中国电信教育行业大数据解决方案.pptx

中国电信教育行业大数据解决方案.pptx

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2016年教育行业大数据解决方案咨询项目验收汇报,上海邮电设计咨询研究院有限公司2017年5月,目录,项目情况介绍背景简介,智慧教育行业的市场规模爆发三年来，国内智慧教育行业市场规模呈现出爆发式增长态势，在经济增速“换挡”的“新常态”下，智慧教育行业一枝独秀，已经成为我国整体经济体系内，市场规模增长最稳定、市场潜力最大的行业之一,风投推动下新兴公司高速成长2013年开始，教育成为风投追捧的新热点，在资本推动下，基于互联网、大数据等新优势的新兴公司成批量地快速起步，如51Talk、沪江英语、超星、大头课堂等都在短期内跨越规模效应门槛，逐渐开始引领行业发展,国内智慧教育行业市场规模保持高速增长*,项目情况介绍需求简介,项目需求,智慧教育大数据需求分析和应用前景教育行业现状和发展趋势分析：

简要分析教育行业发展现状和趋势，以及教育行业未来发展方向智慧教育大数据应用现状和发展趋势：

分析大数据在智慧教育领域中的应用现状和未来潜力智慧教育大数据产业链分析：

研究分析智慧教育产业链格局，分析智慧教育大数据生态圈,智慧教育大数据解决方案智慧教育大数据需求分析：

研究分析教育行业各个细分市场的大数据需求智慧教育应用场景分析：

组织典型的智慧教育应用场景，覆盖上述需求，具现化大数据在教育行业的作用中国电信智慧教育大数据解决方案：

基于中国电信能力与第三方平台合作，构建中国电信大数据解决方案智慧教育大数据应用案例：

通过应用案例，说明教育行业应用大数据能够为不同角色带来的益处,项目主要模块,报告一：

智慧教育大数据需求分析和应用,报告二：

智慧教育大数据解决方案,智慧教育行业现状及趋势,智慧教育大数据产业链分析,智慧教育大数据应用现状与趋势,项目情况介绍方法简介,项目中我们主要使用了STP分析法，即目标市场营销，是指根据一定的标准对整体市场进行细分后，从中选择一个或者多个细分市场作为自身的目标市场，并针对目标市场进行市场定位。

细分市场不是根据产品品种、系列来进行的，而是从消费者（指最终消费者和工业生产者）的角度进行划分的，是根据市场细分的理论基础，即消费者的需求、动机、购买行为的多元性和差异性划分的。

通过市场细分对企业的生产、营销起着极其重要的作用。

项目情况介绍框架简介,基于细分行业商业分析的一般规律，从宏观到微观的分析逻辑，我方提出了教育行业大数据七步模型。

项目将结合电信云公司自身优势与特点，提出教育行业大数据目标市场、产业链角色、产品设计、能力建设、数据应用建议。

包含国内智慧教育的线下线上产业链重点节点分析与产业链条重点流程梳理,包括结合教育细分行业特点，做出大数据价值判断、大数据应用现状分析与变现手段,包括从学校、学生等产业内角色的角度做出大数据需求分析与大数据实现面临的挑战,包括政府、教师、学生、教学管理、技术服务商、平台服务商、用户的应用场景预测,包括精准扶贫、线上教学、思维课程、自适应学习平台等已实现的应用场景分析,包括从目标领域细分到盈利模式的全流程商业设计与针对云公司的能力分析与建设建议,包括教育行业产业背景、行业矩阵、各细分领域研究及教育大数据建设现状,产业链分析,2,市场现状,3,挖掘需求,4,场景设计,5,应用案例,6,解决方案,7,行业发展,产业链分析,场景设计,解决方案,应用案例,1,2,3,4,行业发展,1,宏观,微观,结论,教育行业大数据七步骤模型,5,6,7,目录,项目咨询内容智慧教育行业矩阵,以个体年龄阶段为横轴，以在线教育和教育信息化为纵轴，围绕学生、教师和教学管理三方面对教育行业作细分领域研究。

通过探究各领域的发展现状和“互联网化”程度，寻找大数据在教育行业的应用现状和发展潜力。

在线教育,教育信息化,学生,教师,教学管理,学生,教师,教学管理,0,6,12,18,24,30,年龄,学前教育,大数据市场潜力不高，无需关注,高等教育,学历职业教育,职业培训,大数据市场潜力优秀，重点关注,大数据市场潜力一般，适当关注,K12教育,兴趣培训,留学中介,国际学校,语言培训,学历职业教育,K12辅导,早教教育,语言培训,高等教育,项目咨询内容教育信息化趋势研判,K12阶段,小龄教育,继续教育,高级教育,涉外教育,课外教育,细分智慧教育市场,特点,教学形式,发展趋势,教学性质,目标人群,相似之处,早期教育,学前教育,K12教育,K12辅导,兴趣教育,语言培训,国际学校,留学服务,高等教育,职业教育,职称培训,新而小,熟而大,公办为主成熟的存量市场,全为民办,集中于K12前,集中于高校线上下融合目的性强,K12阶段市场需求强烈教育机构,辅导服务成熟,存在风险教育服务商,偏向理论,民营程度高培养技术型人才,伴随整个天生适合前景广阔职业生涯在线教育,都以民办为主,都对政策敏感,伴随一生的通用教育,都是教育国际化的表现,大数据应用都很全面,都应用教育信息化,都应用线上教育,项目咨询内容线上产业链（1/2）,智慧教育线上产业链条流程图：

教育资源平台教育管理平台O2O平台学习交流平台其他平台,平台服务商,1,2,4,3,网络运营商终端提供商网络支付平台,渠道服务商,平台技术服务商应用产品提供商语音识别技术商大数据技术商其他技术服务商,技术服务商,教学机构（民办）学校（公办）,内容提供商,5,学生家长,用户,线上产业链条,项目咨询内容线上产业链（2/2）,智慧教育线上产业链条中重点关注节点分析：

产业链角色,平台本质,平台作用,技术服务商,内容提供商,平台服务商,平台服务商位于产业链中游，连接技术服务商和内容服务商，是各类教育应用产品的接口，也是直接面对用户的入口。

平台服务商本质上是技术服务商和内容提供商融合的产物，可由技术服务商搭建，由内容提供商提供内容，也可由内容服务商自行搭建。

线上教育的发展主要集中于教育应用产品的开发和完善，而一个大而全的平台将是用户接触产品的主要入口，未来平台服务商将是线上产业链建设的重点。

技术服务商位于渠道服务商下游，是平台提供商和内容服务商互联网教育运营的基础。

内容提供商位于产业链下游，是整个产业链的核心，也是盈利主导者。

内容辅助商,技术服务商,内容提供商,销售渠道,用户,处于产业链上游，从内容和技术角度为线下教育提供基础支撑内容辅助商提供课本、教辅资料等教学用具，准入壁垒较高，竞争激烈程度一般，议价能力低技术服务商主要提供应用产品服务（包括硬件软件）、平台技术服务等,位于产业链末端，包括学生和家长,位于产业链下游，存在于语言培训、职称培训等部分教育领域。

渠道影响主因：

教育内容是否差异化内容提供商是否具有足够的吸引力营销费用的多少,位于产业链中游，整个产业链的核心和盈利主导者以公办学校为主，民办培训机构为辅议价能力取决于手中教育资源及政策开放度,智慧教育线下产业链条流程图及具体分析：

项目咨询内容线下产业链,项目咨询内容行业竞合分析,1,6,4,3,2,5,大数据是智慧教育行业跃迁的新变量，但目前也面临着诸多挑战：

项目咨询内容大数据应用场景设计,政府部门,学生,技术服务商,教师,教学管理,平台服务商,目录,项目进度介绍,目录,项目建设结果目标市场分析,基于智慧教育行业现状与发展趋势分析与产业链调研，对教育行业各细分领域的大数据价值做出思考与判断、并在智慧教育领域做出从预测、聚类、相关性挖掘、判断等大数据应用模式的市场分析。

项目建设结果云公司解决方案,在明确目标市场、明晰大数据应用场景、剖析过往成功案例的基础上，探索云公司应如何进入教育行业，包括目标市场、产业链角色、产品设计、资源能力建设和进入途径，形成系统化的解决方案。

目标市场,产业链角色,教育细分领域,产业链目标,目标客户,大数据技术服务商,语言培训职业培训K12辅导K12教育,教育管理部门需要大数据分析服务的中小教育机构大数据实力较差的大型教育机构及教育服务商,平台服务商内容提供商技术服务商,定位于技术服务商大数据技术服务商，短期内发展大数据分析服务和大数据精准营销服务，长期来看应打造教育大数据平台供各方使用，实现大数据对教育的变革，最终实现“因材施教”。

产业链角色,电信云公司,通过数据运运营描绘用户画像，从而实现精准营销,高等教育、职业培训、在线教育等宏观报告,利用平安通类产品发展家校安全,部分自有数据源可用作师生匹配,项目建设结果数据来源应用,从数据源角度出发，思索云公司在自有数据源和整合外部数据源的前提下分别应如何进入智慧教育大数据关注领域。

数据源,自有数据源,外部数据源,易于整合,不易整合,隐私保护,数据性质,商业模式,技术难点,发展路径,大数据营销,需求匹配,平安通,宏观报告,项目建设结果外部数据整合应用,整合外部数据资源的关键点在于打通内外部数据，即建立统一的数据体系，包括用户唯一身份ID、数据统计标准、数据处理标准等。

商业模式,智慧教育大数据共享平台,同时对接多家教育机构，各教育机构数据在平台内相互共享，构建智慧教育数据库。

一对一资源合作,与各教育机构单独达成资源合作，云公司与教育机构互相提供营销服务与反馈数据。

合资建设大数据共享平台,各教育机构与云公司以资金和数据形式入股，共建智慧教育大数据共享平台。

数据重叠、不一致,用户隐私保护,技术难点,发展路径,高校扶贫应用,建立具有实操性的贫困学生评估模型并进行评分，形成样板后快速切入高校市场。

多维度完善用户画像，丰富用户标签，对不同学习能力和动力的用户进行分类,建设教育行业数据共享平台和用户学习评估平台，在实践中持续调整用户评估模型，达到理想的评估效果。

逐步向线下教育机构推广，实现大数据技术在教育行业的全面普及。

在线教育机构采集的数据存在用户使用化名、昵称、假名、填写虚假资料的现象，整合数据资源时将带来辨别数据真假、各家数据难以统一并匹配到个人的问题。

解决该问题的核心在于建立统一用户ID体系，可考虑以个人身份证号或设备号作为用户识别特征，同时重视数据清洗工作。

交换用户标签而非元数据，即只提供数据分析结果不提供原始数据提供数据“黑箱”，即只提供抹去用户ID的批量数据开放数据接口进行“验真”，即只对用户信息作真伪判断不提供用户元数据，或建立评分体系只提供用户评分。

位置数据手机附着的基站位置MR数据来判定用户的位置WLAN热点定位、应急车、无人机等,上网数据和终端数据上网行为数据在用户允许下，撮合需求方和提供方全面掌握包括手机终端及平板终端/PC数据,项目建设结果资源能力体系规划,云公司手中握有电信运营商优质数据资源，包括位置数据、身份数据、上网数据和终端数据、通信数据和时序数据、社交数据、消费数据。

消费数据分析客户消费的支付能力和消费类型通过用户支出额度、支付及时性、欠费情况等分析，可以构建用户信用模型,社交数据运营商拥有天然的社交数据，即通信交往圈通信交往圈及簇群网络,身份数据无论手机、宽带都为实名认证并提供更多信息不仅客户信息覆盖完整，还可以基于实际行为进行验证,通信数据和时序数据拥有每次通信行为数据的同时，还可以通过对端解读更多的信息基于运营商数据的多样性，比如通过用户上网、位置、通话等行按照时间排列，可以了解更多规律,交换,购买,分成,外部数据源,百度搜索数据,地图出行数据,教育机构学习数据,物联网数据,项目建设结果产品体系规划,内部产品体系,潜在客户,大数据分析服务,发布大数据教育报告,大数据模块搭建服务,教育大数据平台,大数据精准营销服务,初期从客户诉求出发，设计标准化服务内容和收费标准，长期应实现定制化服务并依据服务内容进行收费,实现大数据存储、清洗、处理、分析一体化，可供教育机构或教育平台收集学员数据后自动生成各类分析报告,主要在云公司初期作为突破口并进行变现，后期将成为附属增值服务；精准营销服务一般按营销效果付费,为大数据实力较弱的平台建立平台大数据模块，帮助平台实现大数据收集处理功能,基于电信数据资源，以交换、购买等方式补齐数据资源后经大数据分析，生成分析结果，发布教育行业大数据报告,产品示例高等教育宏观报告,高等教育性别分布,高等教育地域分布,高等教育学历分布,基于电信数据资源，以交换、购买等方