现的点击流日志分析数据挖掘系统，项目内容涵盖一个典型数据挖掘系统中，包括需求分析、数据采集、数据存储管理、数据清洗、数据仓库设计、ETL、业务模型统计分析、数据可视化的全部流程。

2.3.2 需求分析

什么是点击流日志、点击流日志的商业价值、点击流日志分析需求

业务模型指标体系设计——流量分析、来源分析、受访分析、访客分析、转化率分析

2.3.3 系统设计及开发

1. 系统架构设计

2. 数据采集设计及开发——数据格式、数据内容分析、数据生成规律、采集系统技术选型解析、FLUME采集系统实现

3. 数据存储设计及开发——存储技术选型、存储业务流程解析、存储目录规划及文件命名规则、小文件合并实现

4. 数据统计设计及开发——数据预处理、数据加载、原始数据表的创建、数据入库、数据ETL

5. 报表统计设计——数据模型设计、事实表设计、维度表梳理

6. 业务指标设计及开发——PV统计(时间维度、终端维度、地域维度)、来访次数统计(时间维度、地域维度、终端维度)、独立访客统计(时间维度、终端维度、地域维度)、受访页面统计(时间维度、栏目维度)、页面热点图、转化率分析、来源关键词分析、来源搜索引擎分析、来源广告推广分析

2.3.4 任务调度系统设计实现

任务调度单元实现、各环节任务运行频次及依赖关系梳理、工作流设计及实现、工作流定义配置上传部署、工作流启动即状态监控

2.3.5 数据可视化——结果报表展现

1. hive分析结果使用sqoop导出到msyql数据库

2. 报表展现系统技术选型：

后台使用spingmvc + spring + mybatis

前端页面使用全静态异步刷新技术jQuery + Echarts

3. web展现程序架构搭建，使用maven构建项目工程

4. web展现程序页面设计开发：原型页面设计、js代码开发

5. 最终实现以下数据可视化效果：

(1)流量概况可视化效果：

(2)来源地域分析可视化效果：

(3)来源类型分析可视化效果：

3.Storm实时计算部分阶段

实时课程分为两个部分：流式计算核心技术和流式计算计算案例实战。

1.流式计算核心技术

流式计算核心技术主要分为两个核心技术点：Storm和Kafka，学完此阶段能够掌握Storm开发及底层原理、Kafka的开发及底层原理、Kafka与Storm集成使用。具备开发基于storm实时计算程序的技术能力。

学完此阶段可掌握的核心能力：

(1)、理解实时计算及应用场景

(2)、掌握Storm程序的开发及底层原理、掌握Kafka消息队列的开发及底层原理

(3)、具备Kafka与Storm集成使用的能力

学完此阶段可解决的现实问题：

具备开发基于storm的实时计算程序的能力

学完此阶段可拥有的市场价值：

具备实时计算开发的技术能力、但理解企业业务的能力不足

1.1、流式计算一般结构

2011年在海量数据处理领域，Hadoop是人们津津乐道的技术，Hadoop不仅可以用来存储海量数据，还以用来计算海量数据。因为其高吞吐、高可靠等特点，很多互联网公司都已经使用Hadoop来构建数据仓库，高频使用并促进了Hadoop生态圈的各项技术的发展。一般来讲，根据业务需求，数据的处理可以分为离线处理和实时处理，在离线处理方面Hadoop提供了很好的解决方案，但是针对海量数据的实时处理却一直没有比较好的解决方案。就在人们翘首以待的时间节点，storm横空出世，与生俱来的分布式、高可靠、高吞吐的特性，横扫市面上的一些流式计算框架，渐渐的成为了流式计算的首选框架。如果庞麦郎在的话，他一定会说，这就是我要的滑板鞋!

上图是流式分析的一般架构图，抽象出四个步骤就是数据采集、数据缓冲、数据处理、数据输出。一般情况下，我们采用Flume+kafka+Storm+Redis的结构来进行流式数据分析。实时部分的课程主要是针对Kafka、Storm进行学习

1.2、流式计算可以用来干什么

一淘-实时分析系统：实时分析用户的属性，并反馈给搜索引擎。最初，用户属性分析是通过每天在云梯上定时运行的MR job来完成的。为了满足实时性的要求，希望能够实时分析用户的行为日志，将最新的用户属性反馈给搜索引擎，能够为用户展现最贴近其当前需求的结果。

携程-网站性能监控：实时分析系统监控携程网的网站性能。利用HTML5提供的performance标准获得可用的指标，并记录日志。Storm集群实时分析日志和入库。使用DRPC聚合成报表，通过历史数据对比等判断规则，触发预警事件。

一个游戏新版本上线，有一个实时分析系统，收集游戏中的数据，运营或者开发者可以在上线后几秒钟得到持续不断更新的游戏监控报告和分析结果，然后马上针对游戏的参数和平衡性进行调整。这样就能够大大缩短游戏迭代周期，加强游戏的生命力。

实时计算在腾讯的运用：精准推荐(广点通广告推荐、新闻推荐、视频推荐、游戏道具推荐);实时分析(微信运营数据门户、效果统计、订单画像分析);实时监控(实时监控平台、游戏内接口调用)

为了更加精准投放广告，阿里妈妈后台计算引擎需要维护每个用户的兴趣点(理想状态是，你对什么感兴趣，就向你投放哪类广告)。用户兴趣主要基于用户的历史行为、用户的实时查�...

2018年中国在线教育平台用户大数据报告—腾讯课堂数据篇，以腾讯课堂的整体用户为研究对象，旨在挖掘中国在线教育平台用户的基本属性，探究用户的学习付费行为，分析用户的学习兴趣偏好，了解用户的学习习惯。

报告核心观点：

1、2017年腾讯课堂用户以男性年轻用户为主，多具有初、高中及本科/大专学历，更倾向于以直播方式学习IT·互联网和设计·创作等领域的课程。

2、2017年腾讯课堂用户整体在线学习用户搜索最多的词是PS，紧随其后的是英语和Java，用户整体学习内容多集中在实用性、技能性较强的课程，且学习时间段集中在晚上20:00-22:00。

现阶段中国B2B2C在线教育平台整体处于天时地利人和的发展时期。在线教育平台能够连接需求端和供给端，将盈余的优质资源输出给亟待满足的知识渴求着，实现需求端和供给端的共赢局面。

一、学生端用户生态 ——基本属性

经济环境是影响学员学习兴趣的主要原因

东南沿海省份学习IT、互联网和设计、创作领域课程的用户占比较高。北上广浙等互联网行业发达省市对IT互联网人才的需求较高，因此学习该领域课程的用户占比远高于其他地区；

中东部地区学习IT，互联网、设计·创作、职业，考证等领域的课程的占比相差不大；

西部省份用户学习职业，考证领域课程的占比较高。

华东地区人均年累计学习时长最长，山东省的用户最爱学习

从不同地域付费用户的人均年累计上课时长来看，华东地区的人均年累计学习时长最长，为59小时。各省份中人均年累计学习时长最长的是山东省，人均年累计学习时长达77小时，是一个学霸省份。

北京和上海的人均年累计付费金额最高

从各省市用户的人均年累计付费金额来看，用户付费金额的高低与当地的经济发展程度呈正相关关系，北京和上海的人均年累计付费金额最高，分别为772元和749元。

人均年累计学习时长大致上随着用户年龄段的上升而增加

从付费用户人均年累计学习时长角度来看，75前用户人均年累计学习时长最长，为74小时，紧随其后的是75后到90后，均在60小时左右。

85后人均付费金额最高，00后人均付费金额最低

从各年龄段用户人均年累计付费金额角度来看，85后和80后用户群体人均年累计付费额高，分别为628元和580元。85后和80后作为社会中坚力量，已具备一定消费能力，面对职场压力，有提高自身竞争力的需求，因此愿意花费更多钱学习。

95后的学习广泛度最高，75后的学习广泛度相对最低

从各年龄段的学习广泛度来看，以95后、90后为代表的新生代群体的学习广泛度普遍较高，超过60%的用户学习的课程涉及多个学习领域。95后的用户群体较为年轻，对未来规划的选择空间较大，因此其学习广泛度最高，而00后及其他群体的目标性比较强，学习涉猎的广度会有所下降。

互联网营销、平面设计以及职业技能类课程最受欢迎

从各年龄段用户所报名学习的课程类别TOP3来看，互联网营销、平面设计以及职业技能等课程是最受欢迎的课程，覆盖大部分年龄段用户。00后正处于升学阶段，更关注初高中方面的课程。

男性的人均年累计学习时长要高于女性

从付费用户的人均年累计学习时长来看，男性的人均年累计学习时长要略高于女性的人均年累计学习时长。

男性用户的付费意愿低于女性用户

男性用户和女性用户的人均年累计付费差别不大；但从付费意愿来看，女性用户的付费学习占比略高于男性用户。

男性用户偏爱编程语言，女性用户偏爱平面设计

互联网营销、平面设计、职业技能课程受到男女性用户的共同追捧。男性用户对编程语言类课程的兴趣明显高于女性。女性用户对公考求职、文艺修养亦有较强的学习需求。

小学学历的付费用户人均年累计学习时长最长

从不同学历付费用户的人均年累计学习时长来看，小学学历用户人均年累计学习时长最长，为66小时，紧随其后的则是博士学历用户，为65小时。总体上，高学历用户的人均年累计学习时长较高，高学历用户有较为明确的学习目标，往往会专门投入资金以及时间进行再教育学习。

高学历用户群体付费意愿强，人均付费高

从各学历用户人均年累计付费角度来看，拥有本科/大专及以上学历的用户群体不仅付费意愿强，而且人均年累计付费高。

学历较低的用户有超50%的用户会学习多类学习领域

从各学历用户学习的广泛度角度来看，高中及以下学历的用户学习广泛度普遍比较高，他们中有超过50%的用户学习多领域课程；高学历用户更倾向于专业领域的知识补充和技能加强，因此学习广泛度相对较低。

互联网营销受到各学历类型用户的追捧

从各学历用户偏好的课程类别来看，2017年互联网营销是各学历人群中受到追捧的课程类别，编程语言、职业技能以及平面设计等方向的课程也很受欢迎。不同学历用户群体中的热门课程差异不大，说明用户学习的热门课程受学历影响较小，主要与社会对人才的需求度相关。

2017腾讯课堂年度学霸画像

二、学生端用户生态 ——学习习惯

用户多爱从移动端获取信息、寻找课程，而更爱在PC端学习

从用户登录的设备偏好角度来看，移动端登录平台已经成为主流（占比63%）；但从用户在线学习时长在各端的分布来看，用户多集中在PC端学习。说明用户多爱从移动端获取信息、寻找课程，而更爱在PC端学习。

20:00-22:00是上课人数最多的时间段

用户在工作日和休息日的在线学习习惯相对较为一致，每天上课人数最多的时间集中在20:00-22:00；白天的高峰是14:00-16:00和10:00-11:00。

平台搜索热词

从用户在平台搜索热词的情况来看，设计软件名、办公软件名、编程语言名以及英语的搜索量较高，说明提升实用技能类课程的需求量很大，用户学习目的性很明确。

百度大数据架构师林仕鼎离职，并计划投身在线教育，大数据监控到在线教育的火爆吗?

网易云课堂承接教育部国家精品开放课程任务，推出“中国大学MOOC”项目，网易在线教育与养猪一样不求赚钱，是否真能够打造中国MOOC吗?

这已经不再是一场变局，而是一个中国百年教育梦的时代。

追逐在线教育，是追逐自己的梦想，每个人都有各自的理由，但是在线教育真的是如此简单吗?

一位在线教育平台运营的朋友说道：投入大量的资金、资源、人力后，平台上线三个月后，付费用户数量才两万多人，是吐槽还是炫耀？笔者就不得而知了。

如今，微信发展到6亿的用户规模后，微信从产品阶段晋升为企业战略，成立事业部后张小龙信中提到：思辨胜于执行。

而只有规模到一定程度才能找到突破。可是，作为一个新领域，就不能囫囵吞枣，邯郸学步。

总结了五大推广方法，仅此抛砖引玉!

社交闭环

社交闭环，并非产业链上下游，或者每个行业侵占的闭环。在互联网情况下，作为教育机构，一味的依靠线下渠道，最终恶果是成本增加，盈利逐渐缩小。

如今，借用互联网的工具，用户变得最快、最好、最直接的用户。在线教育运用社交手段的时候，需要找出一条属于自己的社交闭环路径。如短书就是专为在线教育培训机构打造的SaaS型工具。作为一款SaaS型工具，短书支持多种传播形态，以“图文音频专栏+语音Live直播+视频直播讲解”为内容载体，几乎涵盖了所有的为线上教育培训的内容展现方式，支持嵌入公众号、APP、网页等任何地方，可帮助企业、机构及个人打造真正属于他们自己的、完全独立的品牌知识服务平台，并在品牌领域内完成付费转化。

微博、微信、QQ群、平台、竞价等等，形成一套完整的链条，而非单一的渠道。用户口碑的传播，比自吹自擂更加可信，而且如今时代用户掌握更多的主动。

开荒时代，由于信息闭塞、急切、限制，导致越来越多的人的选择时间短，因为是没有更多更好的选择。

运营推广，切记一句话：用户不只是用户!

社交闭环中，各个渠道如何实现，就事关执行力与策划了。

名师公开课

一个课程或者一个培训项目，要想真正让用户付费，切入刚需才是王道。但是如何找到用户的刚需，就成为一个难题。而名师公开课，是一种免费手段来吸引用户的方法。

一个在线教育平台，从头到尾都是铜钱味道，那么用户是愈来愈少，如果你现在的平台依靠渠道推广缓慢，为何不尝试免费公开课，一期一期做下来。

校企联盟

传统教育机构的渠道，一般不离学校，要么跟学校合作，要么是学校的学生。在线教育平台提供给老师更好的辅导环境，能够提供给学生更好的学习场所，能够给学校更好学生质量，何乐而不为。

事实上，学校就是一个池塘，而如何在其中抓鱼，各有各的手段。这部分就不多说，其实就是那么一回事，做市场推广大部分都了解的。

平台联合

平台联合，是指不存在竞争前提下，两个用户存在同质的平台采用的一种合作推广方式。

比如K12教育。K12教育受教的学生，而付费的家长;那么针对职业培训机构目标人群有成人或者家长人群，那么通过合作实现双方资源的共享。

职业教育拥有庞大的成人用户，而K12需要达成付费，攻占的是成人用户，最后就可以做到：孩子学习，家长也在学习!

平台联合与上下游整合的区别是：前者是跨界而行，后者是一条线上;前者影响力扩散到其它领域，为后面多样化发展奠定基础，后者深化行业，强化自身行业地位。

无论前者还是后者，都是可以同步进行，本质上，并不存在冲突。而且冲突是战略层面，考研决策层掌控全局的能力!

平台联合，是对用户时间与需求把握出发，也是教育机构强强联合的一种互补的形式!

O2O转化

目前而言，传统机构要想复盘的最好路径选择O2O模式。传统机构拥有者线上机构难以匹敌线下资源，而能够把教育从线上到线下，从线下到线上，双向互动教育，对于学生而言，最好不过;

对于家长而言，一分钱学习两份东西，并且能够实施有效监管，何乐而不为!

而对于在线教育机构而言，O2O也是一种手段，拨开制造迷雾看清楚自身的优势。在线教育教学过程中，如果成本合理的话，何不转化为线下教学。

比如论坛或者会议的形式，机构的课程价格要在一开始就考虑与制定好，才能做好线下教学，线上理论，线下实践。

而对于在线教育机构，这种做法能够打造独特的核心竞争力，进而发展线下实体，用来双向辅助，达成用互联网来改造传统教育的目的!至于线下转化到线上，就是一些线下市场的推广行为。

战略是决策层制定，而真正落地的是执行人，所以在线教育的理念或者一些分析，可以作为一种知识拓展，但是不能成为指导性思想。做好教育其实没有那么难!

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