教育數(shù)據(jù)的可視化研究與設計

肖永財 李社蕾

摘 要：針對于教育中數(shù)據(jù)處理難度大的問題，提出一種針對于教育數(shù)據(jù)可視化的處理方法。獲取數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)先進行指標分類，接著使用Python和Excel對數(shù)據(jù)進行清洗，再接著結合機器學習對清洗后的數(shù)據(jù)分析，最后將分析出來的數(shù)據(jù)以應對不同場景的可視化圖表將數(shù)據(jù)展示出來。

關鍵詞：數(shù)據(jù)清洗;機器學習;數(shù)據(jù)處理;可視化

1 緒論

隨著科技的不斷發(fā)展，計算機不斷快速更換和替代，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量也是指數(shù)性的爆發(fā)增長。計算機性能的不斷提高，在許多固定化的處理上，計算機都比人處理得更快更準確。在許多方面，人們都開始使用計算機進行處理，以達到更高的工作效率以及更少的失誤出現(xiàn)。

數(shù)據(jù)可視化能夠幫助人們在數(shù)據(jù)處理時更加快速、便捷，這樣容易接近人們日常生活，滿足人們實際需求，便于挖掘數(shù)據(jù)背后的內容。在數(shù)據(jù)可視化中，使用標記等方法，不但讓可視化更加專業(yè)，也能及時找到所需數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)分析錯誤。[1]

教育中的數(shù)據(jù)往往是多且復雜的，人為的對數(shù)據(jù)處理相對于機器的處理是耗時、耗力，且容易出錯的，因此通過機器處理數(shù)據(jù)是必然的。而在教育中大數(shù)據(jù)分析目的在于提高學生成績，服務教學設計。在教育中的數(shù)據(jù)中有一些重要的信息往往被人所忽視。通過大數(shù)據(jù)的分析和可視化的展示，尋找重要信息，對于提高教育精準化有很大的幫助。利用大數(shù)據(jù)的學習分析向教育工作者提供有價值的信息，來達到解決一些現(xiàn)實中不太好回答的問題。

2 系統(tǒng)概述

本系統(tǒng)主要用于對教育中數(shù)據(jù)的可視化，方便對教育數(shù)據(jù)的各類數(shù)據(jù)進行分析，客觀地分析出數(shù)據(jù)蘊含的含義，用以對學生成績的提升。圖1為教育數(shù)據(jù)可視化總體設計過程。總體上來說，全過程分為原始數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)可視化三個主要步驟。

3 教育數(shù)據(jù)處理與可視化設計

3.1 數(shù)據(jù)處理前分析

對教育數(shù)據(jù)處理，需要選擇合適的輔助工具，對泛化的數(shù)據(jù)進行選取和組合，將處理好的數(shù)據(jù)按指標進行存儲，利用合適的數(shù)學模型對處理后的數(shù)據(jù)進行分析，最終以合適的方式展示出來。大數(shù)據(jù)處理的基本流程主要包括收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)可視化等幾個步驟。在整個大數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)的質量決定了最終的處理效果，數(shù)據(jù)處理中的每一個步驟都影響著數(shù)據(jù)質量。如果想要一個好的大數(shù)據(jù)產品，就要有夠大的數(shù)據(jù)規(guī)模、精準的數(shù)據(jù)抽取、優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化以及簡明易懂的數(shù)據(jù)解釋。

3.2 數(shù)據(jù)預處理

從數(shù)據(jù)存儲服務器中獲取的原始數(shù)據(jù)，為學生姓名、ID編號、民族、成績，班級等各種數(shù)據(jù)信息。在數(shù)據(jù)預處理階段使用Python和Excel進行數(shù)據(jù)清洗，接著以機器學習對數(shù)據(jù)進行分析，最終將數(shù)據(jù)格式成JSON格式實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的可視化。

在數(shù)據(jù)預處理層面中，因對于原始數(shù)據(jù)中會存在缺省值、格式錯誤等問題，因此使用Python和Excel進行數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)預處理沒有一個標準的流程，通常針對任務和數(shù)據(jù)集屬性的不同而不同。數(shù)據(jù)預處理的常用流程為：去除唯一屬性，處理缺失值，屬性編碼，數(shù)據(jù)標準化正則化，特征選擇，主成分分析[2]。如圖2所示，針對教育數(shù)據(jù)的特點，采用如下所述的步驟進行數(shù)據(jù)預處理。

教育數(shù)據(jù)的處理流程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程幾乎一樣，主要區(qū)別在于：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)要處理大量泛化的數(shù)據(jù)，教育數(shù)據(jù)已經是較為結構化的數(shù)據(jù)，在處理數(shù)據(jù)時可以并行處理。

以機器學習中深度學習為核心的教育數(shù)據(jù)分析，替代人來完成那些簡單、枯燥的數(shù)據(jù)分析，同時按照一定的規(guī)則學習，預測分析未來一些事件的可能性，進而實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的最終變現(xiàn)。和聯(lián)機分析處理OLAP不同，對教育數(shù)據(jù)的深度分析主要基于大規(guī)模的半監(jiān)督學習，半監(jiān)督學習模型的訓練過程可以歸結為一個最優(yōu)化定義于大規(guī)模訓練教育數(shù)據(jù)上的目標函數(shù)并且通過一個循環(huán)迭代的算法實現(xiàn)。其數(shù)學描述如下：

目標函數(shù)：

θ→=argmaxθ→Σ（{xi，yi}Ni=1;θ→）+Ω（θ→）（1）

迭代優(yōu)化：θ→←隨機值;

for（t=1）

{

其他操作;

θ→（t）←g（θ→（t-1），∠θθ→=θ→（t-1））;

其他操作;

}

returnθ→（T）;（2）

（1）迭代性：機器學習算法，最終都要求助于計算機解決，它又表現(xiàn)為在特定函數(shù)空間按某種優(yōu)化目標去搜索一個解出來。通常問題沒有范圍解或迭代變量震蕩于某個點，對迭代變量并不能一次完成，需要進行多次的循環(huán)迭代以及變量更改才能逼近最優(yōu)點。

（2）適應性：深度學習的算法設計和模型設計說明可能有非最優(yōu)值解的出現(xiàn)，而多次迭代的特性也會在循環(huán)的過程中產生一些誤差，但深度學習的適應力較強，在這些變量最終會被允許存在，但模型最終的收斂不受影響。

以基于Hadoop架構的分布式計算對教育數(shù)據(jù)進行處理歸為MapReduce實現(xiàn)，進而達到簡化編程接口和提高容錯性的目的。設計兩個函數(shù)map函數(shù)和reduce函數(shù)，在map階段處理原始數(shù)據(jù)，過濾掉丟失、不可靠或錯誤的教育數(shù)據(jù)。接著在reduce階段，尋找出合適的數(shù)據(jù)。通過這兩個階段將一個完整的迭代運算分解為多個不間斷的map和reduce操作。通過讀寫HDFS文件，將上一輪循環(huán)運算結果傳入到下一輪完成數(shù)據(jù)的交換。

3.3 數(shù)據(jù)可視化設計

在人與計算機的相處過程中，界面是機器對人產生較大的一個影響因子，因此對界面的設計是一個不可忽略的因素。將界面置于用戶的控制之下，控制用戶情緒走向，保持界面的一致性是本團隊對教育數(shù)據(jù)可視化設計的方向。工作流程上分為結構設計、交互設計、視覺設計三個部分。

結構設計是界面設計的核心。通過對用戶的研究與分析，設計出系統(tǒng)的整體框架。